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柚子 AI Skill — 总结与写文档（本地状态读写）

柚子 AI agent 的本地状态持久化入口。负责读写 data/ 与 memory/ 下的状态文件，与 mock（接口调用：行情 / 交易 / 总结上报）物理隔离、各自独立 cli。

> agent 调用本 skill 的唯一方式是 skills/journal/cli.py（见下方「CLI 调用方式」），禁止编写临时 .py 脚本去 import skills.journal——临时脚本写到项目工作目录之外会触发 external_directory 权限拦截，整轮中断。

函数签名、入参、返回字段的权威定义在 journal.py 的 docstring，本文件只做索引。 字段结构、枚举值、默认值——请直接读对应函数的 docstring。

工作区根 = 项目根目录（脚本所在的最外层目录，下载解压即得、可任意重命名）。

CLI 调用方式（agent 唯一入口）

skills/journal/cli.py 是 journal skill 的通用方法调用器：一行命令调用 journal 模块任意方法，结果以 JSON 输出到 stdout。

python skills/journal/cli.py  [位置参数...] [--key value ...]
python skills/journal/cli.py --list          # 列出全部可用方法
python skills/journal/cli.py --help          # 打印用法

> 注意：本 skill 不带 module. 前缀（mock 是 market.get_summary，journal 是 read_trade_log），因为 journal skill 单模块。

高频调用：

| 用途 | 命令 | |------|------| | 今日交易日志 | cli.py read_trade_log | | 指定日期交易日志 | cli.py read_trade_log --date 2026-07-04 | | 自选池 | cli.py read_watchlist | | 昨日复盘 | cli.py read_daily_summary | | 当前动态策略 | cli.py read_dynamic_strategy |

写操作（参数在调用前校验，未知参数会报错不会误写）：

python skills/journal/cli.py append_trade_action buy 603019 中科曙光 45.0 100 "主线龙头符合买点"
python skills/journal/cli.py append_emotion_snapshot 主升 65 5 AI算力
python skills/journal/cli.py write_dynamic_strategy --content '...'

参数与输出约定：

• 类型按方法签名注解自动转换：stock_code（str）保持字符串，volume（int）的 "100" 转 int；具名参数支持 --key value 与 --key=value
• 成功：方法返回值原样 JSON 输出；返回 None 时输出 {"ok": true}
• 失败：输出结构化错误 JSON（{code, error, method, ...}）+ 退出码非零。code: 400 参数错、404 方法不存在、500 执行异常

快速开始

from skills.journal.journal import (
    read_trade_log, write_trade_log, append_trade_action,
    read_watchlist, write_watchlist,
    read_daily_summary, write_daily_summary,
    read_dynamic_strategy, write_dynamic_strategy,
)

认证

本 skill 为纯本地文件读写，无需认证，不依赖 cookie / secret_key。 总结上报（HTTP 接口）见 mock skill 的 report.submit_summary。

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一、交易日志

读写 data/trade-log-{date}.json，含操作记录与情绪快照。

| 函数 | 用途 | 必填 | |------|------|------| | read_trade_log(date=None) | 读当日交易日志 | — | | write_trade_log(data: dict, date=None) | 写当日交易日志 | data | | append_trade_action(action, stock_code, stock_name, price, volume, reason) | 追加一条操作记录 | 全部 6 个 | | append_emotion_snapshot(phase, zt_count, lb_height, main_line, extra=None) | 追加情绪快照 | 前 4 个 |

示例：

# 读
cli.py read_trade_log
cli.py read_trade_log --date 2026-07-04

# 追加操作（位置参数顺序：action → code → name → price → volume → reason）
cli.py append_trade_action buy 603019 中科曙光 45.0 100 "主线龙头符合买点"

# 追加情绪快照（顺序：phase → zt_count → lb_height → main_line → [extra JSON]）
cli.py append_emotion_snapshot 主升 65 5 AI算力
cli.py append_emotion_snapshot 主升 65 5 AI算力 --extra='{"note":"开盘放量"}'

二、自选池

读写 data/watchlist-{date}.json。

| 函数 | 用途 | 必填 | |------|------|------| | read_watchlist(date=None) | 读自选池 | — | | write_watchlist(data: dict, date=None) | 写自选池 | data |

示例：

cli.py read_watchlist --date 2026-07-05

三、复盘总结

读写 data/daily-summary-{date}.json。

| 函数 | 用途 | 必填 | |------|------|------| | read_daily_summary(date=None) | 读复盘总结 | — | | write_daily_summary(data: dict, date=None) | 写复盘总结 | data |

示例：

cli.py read_daily_summary --date 2026-07-04

四、动态策略

读写 memory/dynamic-strategy.md（仅按需改写，复盘不自动写回）。

| 函数 | 用途 | 必填 | |------|------|------| | read_dynamic_strategy() | 读动态策略 | — | | write_dynamic_strategy(content: str) | 改写动态策略 | content |

> data/*.json 的字段结构、必填项 → 见 journal.py docstring。

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五、常见调用组合

# 盘前 / 盯盘：读取昨日复盘 + 当前策略 + 今日日志
from skills.journal.journal import read_daily_summary, read_dynamic_strategy, read_trade_log
read_daily_summary()           # 昨日复盘（默认昨天传 --date）
read_dynamic_strategy()        # 当前策略
read_trade_log()               # 今日已发生的操作

# 下单后：追加操作记录
from skills.journal.journal import append_trade_action
append_trade_action("buy", "603019", "中科曙光", 45.0, 100, "主线龙头，符合买点")

# 盘后复盘：写每日总结 + 次日自选池
from skills.journal.journal import write_daily_summary, write_watchlist
write_daily_summary({"profit_loss": 1500.0, "reflection": "...", "next_day_plan": {...}})
write_watchlist({"main_line": "算力/芯片", "stocks": [...]}, date="2026-07-05")

> 总结上报到后台（HTTP）不在此 skill：调 mock 的 report.submit_summary。

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六、调试

import 自检（cwd = 项目根目录，供人类开发者用）：

python -c "from skills.journal.journal import read_trade_log, write_trade_log, append_trade_action, read_watchlist, write_watchlist, read_daily_summary, write_daily_summary, read_dynamic_strategy, write_dynamic_strategy; print('ok')"

CLI runner 自检：

python skills/journal/cli.py --list            # 列出全部可用方法（验证 import 链）
python skills/journal/cli.py read_trade_log    # 端到端：读今日日志 + JSON 输出

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: AoleiC
• Source: AoleiC/ai-mock-trade
• License: MIT
• Homepage: https://stock.objie.com

Install and usage instructions live in the source repository linked above.