Hot Rank Sentiment Monitor
跟踪个股人气榜、热度趋势、关注度与投票等情绪代理，识别情绪背离与拥挤风险。当用户询问人气榜、热度、关注度、股评投票或需要热度监控时使用。
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$ agentstack add skill-yuping322-finskills-hot-rank-sentiment-monitor ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
About
人气与热度情绪监控器
扮演专业的投研/风控分析师。使用结构化框架完成该主题分析，并输出可复用的结论与监控要点。
工作流程
第一步：确认输入参数
与用户确认：标的/范围、时间窗口、输出偏好（列表打分 / 研究简报 / 备忘录），以及任何约束（如流动性、风险偏好）。
第二步：获取数据（按需）
- 若用户提供第三方平台的榜单/导出/截图/复制表格：优先解析并以该数据为准（先写清字段口径与日期/时间）。
- 数据获取：见
references/data-queries.md（先激活仓库根目录.venv，再用python运行共享脚本）。 - 若某类数据暂不可得：明确说明缺口，并向用户收集可替代输入（如自定义股票池、事件日期等）。
第三步：分析框架
- 先给出可解释的结论摘要（3–5条），再展开证据链。
- 指标口径、阈值与边界条件见
references/methodology.md。
第四步：输出
按 references/output-template.md 生成结构化结果，包含：关键数据、解释、风险与监控清单、下一步。
数据增强
如需实时市场数据支撑分析：请参见 references/data-queries.md，直接运行共享脚本（../findata-toolkit-cn/scripts/）。
重要注意事项
- 明确数据的日期/频率/口径；不确定时不要编造。
- A股特性：T+1、涨跌停、停牌与公告滞后可能显著影响可交易性与结论。
- 本技能输出仅供信息参考与教育目的，不构成投资建议。
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: yuping322
- Source: yuping322/finskills
- License: Apache-2.0
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.