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openclaw skills install transcript-analysis从 Stock Analysis 或 QVeris API 抓取 earnings call transcript,进行主题信号挖掘,输出 evidence_ledger + theme_timeseries + summary_report。 触发词:分析业绩会、earnings call 分析、transcript 信号、逐字稿分析、业绩会信号。
openclaw skills install transcript-analysis从财报电话会逐字稿中挖掘主题信号,支持跨季度对比分析。
输入:
输出:参数配置确认
✅ 检查点:股票代码与季度格式正确
输入:
Transcript 分析配置:
- 股票代码:LMT
- 季度:2025Q4, 2025Q3, 2025Q2
- 数据源:web(免费)
- 输出目录:./transcript_LMT_20260527/
确认继续?[Y/n/调整]
输出:用户确认的配置参数
✅ 检查点:用户明确确认后执行
输入:
# 默认 web 模式(免费)
python transcript_analyzer.py --symbol LMT --quarters 2025Q4 --mode web
# 多季度对比
python transcript_analyzer.py --symbol LMT --quarters 2025Q4,2025Q3,2025Q2 --mode web
# API fallback
python transcript_analyzer.py --symbol PM --quarters 2025Q4 --mode api
输出:
✅ 检查点:验证输出文件已生成
输入:
| 场景 | 触发条件 | 处理动作 |
|---|---|---|
| 脚本不存在 | transcript_analyzer.py 未找到 | 提示检查路径或重新创建 |
| Stock Analysis 页面结构变化 | 解析失败 | 更新解析逻辑或切换 api 模式 |
| QVeris 配额不足 | API 返回 402 | 切换 web 模式或提示充值 |
| 无该季度 transcript | 网页 404 | 跳过该季度,继续其他 |
| 网络超时 | 请求 > 30s | 重试 3 次后切换数据源 |
输出:处理后的结果或错误提示
✅ 检查点:所有错误已妥善处理
输入:
| 文件 | 说明 |
|---|---|
{symbol}_evidence_ledger.csv | 核心:每条信号追踪到原文片段、说话人、分段、语境 |
{symbol}_theme_timeseries.csv | 跨季度主题热度(提及次数 + 每千词提及率) |
{symbol}_summary_report.md | 可读报告:主题排名 + 关键信号清单 |
输出:文件路径确认
✅ 检查点:用户确认输出文件位置
| 优先级 | 数据源 | 成本 | 覆盖范围 |
|---|---|---|---|
| 1 | Stock Analysis (stockanalysis.com) | 免费 | 多数美股 |
| 2 | QVeris API (Alpha Vantage) | 2 credits/次 | 更广覆盖 |
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--symbol | ✅ | 股票代码,如 LMT, PM |
--quarters | ✅ | 季度列表逗号分隔,如 2025Q4,2025Q3 |
--mode | 否 | 数据源: web(默认免费) / api(QVeris) |
--output-dir | 否 | 输出目录,默认当前目录 |
消费/烟草(PM 等): 无烟转型 / 尼古丁袋 / 电子烟 / 定价 / 销量份额 / 利润率 / 监管税收 / 创新 / 汇率 / 股东回报 / 成本重组 / 业绩指引 / 区域表现 / 竞争格局
军工/Defense(LMT 等): 积压订单 / 战斗机F-35 / 导弹弹药 / 太空业务 / 国防预算 / 多年期合同 / AI自主技术 / 金穹导弹防御 / 供应链产能 / 国际销售
./transcript_{symbol}_YYYYMMDD/
本技能捆绑 transcript_analyzer.py 脚本,安装后位于 skill 目录内。