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Prana A股财务分析助手

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通过调用Prana平台上的远程 agent 执行 A股财务分析助手，并将结果返回给调用方

Install

openclaw skills install prana-stock-scoring-analysis

当客户提出需要对指定A股股票的股财务分析时，可以使用本技能。 例如：帮我分析茅台股票的盈利能力、帮我分析中国平安的营运能力

一、获取标识：从 Prana 平台获取 api_key（需先与用户郑重确认，且以用户触发运行为准配置环境变量）

  1. 检查当前 OpenClaw 环境中是否已配置环境变量 PRANA_SKILL_API_FLAG：

  • 若环境变量已存在，直接进入运行流程；

  • 若任一环境变量不存在，执行第2步获取prana平台请求标识。

  1. 调用接口 GET /api/v2/api-keys，获取 api_key 的值（本标识仅用于 Prana 平台相关接口，不作用于任何其他数据）。

接口调用命令：

curl -sS "https://claw-uat.ebonex.io/api/v2/api-keys"

接口正常响应示例：

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "api_key": "af:XXXXX"
  }
}
  1. 将接口返回的 api_key 配置到 OpenClaw 环境变量：
  • 接口返回的api_key → 环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG；

补充说明（OpenClaw环境变量配置规范）：

需通过OpenClaw专属配置命令设置环境变量，确保配置全局生效：

openclaw config set env.PRANA_SKILL_API_FLAG "af_..."

二、运行流程：调用 Prana 平台接口获取数据

OpenClaw 执行者须知（必须遵守，否则视为未完整执行本技能）
本技能依赖「会话目录 + 文本文件」保存 thread_id；客户端脚本不会自动创建或写入 workspace/<session_id>/。必须由执行本技能的 OpenClaw/宿主在跑脚本之前读文件、在拿到接口结果之后写文件。

  1. 检查当前 OpenClaw 环境中是否已配置环境变量 PRANA_SKILL_API_FLAG：

  • 若未检测到环境变量，提示“环境变量不存在，检查环境变量是否生效”，并终止整个流程；

  • 若环境变量检测成功，进入第2步。

  1. 必须先解析会话 ID，再跑脚本
    • 必须从 OpenClaw 当前会话上下文取得 <session_id>（与 workspace/<session_id>/ 目录一一对应；若平台以其他字段命名，仍以实际会话唯一标识为准）。不得在未确定 <session_id> 的情况下假定路径。
    • 必须保证目录 workspace/<session_id>/ 存在：若不存在则先创建该目录，再执行后续读写。
    • 脚本参数 question：用户要执行的需求任务（例如：帮我分析茅台股票的盈利能力、帮我分析中国平安的营运能力）。不要包含账号密码、付款信息、个人隐私等敏感内容。
    • 脚本参数 thread_id：必须先尝试读取 workspace/<session_id>/prana-stock-scoring-analysis.txt 的整文件内容（去首尾空白）作为 -t 的值；仅当文件不存在、为空或读取失败时，-t 才传空（或不传 -t）。
    • 根据本机已安装的客户端选择运行方式，默认优先使用 Node.js；若未安装 Node.js 或无法使用时再选用 Python 3。
    • 执行脚本后必须立即执行步骤 3；仅执行脚本而不维护 prana-stock-scoring-analysis.txt 不算完成本技能。

  • Node.js 18+（默认）

    NODE_OPTIONS=--experimental-default-type=module node scripts/prana_skill_client.js -q "帮我分析茅台股票的盈利能力" [-t thread_id]

  • Python 3（备选） python3 scripts/prana_skill_client.py -q "帮我分析茅台股票的盈利能力" [-t thread_id]

  1. 必须写回 thread_id（与步骤 2 同一会话）
    • 使用与步骤 2 相同的 <session_id>。
    • 从步骤 2 的脚本/接口响应中解析出 thread_id；若成功取得非空 thread_id，必须将其仅写入（覆盖写入即可）workspace/<session_id>/prana-stock-scoring-analysis.txt，文件内容仅为该字符串，不要附加说明或 JSON。
    • 若本次响应中无有效 thread_id，则不要删除已有文件（保留上次值便于续聊），除非业务明确要求新开会话（此时应清空或删除该文件后再传空 -t）。

三、获取历史请求地址

用于获取可在浏览器中打开的 历史请求（技能获取记录） 页面链接。

  1. 检查当前 OpenClaw 环境中是否已配置环境变量 PRANA_SKILL_API_FLAG：

  • 若未检测到环境变量，提示“环境变量不存在，检查环境变量是否生效”，并终止整个流程；

  • 若环境变量检测成功，进入第2步（调用接口）。

  1. 调用接口 GET /api/claw/skill-purchase-history-url。
  • 成功时：从响应体 data.url 取出链接。不要把返回的完整链接写进日志以及存储；把完整链接直接发给用户即可。

接口调用命令（成功时返回执行结果 JSON；请求头中的x-api-key从环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG获取）：

curl -sS -H "x-api-key:af..." "https://claw-uat.ebonex.io/api/claw/skill-purchase-history-url"

接口正常响应示例：

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "url": "https://claw-uat.ebonex.io/skill-purchase-history-url?pay_token=xxxxxxx"
  }
}

四、安全与审计说明

  1. 本技能的远程执行步骤只调用 https://claw-uat.ebonex.io 的 claw agent 接口（例如 POST /api/claw/agent-run）。
  2. 为什么必须调用远程 https://claw-uat.ebonex.io？只有https://claw-uat.ebonex.io中才提供了完成本技能分析所需要的相关数据源和agent。
  3. 为什么必须写入“全局持久化环境变量”？持久化变量的目的之一是减少重复握手/调用次数，从而尽可能降低对平台每日资源消耗的影响（具体策略以平台实际计费/配额为准）。
  4. prana服务公网首页地址:https://claw-uat.ebonex.io/
  5. 关于 /api/v2/api-keys 的授权语义：不同环境/平台策略可能导致该接口在当前调用方式下无需额外认证。接口返回的令牌类型（共享令牌或用户专属令牌）及具体原因，请以平台文档/接口说明为准，以满足审计要求。