Skill: longgggggg/macro-information (version 1.0.1)

--- name: macro-information description: | 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："最近有什么宏观经济新闻"、"查询美联储政策动态"、"国内 GDP 相关资讯"、"近期负面经济舆情"、"中美贸易最新动态"、"通胀相关报道"、"经济形势分析"等。 支持按国内宏观/国际宏观筛选，按情感倾向过滤，返回热度得分、事件标签、涉及地区等分析数据。 --- # 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： ```bash 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： ```env 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**: [REDACTED_SECRET] * **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**: ```json { "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 ```json { "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 ```json { "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**: ```markdown # 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 ```bash # 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 ```bash # 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**: ```json { "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**: ```bash 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 ```bash 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： ```bash 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**: ```bash python3 scripts/query_macro_information.py --keyword "加息" --macro-type 国际宏观 --days 7 ``` --- ## 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 --- ## 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 --- *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。*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)