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Interpretuje najnowsze chińskie dane makro (PMI, CPI, PPI, kredyt zagregowany, M2, handel, produkcja, sprzedaż detaliczna) względem oczekiwań, ocenia wpływ na politykę i rynki akcji i obligacji oraz składa brief w Markdown.

Repozytorium
qwen-dianjin ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
17.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
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Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 17.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Interpretuje najnowsze chińskie dane makro (PMI, CPI, PPI, kredyt zagregowany, M2, handel, produkcja, sprzedaż detaliczna) względem oczekiwań, ocenia wpływ na politykę i rynki akcji i obligacji oraz składa brief w Markdown.

Wyzwalacze z opisu

今日宏观数据解读XX月经济数据点评宏观数据对股市影响生成宏观数据简报最新PMI/CPI/社融数据解读
Oryginalny opis (EN)

宏观经济数据解读与市场分析技能。当用户要求生成宏观数据解读、宏观经济简报、当日经济数据点评、宏观数据对股债影响分析、经济数据速评时使用。包括"今日宏观数据解读"、"XX月经济数据点评"、"宏观数据对股市影响"、"生成宏观数据简报"、"最新PMI/CPI/社融数据解读"等表述。本技能自动搜索当日或最新发布的中国核心宏观经济数据(PMI、CPI、PPI、社融、M2、进出口、工业增加值、固定资产投资、社零等),对比市场预期值,解读数据含义与预期偏差,分析对货币政策和财政政策的传导逻辑,评估对股市、债市的即时影响,最终生成结构化的Markdown格式宏观数据解读简报。

Jak działa

  1. 概述
  2. 数据获取策略
  3. 执行流程
  4. 注意事项
  5. 输出要求
  6. 示例调用
  7. 技能更新日志
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 286 linii, 631 słów
Podgląd SKILL.md
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name: macro-data-brief
description: 宏观经济数据解读与市场分析技能。当用户要求生成宏观数据解读、宏观经济简报、当日经济数据点评、宏观数据对股债影响分析、经济数据速评时使用。包括"今日宏观数据解读"、"XX月经济数据点评"、"宏观数据对股市影响"、"生成宏观数据简报"、"最新PMI/CPI/社融数据解读"等表述。本技能自动搜索当日或最新发布的中国核心宏观经济数据(PMI、CPI、PPI、社融、M2、进出口、工业增加值、固定资产投资、社零等),对比市场预期值,解读数据含义与预期偏差,分析对货币政策和财政政策的传导逻辑,评估对股市、债市的即时影响,最终生成结构化的Markdown格式宏观数据解读简报。
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# 宏观经济数据解读简报生成技能

## 概述

本技能用于自动抓取中国核心宏观经济数据,进行预期对比、政策解读和市场影响分析,生成面向投资专业人士的宏观数据解读简报。

## 数据获取策略

### 核心数据源

**Gildata-AIData (gildata-aidata)** 作为主要数据源,提供全方位的宏观经济数据与投研分析工具:

| 数据需求 | 推荐工具 | 说明 |
|---------|---------|------|
| 宏观行业经济数据 | `MacroIndustryEDB` | PMI、CPI、PPI、社融、M2、进出口、工业增加值等 |
| 宏观分析观点 | `MacroeconomicAnalysisViewpoints` | 研报中对GDP、CPI、PMI、政策等宏观维度的分析观点 |
| 宏观舆情 | `MacroNewslist` | 宏观舆情,按区域、情感类型筛选经济预测及事件 |
| 政策会议 | `PolicyMeetingsList` | 国内经济金融领域政策会议动态及内容 |
| 官员讲话 | `OfficialSpeechEventList` | 国内外重要官员讲话及活动信息 |
| 法律法规 | `LawsRegulations` | 法律法规信息,按类型、关键词筛选 |
| 全网舆情 | `NewsInfoList` | 全网舆情,按关键词、来源、情感类型筛选 |
| 市场舆情 | `MarketNewslist` | 市场舆情,按市场类型筛选 |

### 数据获取优先级

1. **宏观核心数据**:优先 `MacroIndustryEDB` 查询 PMI、CPI、PPI、社融、M2 等
2. **宏观观点解读**:优先 `MacroeconomicAnalysisViewpoints` 获取专业分析观点
3. **宏观舆情与政策**:优先 `MacroNewslist` + `PolicyMeetingsList`
4. **网络搜索作补充**:对于市场预期值、最新政策细节等,使用 `web_search` 补充

## 执行流程

### 第一阶段:数据抓取与整理

1. **搜索最新宏观数据**

   **使用 gildata-aidata 查询**:
   ```
   调用 gildata-aidata MacroIndustryEDB:
   query: "PMI 制造业 非制造业 最新"
   query: "CPI PPI 通胀 最新"
   query: "社融 M2 M1 金融数据 最新"
   query: "工业增加值 固定资产投资 社零 最新"
   query: "进出口 贸易顺差 最新"
   ```

   **使用 web_search 补充**:
   - 搜索关键词示例:"中国 PMI CPI PPI 最新数据 市场预期"、"中国 社融 M2 最新 预期"
   - 优先从国家统计局、人民银行、海关总署等官方渠道或权威财经媒体获取数据
   - 重点获取市场预期值(共识预期/中值)

2. **提取核心指标**
   重点关注以下指标(如有发布):

   | 指标类别 | 核心指标 |
   |---------|---------|
   | 景气度 | 制造业PMI、非制造业PMI、综合PMI |
   | 通胀 | CPI同比/环比、PPI同比/环比、核心CPI |
   | 金融 | 社融增量、新增人民币贷款、M2同比、M1同比 |
   | 实体经济 | 工业增加值同比、固定资产投资同比、社会消费品零售总额同比 |
   | 外贸 | 进出口总额同比、出口同比、进口同比、贸易顺差 |
   | 其他 | 城镇调查失业率、房地产投资/销售数据 |

3. **对比市场预期**
   - 搜索各指标的市场预期值(共识预期/中值)
   - 计算实际值与预期值的偏差(高于预期/低于预期/符合预期)

### 第二阶段:数据解读与分析

4. **数据含义解读**
   
   **使用 gildata-aidata 查询宏观分析观点**:
   ```
   调用 gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints:
   query: "GDP 经济增长 最新分析"
   query: "CPI 通胀 通缩 分析观点"
   query: "PMI 景气度 分析观点"
   query: "货币政策 财政政策 分析观点"
   ```
   
   - 对每个核心指标进行简要解读
   - 分析数据反映的经济运行状况(经济扩张/收缩、通胀/通缩压力等)
   - 识别数据中的亮点与异常点(如结构性分化、趋势性变化)
   - 关注同比、环比、两年平均增速等多维度变化

5. **预期偏差分析**
   - 分析实际数据与市场预期产生偏差的原因
   - 判断偏差是暂时性扰动还是趋势性信号
   - 评估偏差对后续经济走势的指示意义

### 第三阶段:政策与市场影响分析

6. **政策传导分析**

   **使用 gildata-aidata 查询政策信息**:
   ```
   调用 gildata-aidata PolicyMeetingsList:
   查询最新政策会议动态
   
   调用 gildata-aidata OfficialSpeechEventList:
   查询重要官员讲话及活动信息
   
   调用 gildata-aidata LawsRegulations:
   查询相关法律法规信息
   ```

   **货币政策维度:**
   - 数据对央行货币政策取向的暗示(宽松/中性/收紧)
   - 对降准、降息、MLF/LPR操作等具体政策工具的影响判断
   - 流动性环境展望(资金面松紧、利率走廊变化)

   **财政政策维度:**
   - 数据对财政政策力度和方向的暗示(积极/稳健/收缩)
   - 对专项债发行、财政支出节奏、减税降费等政策的影响判断
   - 基建投资与财政发力的关联性分析

7. **市场影响评估**

   **使用 gildata-aidata 查询市场舆情**:
   ```
   调用 gildata-aidata MacroNewslist:
   查询宏观舆情,按情感类型筛选
   
   调用 gildata-aidata MarketNewslist:
   查询市场舆情
   ```

   **股市影响:**
   - 整体市场情绪影响(利好/利空/中性)
   - 受益/受损板块分析(如通胀数据利好资源股、社融数据利好金融地产等)
   - 风格偏好判断(成长/价值、大盘/小盘)

   **债市影响:**
   - 利率债走势判断(利多/利空)
   - 收益率曲线形态变化预期(陡峭化/平坦化)
   - 信用利差影响分析

### 第四阶段:报告生成

8. **生成Markdown格式简报**

   使用以下模板结构生成最终报告:

```markdown
# 宏观经济数据解读简报

> 发布日期:YYYY-MM-DD
> 数据来源:Gildata-AIData、国家统计局、人民银行、海关总署等

---

## 一、核心数据概览

| 指标 | 实际值 | 预期值 | 前值 | 偏差方向 |
|------|--------|--------|------|----------|
| 制造业PMI | | | | |
| 非制造业PMI | | | | |
| CPI同比 | | | | |
| PPI同比 | | | | |
| 社融增量(亿元) | | | | |
| M2同比 | | | | |
| M1同比 | | | | |
| 新增人民币贷款(亿元) | | | | |
| 工业增加值同比 | | | | |
| 固定资产投资同比 | | | | |
| 社零同比 | | | | |
| 出口同比 | | | | |
| 进口同比 | | | | |

---

## 二、数据解读与预期偏差分析

### 2.1 景气度指标
(PMI数据解读,结合 MacroeconomicAnalysisViewpoints 分析观点...)

### 2.2 通胀指标
(CPI、PPI数据解读,分析通胀/通缩压力...)

### 2.3 金融与信用指标
(社融、M2、M1数据解读,分析信用扩张/收缩...)

### 2.4 实体经济指标
(工业增加值、固投、社零数据解读,分析经济内生动力...)

### 2.5 外贸指标
(进出口数据解读,分析外需变化...)

---

## 三、政策影响分析

### 3.1 货币政策展望
(结合 PolicyMeetingsList 和 OfficialSpeechEventList 分析...)
- 对央行货币政策的影响分析
- 降准/降息概率评估
- 流动性环境展望

### 3.2 财政政策展望
(结合 LawsRegulations 和政策会议分析...)
- 对财政政策的影响分析
- 专项债发行节奏
- 基建投资展望

---

## 四、市场影响评估

### 4.1 股市影响
(结合 MacroNewslist 和 MarketNewslist 分析...)
- 整体影响:利好/利空/中性
- 受益板块:[板块 1]、[板块 2]
- 受损板块:[板块 1]、[板块 2]
- 风格偏好:成长/价值

### 4.2 债市影响
- 利率债:利多/利空
- 收益率曲线:陡峭化/平坦化
- 信用利差:走阔/收窄

---

## 五、核心结论与投资启示

(总结核心观点,给出投资参考建议...)

### 核心观点
1. [观点 1]
2. [观点 2]
3. [观点 3]

### 投资启示
- [启示 1]
- [启示 2]

---

*免责声明:本报告仅供参考,不构成投资建议。*
```

## 注意事项

- **数据时效性**:优先使用最新发布的月度/季度数据,注明数据所属期(如"2026年3月数据")
- **预期值来源**:如无法获取精确的市场共识预期,可参考主流券商研报预测或财经媒体汇总的预期区间
- **解读客观性**:数据解读应保持客观中立,避免过度推断,区分事实与观点
- **不确定性提示**:对于存在较大不确定性或数据矛盾之处,应明确提示风险
- **数据缺失处理**:如部分指标当日未发布,可在表格中标注"未发布"或跳过该指标
- **gildata-aidata 优先**:所有宏观数据查询优先使用 gildata-aidata 服务,web_search 仅作为补充获取市场预期值

## 输出要求

- 报告使用标准Markdown格式
- 数据表格保持清晰对齐
- 核心结论应简洁明了,适合快速阅读
- 报告长度控制在1500-2500字为宜,聚焦核心信息

## 示例调用

用户输入:"今日宏观数据解读"

技能执行:
1. 获取宏观数据:gildata-aidata MacroIndustryEDB(PMI、CPI、PPI、社融、M2 等)
2. 获取宏观观点:gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints
3. 获取政策信息:gildata-aidata PolicyMeetingsList + OfficialSpeechEventList
4. 获取市场舆情:gildata-aidata MacroNewslist + MarketNewslist
5. 补充预期值:web_search 查询市场预期
6. 撰写报告:按模板生成 Markdown 格式宏观数据解读简报
7. 输出报告:直接在对话中显示完整报告内容

---

## 技能更新日志

**2026-05-11 更新**:
- **核心数据源变更**:将宏观数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务
- **新增工具矩阵**:为宏观数据简报建立 gildata-aidata 工具查询对照表(MacroIndustryEDB, MacroeconomicAnalysisViewpoints, MacroNewslist, PolicyMeetingsList, OfficialSpeechEventList 等)
- **优化数据获取顺序**:明确 gildata-aidata 优先获取宏观核心数据,web_search 仅用于补充市场预期值
- **移除 eastmoney-mx 依赖**:原技能使用东方财富妙想作为数据源,现全面替换为 gildata-aidata

---

> **技能版本**:v2.0  
> **最后更新**:2026-05-11  
> **维护者**:点金智能助理

Wersje

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Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki ad9127a1ee85 (skrót SHA-256 całej paczki)

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