Macro-Information

宏观资讯技能。基于全网信息查询国内外宏观经济相关新闻资讯， 支持情感分析（正面/负面/中性）、事件标签分类、热度分析和时间范围筛选。 使用场景：用户询问宏观经济形势、政策影响、经济数据（GDP/CPI/利率等）、央行政策（美联储/人民银行）、国际贸易、金融市场动态、通胀通缩、经济事件影响等话题时调用。 触发示例：...

Security Scan

The skill generally does what it says (query a FEEDAX macro-news API) but contains several incoherences and privacy/security concerns — notably mismatched metadata about required credentials, inconsistent env-var names, an unencrypted IP endpoint, and instructions that ask the user to reveal the API key to the agent.

Purpose & Capability

The skill's declared registry metadata lists no required environment variables or primary credential, but both SKILL.md/README and the included script require an API key. That credential requirement is appropriate for a news-API skill, but the manifest omission is inconsistent. The SKILL.md/README reference FEEDAX (feedax.cn) while the script posts to a raw IP (http://221.6.15.90:18011), which is a mismatch worth verifying.

Instruction Scope

SKILL.md instructs the agent/user to cat a local .env file and to provide an API key, including a prompt that asks the user to tell the agent the API Key so it can “记住” (remember) it. Asking the agent to 'remember' a secret is scope creep and a privacy risk. The instructions also direct communication with an external service and recommend adding the API key into local files — both expected but should be handled securely.

Install Mechanism

There is no install spec (instruction-only), which is lower risk. The package includes a Python script (scripts/query_macro_information.py) that depends on 'requests' (README tells users to pip install requests) but dependencies are not declared in the registry metadata. No external downloads or archive extraction are present.

Credentials

Requiring an API key is proportionate for this purpose, but env-var usage is inconsistent: SKILL.md suggests FEEDAX_SEARCH_API_KEY in a .env file, README and script reference FEEDAX_API_KEY, and the registry says 'none'. The script sends the API key both as a query parameter and an 'x-api-key' header over plain HTTP to an IP address (no TLS), increasing risk of credential exposure in transit. SKILL.md also encourages verbally giving the key to the agent — unnecessary and risky.

Persistence & Privilege

The skill does not request always:true and does not modify other skills or agent config. However, SKILL.md's instruction to 'tell me the API Key so I remember' implies the agent may retain a secret in its session memory; that is a user-behavior/privacy concern rather than a declared technical privilege of the skill itself.

What to consider before installing

This skill is plausibly what it says (queries a FEEDAX macro-news API) but has several red flags you should address before use: 1) Do NOT paste or say your API key aloud to the agent — prefer setting it as an environment variable or config file and keep it secret. 2) Confirm which env var the code expects (scripts/query_macro_information.py uses FEEDAX_API_KEY) and update SKILL.md/README accordingly. 3) Verify the endpoint: the documentation references feedax.cn, but the script posts to http://221.6.15.90:18011 (an IP) over plain HTTP; prefer HTTPS and a domain name you can verify. 4) Avoid sending keys in URL query parameters; if you must use this script, run it in an isolated environment (sandbox or dedicated VM), inspect network traffic, and check that the remote service is legitimate. 5) Ask the skill author to fix metadata (declare required env vars and dependencies) and to remove any instruction that tells users to reveal secrets to the agent. If you cannot verify the endpoint and provenance, treat the API key as sensitive and avoid installing/using this skill.

宏观经济资讯 (Macro Information)

面向金融等场景，为金融投资、政策研究、舆情分析等领域用户，提供全面的宏观经济数据查询能力。

⚠️ 前置条件：配置 API Key

使用本技能前，必须先配置 API Key。

检查配置

查看 .env 文件是否存在且包含有效的 API Key：

cat .env

如果未配置

返回以下错误提示：

GE1003: 未配置 API Key，请前往https://www.feedax.cn免费申请，完成后请告诉我API Key以便我记住

在 .env 文件中添加：

FEEDAX\_SEARCH\_API\_KEY=your\_api\_key\_here

注意: 如果 .env 文件不存在，请创建该文件并添加上述内容。API Key 请联系管理员获取。

API Key 错误码说明

错误码	说明	解决方案
GE1003	未配置API Key	前往https://www.feedax.cn免费申请
GE1004	API Key已失效	检查API Key有效性，或重新申请
GE1005	API Key已过期	前往https://www.feedax.cn重新申请
GE1006	API Key无效	前往https://www.feedax.cn重新申请
GE1007	账户余额不足	前往https://www.feedax.cn充值

服务错误处理

当 API 服务暂时不可用时，系统会返回友好的错误提示：

HTTP 状态码	错误提示
400	请求参数错误，请检查输入
401/403	API Key 可能无效或已过期
429	请求过于频繁，请稍后再试
500	服务器内部错误
502	服务暂时不可用，请稍后再试
503	服务维护中，请稍后再试
504	网关超时，请稍后再试
连接超时	请求超时，请稍后再试
连接错误	无法连接到服务器，请检查网络或稍后再试

---

一、接口信息

• 接口地址: 221.6.15.90:18011
• 接口 URI: /data-service/v1/news/macro/external/query
• 请求方式: POST
• Content-Type: application/json; charset=UTF-8

---

二、参数说明

2.1 必传参数

参数名	类型	说明
apiKey	String	平台分配的密钥，身份校验必传
keyWordQuery	Object	关键词查询对象

keyWordQuery 结构:

{
    "keyword": "搜索关键词",
    "queryFields": ["1", "2"]
}

• queryFields: ["1", "2"] - 1=正文，2=标题

2.2 分页与排序

参数名	类型	默认值	说明
pageNum	Integer	0	页码（从 0 开始）
pageSize	Integer	20	每页数量，1 ≤ size ≤ 100
sortBy	String	publish_date	默认按发布时间排序。仅当用户明确要求按热度排序时才修改
sortType	String	DESC	排序方式：ASC/DESC

sortBy 可选值:

• publish_date - 默认。按发布时间排序，获取最新内容
• heat_scores - 按热度排序

排序规则：

• 默认行为：按 publish_date（发布时间）排序，获取最新发布的舆情
• 用户明确要求时：当用户说"按热度排序"、"最热门的"等，才使用 heat_scores

2.3 内容筛选

参数名	类型	默认值	说明
macroEconomyResul	Array	[]	宏观类型列表：国内宏观/国际宏观
sentiments	Array	[]	情感倾向列表：正面/负面/中性，空数组表示全部
macroTags	Array	[]	宏观事件标签列表，空数组表示全部
mediaTypes	Array	[]	信源类型列表，空数组表示全部
newsImportanceLevels	Array	[]	重要程度列表，空数组表示全部

2.4 时间筛选

参数名	类型	默认值	说明
startTime	Long	自动计算	查询开始时间（13 位毫秒时间戳）
endTime	Long	当前时间	查询结束时间（13 位毫秒时间戳）

2.5 互动数据筛选

参数名	类型	说明
heatScores	Integer	热度得分
viewNum	Integer	浏览数
forwardedNum	Integer	转发数

---

三、宏观类型分类

宏观类型 (macroEconomyResul)

类型	说明
国内宏观	中国宏观经济相关政策、数据、事件
国际宏观	全球宏观经济、主要央行政策、国际经济事件

---

四、情感倾向分类 (sentiments)

情感	值	说明
正面	正面	积极、利好的经济新闻
负面	负面	消极、风险警示的经济新闻
中性	中性	客观陈述的经济新闻

---

五、宏观事件标签 (macroTags)

常见事件标签

• 货币政策: 降准、降息、加息、缩表、扩表
• 财政政策: 财政刺激、基建投资、减税降费
• 经济数据: GDP、CPI、PPI、PMI、失业率
• 国际贸易: 关税、贸易摩擦、进出口
• 金融市场: 股市、债市、汇率、房地产
• 央行政策: 美联储、人民银行、欧央行、日银

---

六、输出 JSON 格式

6.1 请求示例

{
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "keyWordQuery": {
        "keyword": "美联储",
        "queryFields": ["1", "2"]
    },
    "macroEconomyResul": ["国际宏观"],
    "sentiments": [],
    "macroTags": [],
    "mediaTypes": [],
    "newsImportanceLevels": [],
    "pageNum": 0,
    "pageSize": 20,
    "sortBy": "publish_date",
    "sortType": "DESC",
    "startTime": 1774211938071,
    "endTime": 1774838338071
}

6.2 响应示例

{
    "code": 200,
    "message": "success",
    "total": 156,
    "data": [
        {
            "title": "美联储宣布维持利率不变",
            "summary": "美联储 FOMC 会议决定维持联邦基金利率目标区间不变...",
            "source": "新浪财经",
            "publishDate": 1774838338071,
            "macroEconomyResult": "国际宏观",
            "macroTag": "货币政策",
            "areaResult": "美国",
            "newsImportanceLevel": "高",
            "heatScores": 85,
            "viewNum": 12500,
            "forwardedNum": 320
        }
    ]
}

6.3 必须展示字段

每条资讯必须包含以下 10 个核心字段：

序号	字段	API 字段名	说明
1	新闻标题	title	资讯标题
2	新闻摘要	summary	资讯内容摘要
3	新闻内容	content	资讯完整正文
4	新闻来源	source	发布媒体/来源
5	发布时间	publishDate	13 位毫秒时间戳
6	宏观类型	macroEconomyResult	国内宏观/国际宏观
7	宏观事件标签	macroTag	事件分类标签
8	涉及地区	areaResult	相关地区
9	重要程度	newsImportanceLevel	高/中/低
10	热度数据	heatScores/viewNum/forwardedNum	热度得分、浏览数、转发数

---

七、解析规则

7.1 关键词解析

从用户输入中提取核心检索关键词。

关键词提取规则

1. 提取核心词：从用户输入中提取 1-3 个核心关键词
2. 同义词扩充：为经济术语添加同义词
3. 情感词处理：情感词（负面、正面）不放入关键词，通过 sentiments 参数控制

关键词解析示例

用户输入	关键词
美联储加息	美联储
国内 GDP 增长	GDP
人民银行降准	降准
美国通胀数据	通胀
中美贸易谈判	贸易

7.2 宏观类型映射

用户表述	macroEconomyResul
国内/中国/我国	["国内宏观"]
国际/美国/美联储/全球	["国际宏观"]
全部/不指定	[]

7.3 情感倾向映射

用户表述	sentiments
负面/负面信息/风险/担忧	["负面"]
正面/正面信息/利好/好消息	["正面"]
中性	["中性"]
全部情感/不指定	[]

7.4 时间范围计算

用户表述	计算方式
6 小时	当前时间 - 6 小时
24 小时/一天	当前时间 - 24 小时
3 天	当前时间 - 3 天
7 天/一周	当前时间 - 7 天
30 天/一个月	当前时间 - 30 天

7.5 排序方式映射

默认规则：除非用户明确要求，否则一律使用 publish_date（发布时间）排序

用户表述	sortBy	说明
无明确要求	publish_date	默认，获取最新发布的内容
按热度/热门/最火的	heat_scores	按热度排序
最新/最近/新发布的	publish_date	按发布时间排序（默认）

关键规则：

1. 默认行为：用户只说"搜索 XX 新闻"，没有提到排序方式 → 使用 publish_date
2. 明确要求时：用户说"搜索最热门的 XX"、"按热度排序" → 使用 heat_scores
3. 时间优先：用户关注时效性 → 使用 publish_date
4. 热度优先：用户关注传播度 → 使用 heat_scores

7.6 重要程度映射

用户表述	newsImportanceLevels
重要/重大	["高"]
一般/普通	["中"]
全部	[]

---

八、通用规则

1. 必传参数: apiKey 和 keyWordQuery 必须传入
2. 逻辑关系: List 类型参数多值之间为或关系，不同参数之间为且关系
3. 时间规则: 时间戳为 13 位毫秒级
4. 数值范围: Min ≤ Max，否则筛选无效

---

九、数据返回方式

9.1 返回格式

搜索结果以 双通道 方式返回：

通道 1：对话展示（摘要）

• 在对话中展示 前 5 条 数据的摘要信息
• 必须展示 10 个核心字段：
  1. 新闻标题
  2. 新闻摘要
  3. 新闻内容
  4. 新闻来源
  5. 发布时间
  6. 宏观类型
  7. 宏观事件标签
  8. 涉及地区
  9. 重要程度
  10. 热度数据（热度得分、浏览数、转发数）

通道 2：文件输出（完整数据）

• 自动保存 所有返回数据 到 CSV 和 MD 文件
• 文件位置：./macro_information_<时间戳>.csv 和 ./macro_information_<时间戳>.md
• CSV 包含完整字段，MD 包含统计分析和数据说明

9.2 文件格式示例

CSV 文件字段:

发布时间，标题，摘要，内容，来源，宏观类型，事件标签，涉及地区，重要程度，热度得分，浏览数，转发数，URL

MD 说明文件内容:

# 宏观资讯查询结果说明

**查询关键词**: 美联储
**宏观类型**: 国际宏观
**查询时间范围**: 近 7 天
**数据日期**: 2026-04-02 18:45:00
**结果总数**: 156 条
**接口状态**: code=200, message=success

## 宏观类型分布
- 国际宏观：120 条
- 国内宏观：36 条

## 情感分布
- 中性：98 条
- 正面：35 条
- 负面：23 条

## 宏观事件标签
- 货币政策：45 条
- 经济数据：32 条
- 国际贸易：28 条
...

9.3 使用建议

• 快速浏览：查看对话中的前 5 条摘要
• 深度分析：打开 CSV/MD 文件获取完整数据进行进一步处理
• 数据导出：CSV 文件可直接导入 Excel 或其他分析工具

---

十、搜索执行方式

10.1 CLI 命令行工具（推荐）

文件: scripts/query_macro_information.py

通过命令行调用宏观资讯 API，支持所有筛选参数。

基础用法

# 基础搜索
python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "美联储"

# 搜索指定宏观类型（最近 7 天）
python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "GDP" --macro-type 国内宏观 --days 7

# 搜索指定情感倾向
python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "通胀" --sentiments 负面 --days 30

# 搜索国际宏观资讯
python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "美联储" --macro-type 国际宏观 --days 14

参数说明

必填参数

参数	简写	说明
--keyword	-k	搜索关键词

宏观类型筛选

参数	简写	说明
--macro-type	-m	宏观类型：国内宏观/国际宏观

情感筛选

参数	简写	说明
--sentiments	-s	情感倾向：正面/负面/中性（可多选）

分页与排序

参数	简写	默认值	说明
--days	-d	7	查询天数
--page	-p	0	页码（从 0 开始）
--size	-n	20	每页数量
--sort-by		publish_date	排序字段
--sort-type		DESC	排序方式：ASC/DESC

输出控制

参数	简写	说明
--verbose	-v	显示详细内容（摘要）
--output-dir		输出目录（默认当前目录）
--no-output		不生成输出文件，仅显示结果
--api-key		Golaxy API Key（也可通过环境变量提供）

完整示例

# 搜索美联储近期负面舆情，最近 14 天
python3 scripts/query_macro_information.py \
    --keyword "美联储" \
    --macro-type 国际宏观 \
    --sentiments 负面 \
    --days 14 \
    --size 20 \
    --verbose

输出结果

1. 对话显示：自动在终端显示结果摘要（序号、时间、情感、标题、来源、热度）
2. CSV 文件：完整数据保存至 ./macro_information_<时间戳>.csv
3. MD 文件：统计分析保存至 ./macro_information_<时间戳>.md

---

10.2 API Key 配置方式

API Key 需要通过以下方式之一提供（优先级从高到低）：

1. 命令行参数: --api-key "your-api-key"
2. 环境变量: export GOLAXY_API_KEY="your-api-key"
3. 配置文件: 在 scripts/ 目录创建 config.json，内容为 {"api_key": "your-api-key"}

---

十一、示例对话

用户: 搜索最近 7 天关于美联储加息的国际宏观新闻，按热度排序

解析结果:

{
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "keyWordQuery": {
        "keyword": "加息",
        "queryFields": ["1", "2"]
    },
    "macroEconomyResul": ["国际宏观"],
    "sentiments": [],
    "macroTags": [],
    "mediaTypes": [],
    "newsImportanceLevels": [],
    "pageNum": 0,
    "pageSize": 20,
    "sortBy": "heat_scores",
    "sortType": "DESC",
    "startTime": 1774211938071,
    "endTime": 1774838338071
}

执行命令:

python3 scripts/query_macro_information.py \
    --keyword "加息" \
    --macro-type 国际宏观 \
    --days 7 \
    --sort-by heat_scores

---

十二、执行流程

收到用户搜索请求后，必须按以下步骤顺序执行：

Step 1: 检查 API Key 配置

cat .env | grep GOLAXY_API_KEY

• 如果返回空或文件不存在，提示用户："未配置 API Key，请前往 https://www.golaxy.com.cn 申请，完成后请告诉我 API Key 以便我记住"
• 如果存在有效的 API Key，继续下一步

Step 2: 解析用户输入

从用户自然语言中提取以下参数：

提取项	对应 CLI 参数	示例
关键词	--keyword	"美联储加息" → --keyword "加息"
宏观类型	--macro-type	"国际宏观" → --macro-type 国际宏观
时间范围	--days	"最近 3 天" → --days 3
情感倾向	--sentiments	"负面" → --sentiments 负面
排序方式	--sort-by	"按热度" → --sort-by heat_scores

Step 3: 构建并执行 CLI 命令

根据解析结果构建命令并执行：

python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "关键词" --macro-type 国际宏观 --days 7 --sentiments 负面

Step 4: 返回结果

• 在对话中显示结果摘要
• 完整数据自动保存至 CSV 和 MD 文件

执行示例

用户输入: "搜索最近 7 天美联储加息的国际宏观新闻"

执行命令:

python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "加息" --macro-type 国际宏观 --days 7

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十三、注意事项

1. 时间参数: 使用 Unix 时间戳（毫秒），脚本会自动计算
2. 页码: 从 0 开始计数
3. 情感倾向: 正面、负面、中性，不传表示全部
4. 宏观类型: 国内宏观、国际宏观，不传表示全部
5. API Key: 必须提供，支持三种配置方式
6. 输出文件: 默认生成 CSV 和 MD 文件，可使用 --no-output 禁用

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十四、参考文件

• scripts/query_macro_information.py - 主查询脚本
• scripts/config.json - API Key 配置文件（可选）
• .env - 环境变量配置文件

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数据来自 FEEDAX宏观资讯监测平台，涵盖新闻、社交媒体、论坛、金融平台等多种信源。