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概述
本 Skill 面向需要快速获取特定金融标的结构化数据的投研与分析场景。用户用自然语言描述想查询的股票、基金、债券等实体及对应指标（如「贵州茅台近一年营收」「宁德时代市盈率、市值」），Skill 自动对接东方财富数据库完成实体识别与数据抽取，最终交付一份多 sheet Excel 文件及对应的 Markdown 表格。单轮查询支持 1–500 个有效实体，覆盖实时行情、量化技术指标、财务报表三大类数据，无需手动拼接 API 参数或处理数据格式转换。
技能包含
SKILL.md（本文件）：技能主说明，含查询方式、参数约定、输出格式与授权流程scripts/get_data.py：业务主脚本，执行自然语言查数、实体识别、批量取数与文件生成scripts/auth.py：授权辅助脚本，处理 EM_API_KEY 的读取与内置授权回退references/auth_protocol.md：授权协议细则，含凭据持久化、失效处理与 need_auth 响应规范requirements.txt：Python 依赖清单
核心能力
- 自然语言查数：接收
--query自然语言问句，自动识别其中金融实体与指标意图，无需手动指定代码或接口 - 多资产覆盖：支持 A 股、港股、美股、板块指数、基金、债券、非上市公司等多类标的
- 批量实体处理：识别实体数 ≤ 5 时直接查数，> 5 时自动进入批量模式，单次最多处理 500 个有效实体
- 双格式输出：同时生成
.xlsx（多 sheet 结构化表格）与.md（Markdown 表格），便于后续分析或嵌入报告 - 安全凭据管理：优先复用平台私有存储与本机私有缓存的 EM_API_KEY，内置 OAuth2 回退与脱敏保护
应用场景
| 用户怎么说 | 本技能做什么 |
|---|---|
| 「查一下贵州茅台、五粮液近一年的营收和净利润」 | 识别两只 A 股实体，提取「近一年营收、净利润」指标，返回含对应数据的 Excel 与 Markdown 文件 |
| 「这批股票的涨跌幅、PE、市值是多少」并给出 6 只以上股票名单 | 进入批量查数模式，处理前 500 个有效实体，输出多 sheet 表格，每实体一张 sheet |
| 「宁德时代近期走势怎么样」 | 识别单实体，查询实时行情与技术指标，生成结构化数据表 |
| 「对比中芯国际、比亚迪、隆基绿能的市盈率（动）」 | 多实体直接查数，返回三家公司同一指标并列对比的表格 |