sfeng49/ashare-agent

README 摘要

ashare-agent 基于 DeepSeek Harness（dsh）+ AKShare 的本地 A 股 AI Agent 工作台 A 股研究与复盘工作台： 数据获取 / 每日晨报 / 交易复盘 三大技能，外加回测、选股、监控的脚本骨架。Agent 只做分析、不做交易；所有数字来自数据接口实际输出，拿不到就明说，绝不估算编造。 ⚠️ 免责声明 ：本项目不含任何实盘下单能力，不构成投资建议。数据来自公开接口，可能存在延迟、缺失或错误，请自行核对。 目录 - 特性 - 快速开始 - 六个任务 - 技能 - 目录结构 - 数据源与已知限制 - 定时任务 - 安全与隐私 - 常见问题 - 许可证 特性 - 🧭 3 个 dsh 技能 ： ashare-data （数据获取）、 ashare-report （每日晨报）、 ashare-review （交易复盘），SKILL.md 格式，dsh 原生识别 - 📜 AGENTS.md 投资准则 ：铁律约束——不做买卖决策、禁用「目标价/必涨」措辞、数字必须来自脚本、数据拿不到就明说 - 🐍 Python 3.11 数据环境 ：akshare + pandas + backtrader + matplotlib + tabulate，版本锁定在 requirements.txt - 📈 可复用脚本 scripts/morning report.py ：一条命令生成晨报，已处理数据源切换与代理绕过 - 🔒 默认脱敏 ：自选股 / 持仓 / 交割单等个人金融数据被 .gitignore ，只提交 .example 模板 快速开始 前置要求 - Python 3.11+（推荐 3.11，兼容老牌 backtrader） - dsh（DeepSeek Harness CLI） - git 安装 等价手动步骤： 让 dsh 识别技能 dsh 只扫描固定技能根目录（ .dsh/skills 、 .agents/skills 、 /.dsh/skills 、 /.agents/skills ）， 并不默认识别工作区顶层的 skills/ 。 setup.sh 已创建项目级链接 .dsh/skills - ../skills 。 如需让技能在 任意工作区 可用，再执行： 跑第一个晨报 六个任务 这是工作台的完整玩法，每个任务都可用一句话在 dsh 里发起。 任务 一句话触发 产出 1 每日晨报 执行 ashare-report output/daily/YYYY-MM-DD-morning.md 2 年报速读 + 财务排雷 把 PDF 放进 data/reports/ 后让 Agent 分析 提取 + 横向对比 + 矛盾清单 + 风险清单 3 自然语言选股 描述条件让 Agent 生成脚本 参数化的 scripts/scree…

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