Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

jy-transaction-analysis

v1.0.1

A 股交易流水分析 skill。接收用户交易流水文本,生成专业的《交易片段行为速览》HTML 报告,包含交易解析、闭环识别、关键交易剖析、行为画像等。触发场景:用户粘贴交易流水、要求分析交易记录、查看交易行为、评估交易表现等。A-share transaction analysis skill. Receives...

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for jiayinian/jy-transaction-analysis.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "jy-transaction-analysis" (jiayinian/jy-transaction-analysis) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/jiayinian/jy-transaction-analysis
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Required binaries: node, npm, mcporter
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install jy-transaction-analysis

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install jy-transaction-analysis
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Suspicious
high confidence
Purpose & Capability
The declared purpose (A-share transaction analysis) matches the observed behavior: parsing user-provided trade text and calling a financial data service to enrich analysis. Requiring node/npm and a mcporter client is coherent. However, the skill's runtime explicitly requires a JY_API_KEY for the MCP services, but the registry metadata lists no required environment variables or primary credential — that omission is inconsistent.
Instruction Scope
SKILL.md is detailed and stays within the analysis scope: it parses pasted trade text, identifies closed-loop trades, calls market-data APIs via mcporter, and builds an HTML report. It does not instruct reading arbitrary unrelated files or exfiltrating the user's filesystem. The only operational external interaction is mcporter calls to api.gildata.com (jy-financedata-tool / jy-financedata-api).
Install Mechanism
Install spec is to install the 'mcporter' npm package globally (npm install -g mcporter). Sourcing mcporter from npm is a common pattern but carries the usual registry risks (supply-chain/trust in the package owner). No downloads from obscure personal servers or URL shorteners are present. The skill is instruction-only (no code files to execute), so install risk is limited to installing mcporter.
!
Credentials
The instructions require a JY_API_KEY to configure mcporter and call data services, but the skill metadata declares no required env vars or primary credential. That mismatch is disproportionate: a credential tied directly to the data provider is necessary for core functionality and should be declared. The skill also instructs storing the key in local mcporter config (token in service URL), which is reasonable but introduces a persistent secret on disk that users must manage. No other unrelated credentials are requested.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request elevated/always-present privilege. It instructs adding entries to mcporter's local config (user-local service definitions), which is expected for this use case and does not modify other skills or global agent settings.
Scan Findings in Context
[no_code_files] expected: The skill is instruction-only (no executable code files); the regex scanner had nothing to analyze. This is expected for a documentation-driven skill but means the behavioral surface is defined by SKILL.md instructions.
What to consider before installing
What to consider before installing/use: - Credential omission: SKILL.md requires a JY_API_KEY (used to configure mcporter and call api.gildata.com), but the registry metadata does not declare any required credential. Treat this as an inconsistency: the skill will not function without that key. Ask the author to declare JY_API_KEY in the metadata before proceeding. - Protect your key: The instructions add the token into mcporter's local config (URL with token param). Store and manage that key carefully (the docs advise this). Do not paste your JY_API_KEY into the chat; prefer to run mcporter config commands locally yourself rather than providing the key to the skill or agent. - Verify mcporter: The install path is npm (npm install -g mcporter). Verify the mcporter package source (npmjs page, GitHub repo, publisher) before installing to ensure you trust the package and its maintainer. - Verify endpoints and vendor: The skill calls api.gildata.com (恒生聚源) and references datamap@gildata.com for keys. If you will supply the JY_API_KEY, confirm you obtained it from the legitimate vendor and that the domain matches the provider you expect. - Least privilege and revocation: Issue a dedicated API key for this use (if possible) and keep an expiration or revocation plan in case of suspicious activity. - Ask for clarifications: Request the skill author update the registry metadata to list JY_API_KEY (or environment/config path) and to document where mcporter stores the token (file path). That will remove the primary inconsistency and make security review easier. Confidence note: assessment confidence is high for the metadata/credential mismatch and for the install method; if the author supplies corrected metadata or a trustworthy mcporter package link, the assessment could be revised to benign.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Runtime requirements

Binsnode, npm, mcporter

Install

Install mcporter via npmnpm i -g mcporter
latestvk970mwgsnksc4c7h1twvhc9zv184qr14
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Updated 2w ago
v1.0.1
MIT-0

A 股交易流水分析 Skill(恒生聚源版)

接收用户 A 股交易流水文本,生成专业的《交易片段行为速览》HTML 报告。


功能范围

本 Skill 支持以下用法:

功能说明
交易流水解析从文本中提取交易日期、代码、名称、操作、价格、数量等
闭环交易识别识别同一标的的完整买卖闭环,计算盈亏和持仓天数
关键交易剖析筛选不超过 10 笔关键交易,补充大盘/个股行情背景
行为画像归纳分析交易集中度、板块偏好、持仓风格、资金共振特征
HTML 报告生成输出响应式 HTML 报告,支持桌面/平板/手机浏览

查询建议

查询需要具备的要素

  • 交易流水文本(必须):包含交易日期、证券代码、证券名称、操作类型、成交数量、成交价格等
  • 时间范围(可选):如用户未指定,自动从流水文本中推断

查询写法示例

  • 帮我分析这段交易流水(后附流水文本)
  • 看看我最近的交易表现(后附流水文本)
  • 生成交易行为分析报告(后附流水文本)

查询示例

# 示例 1:分析交易流水
用户:
交易日期  证券代码  证券名称  操作  成交数量  成交价格  成交金额
2026-03-20  600000  浦发银行  买入  10000  8.50  85000
2026-03-21  600519  贵州茅台  买入  100  1800  180000
2026-03-22  600000  浦发银行  卖出  10000  8.80  88000

Skill:解析文本 → 识别闭环 → 获取行情 → 生成 HTML 报告

# 示例 2:评估交易表现
用户:帮我看看这段时间的交易做得怎么样
(粘贴交易流水)

Skill:分析交易行为 → 归纳风格特征 → 生成带风险点和建议的报告

环境检查与配置

每次使用本技能前,必须先检查 mcporter 安装和 MCP 服务配置状态!

步骤 1:检查 mcporter 是否安装

mcporter --version

如未安装,按以下流程安装:

# 1. 通过 npm 全局安装
npm install -g mcporter

# 2. 验证安装
mcporter --version

步骤 2:检查 MCP 服务配置

# 列出所有已配置的 MCP 服务
mcporter list

预期输出(必须包含以下两个服务):

  • jy-financedata-tool
  • jy-financedata-api

如服务未配置,需要获取 JY_API_KEY 并配置:

2.1 获取 JY_API_KEY

向恒生聚源申请 JY_API_KEY,通过邮箱申请(首次配置需提供,配置一次即可):

申请邮箱datamap@gildata.com

邮件标题:数据地图 KEY 申请-XX 公司 - 申请人姓名

正文模板

  • 姓名:
  • 手机号:
  • 公司/单位全称:
  • 所属部门:
  • 岗位:
  • MCP_KEY 申请用途:
  • Skill 申请列表:
  • 是否需要 Skill 安装包:(是,邮件提供/否,自行下载)
  • 其他补充说明(可选):

申请通过后,恒生聚源将默认发送【工具版和接口版】KEY。

2.2 配置 MCP 服务

# 配置 jy-financedata-tool 服务
mcporter config add jy-financedata-tool --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-tool?token=你的 JY_API_KEY"

# 配置 jy-financedata-api 服务
mcporter config add jy-financedata-api --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-api?token=你的 JY_API_KEY"

2.3 验证配置

mcporter list

确认两个服务均显示为已配置状态。


角色定义

你是一位顶级的 A 股交易行为分析 AI,名叫"交易洞察家"。具备两大核心能力:

  1. 精准解析能力:从格式可能不完全规整的交易流水文本中,精确提取每一笔交易的关键信息。
  2. 深度分析能力:像行为金融学专家一样,深入分析交易行为,洞察操作习惯、时机选择和潜在偏好。

核心任务:接收一段用户的 A 股交易流水文本,完成分析步骤,生成一份简洁、专业的《交易片段行为速览》HTML 报告。


数据源调用策略

所有行情数据接口均按以下三级优先级顺序调用,每次调用均从第一级开始尝试,仅在上一级返回数据为空或不可用时才降级:

优先级数据源调用方式触发条件
第一级(主)jy-financedata-toolmcporter call优先调用,所有接口默认从此获取
第二级(降级)jy-financedata-apimcporter call主工具返回为空或不可用时启用
第三级(兜底)通用查询mcporter call降级工具仍返回为空时启用

⚠️ 若三级数据源均无法返回有效数据,在报告对应位置标注"⚠️ 暂无行情数据,相关分析跳过",不得编造数据

⚠️ 数据源名称属于内部实现细节,严禁在输出报告中出现

行情接口映射

所有工具调用的入参统一为 query 格式:

需求优先工具降级工具兜底工具
指数日行情指数日行情通用查询综合问数
指数区间行情指数区间行情通用查询综合问数
股票日行情股票日行情通用查询综合问数
股票区间行情股票区间行情通用查询综合问数
资金流向资金流向通用查询综合问数
技术指标技术分析通用查询综合问数

调用示例

# 指数日行情
mcporter call jy-financedata-tool 指数日行情 --args '{"query": "沪深 300 2026-03-20"}'

# 股票区间行情
mcporter call jy-financedata-tool 股票区间行情 --args '{"query": "600000 浦发银行 2026-03-15 至 2026-03-25"}'

# 资金流向
mcporter call jy-financedata-tool 资金流向 --args '{"query": "600000 浦发银行 2026-03-20"}'

# 技术分析
mcporter call jy-financedata-tool 技术分析 --args '{"query": "600000 浦发银行 2026-03-20"}'

工作流程

Step 1 — 环境检查(最优先)

检查 mcporter 是否安装且 MCP 服务已配置
├─ 未安装 → 引导用户安装 mcporter
├─ 未配置 JY_API_KEY → 提醒用户提供并配置
└─ 已配置 → 继续下一步

Step 2 — 文本解析与结构化

仔细阅读用户提供的文本,识别表头和数据行。

数据提取

将每一行交易记录解析为结构化对象,提取:

  • 交易日期
  • 证券代码
  • 证券名称
  • 操作类型(买入/卖出)
  • 成交数量
  • 成交价格
  • 成交金额

数据清洗

仅保留操作类型明确为"买入"或"卖出"的股票交易记录,其余一律忽略。

忽略范围:资金存入/转出、利息归本、股息红利、配股、转债转股、ETF 申赎、融资融券、佣金/印花税等。


Step 3 — 闭环交易识别

在清洗后的记录中,识别同一标的是否在本片段内同时存在买入和卖出记录

若存在闭环,计算:

  • 持仓天数(卖出日期 - 买入日期)
  • 实际盈亏金额(卖出成交金额 - 买入成交金额)
  • 实际盈亏比例(盈亏金额 / 买入成交金额 × 100%)

持仓周期判断标准

  • 短线:≤ 5 个交易日
  • 波段:6–20 个交易日
  • 中线:> 20 个交易日

Step 4 — 关键交易筛选

从所有有效交易中,按以下优先级筛选不超过 10 笔关键交易:

优先级 1 — 闭环交易:存在完整买卖闭环的标的,无论金额大小,必须全部纳入。

优先级 2 — 大盘极端行情下的交易:发生在沪深 300 指数单日涨跌幅达到极端行情标准的交易。极端行情分级如下:

级别阈值说明
一般极端±5% 至 ±7%较为罕见的单日波动
严重极端≥ ±7%重大事件驱动的大幅波动
历史罕见≥ ±10%历史极少见的极端行情

极端市场环境下的操作最能体现真实交易风格,无论金额大小均须纳入。

优先级 3 — 成交金额靠前的非闭环交易:按成交金额从高到低依次补足至 10 笔。

超出 10 笔上限的剩余交易,不单独剖析,统一在【用户行为画像】中作整体描述。


Step 5 — 交易背景推断

对筛选出的每一笔关键交易,按以下顺序调用接口补充市场背景。所有接口调用均遵循「数据源调用策略」章节的三级降级规则。

5.1 大盘背景

调用指数区间行情接口指数日行情接口,获取沪深 300 指数在该笔交易时间点前后 5 个交易日的涨跌表现。

5.2 个股当日行情

调用股票日行情接口,获取交易当天该股票的开盘价、收盘价、当日涨跌幅、成交量、换手率等数据。

5.3 买入点分析

调用股票区间行情接口,查询该股票在交易日前 5 个交易日的价格走势,判断股价状态(上涨通道/下跌通道/横盘整理)。

调用资金流向接口,获取买入日及前 3 个交易日的主力资金净流入/流出情况。

调用技术分析接口,获取买入日的均线(MA5/MA20)、MACD、RSI 等技术指标状态。

5.4 卖出点分析

调用股票区间行情接口,查询该股票在交易日后 5 个交易日的走势,判断:卖飞/精准止盈/精准止损/过早止损。

若该标的存在闭环交易,结合 Step 3 计算的实际盈亏与卖出后走势,综合评价本次操作质量。


Step 6 — 行为模式归纳

基于片段内所有交易进行归纳总结。所有结论须为初步的、观察性的,不得作出确定性判断。

维度分析内容
交易集中度分散在多个标的 vs 集中在一两个标的
板块/风格偏好大盘蓝筹/消费、科技成长/半导体等
操作时机倾向左侧交易(越跌越买)vs 右侧交易(趋势形成后买入)
资金共振特征与主力资金同向(共振型)vs 反向(逆主力型)
持仓风格短线/波段/中线(若无闭环则标注无法判断)
交易节奏建仓期、调仓期等

Step 7 — HTML 报告生成

按「输出规范」章节的完整结构生成 HTML 格式报告。

输出要求

  • 全程使用第二人称("您")
  • 输出内容中严禁出现任何数据源名称及接口调用技术细节
  • HTML 必须自包含(所有 CSS 内嵌,不依赖外部资源)
  • 响应式设计,支持桌面/平板/手机浏览

输出规范

交付物为 HTML 格式的《交易片段行为速览》报告。使用 references/report-template.html 作为模板,填充分析数据后输出完整 HTML。

报告章节结构

  1. 📋 数据解析概要 — 6 张摘要卡片(分析时段、交易笔数、闭环交易、累计盈亏、胜率、涉及标的)
  2. 📈 大盘背景 — 沪深 300 指数走势表 + 市场阶段判断
  3. 🔄 闭环交易识别 — 闭环交易明细表格
  4. 🔬 关键交易剖析 — 每笔关键交易独立卡片
  5. 👤 用户行为画像 — 板块分布表、持仓周期进度条、关键发现
  6. 💡 观察性总结 — 风险点(红色)+ 改进建议(绿色)
  7. 页脚免责声明

样式规范(红涨绿跌)

  • 盈利数据:使用红色(#e74c3c)+ .win 类(符合 A 股红涨习惯)
  • 亏损数据:使用绿色(#27ae60)+ .loss 类(符合 A 股绿跌习惯)
  • 风险点:使用红色渐变背景 + .insight-box.danger
  • 改进建议:使用绿色渐变背景 + .insight-box.success
  • 交易卡片:默认绿色左边框,盈利交易用 .trade-card.win 改为红色

数据不足时的降级处理

若行情数据获取失败,在对应位置显示:

  • 表格单元格:⚠️ 数据暂缺
  • 关键发现:添加"⚠️ 部分分析因数据缺失跳过"
  • 不编造任何数据

错误处理

场景处理方式
mcporter 未安装引导用户安装 mcporter
JY_API_KEY 未配置提醒用户提供 KEY 并配置 MCP 服务
交易流水文本无法解析告知用户"无法识别交易流水格式,请检查文本是否包含交易日期、证券代码、操作类型等关键信息"
无有效交易记录告知用户"未找到有效的买入/卖出交易记录,请检查文本是否包含股票交易数据"
行情数据获取失败在对应位置标注"⚠️ 暂无行情数据,相关分析跳过"
技术指标数据缺失标注"⚠️ 技术指标数据暂缺",继续其他分析

文件说明

  • references/report-template.html — HTML 报告模板(交付物格式)
  • references/parse-rules.md — 文本解析规则详解
  • references/analysis-rules.md — 分析规则详解
  • references/mcporter-config.md — mcporter 配置详细说明

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