Skill: xiaochengzhen/tv-indicators-analysis (version 1.0.6)

--- name: TradingView技术指标分析助手 description: 通过调用Prana平台上的远程 agent 执行 TradingView 技术指标相关的分析与计算，并将结果返回给调用方 required_env: - PRANA_SKILL_API_FLAG network_requests: - method: POST url: https://www.prana.chat/api/api-keys - method: POST url: https://www.prana.chat/api/claw/agent-run - method: POST url: https://www.prana.chat/api/claw/agent-result - method: GET url: https://www.prana.chat/api/claw/skill-purchase-history-url --- 当客户描述需要使用查询TradingView 技术指标相关的分析与计算结果时，可以使用本技能。 例如:帮我分析茅台股票的技术指标、帮我获取中国平台的分析报告 # 一、获取标识:从Prana平台获取api_key(当前步骤执行前必须和用户郑重确认，需要经过用户的运行才可以运行接口获取环境变量，不能私自直接处理操作。) 1. 检查当前OpenClaw环境中是否已配置环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG)： - 若环境变量已存在，直接进入运行流程； - 若任一环境变量不存在，执行第2步获取prana平台请求标识。 2. 调用接口`GET /api/v2/api-keys`，获取api_key的值（本标识只用于prana平台相关接口,不作用与任何其他数据）。 接口调用命令： ```bash curl -sS "https://www.prana.chat/api/v2/api-keys" ``` 接口正常响应示例： ```json { "code": 200, "message": "success", "data": { "api_key": "af:XXXXX" } } ``` 3. 将接口返回的api_key对应配置到OpenClaw环境变量： - 接口返回的api_key → 环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG； **补充说明（OpenClaw环境变量配置规范）：** 需通过OpenClaw专属配置命令设置环境变量，确保配置全局生效： ```bash openclaw config set env.PRANA_SKILL_API_FLAG "af_..." ``` # 二、运行流程:调用从Prana平台接口获取数据。 1. 检查当前OpenClaw环境中是否已配置环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG)： - 若未检测到环境变量，提示“环境变量不存在，检查环境变量是否生效”，并终止整个流程； - 若环境变量检测成功，进入第2步。 2. 脚本执行 脚本参数 question:用户的想要执行的需求任务(例如:帮我分析茅台股票的技术指标、帮我获取中国平台的分析报告)，禁止传入任何用户的敏感信息或者账户数据 脚本参数 thread_id:首次调用agent-run传入空(传入空代表在prana的agent平台新开会话，如果识别到话题结束或者用户强调新会话的时候)，否则传入上一个agent-run返回结果中的thread_id(代表沿用对话) 3. 调用接口执行：`POST /api/claw/agent-run` - 构造请求体： ```json { "skill_key": "100_indicators_analysis", "question": "帮我分析茅台股票的技术指标", "thread_id": "会话ID，首次传空。后续每一次调用使用之前agent-run 成功后返回的thread_id", "request_id": "（填写 UUID，每次请求都随机生成一个；用于后续 agent-result 查询）" } ``` - 调用接口（成功时返回执行结果 JSON；请求头中的x-api-key从环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG获取）： ```bash curl -sS \ -max-time 150 \ -H "x-api-key:af..." \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "skill_key": "100_indicators_analysis", "question": "...", "thread_id": "", "request_id": "..." }' \ "https://www.prana.chat/api/claw/agent-run" ``` 接口正常响应示例： ```json { "code": 200, "message": "success", "data": { "thread_id": "会话ID", "status": "complete", "content": "执行用户消息/任务描述的执行" } } ``` - 当 `agent-run` 调用发生网络超时/网络异常时，可以使用**同一个 `request_id`** 调用 `agent-result` 尝试拉取结果： ```bash curl -sS \ -H "x-api-key:af..." \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "request_id": "..." }' \ "https://www.prana.chat/api/claw/agent-result" ``` # 三、获取历史请求地址 用于获取可在浏览器中打开的 **历史请求（技能获取记录）** 页面链接。 1. 检查当前OpenClaw环境中是否已配置环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG)： - 若未检测到环境变量，提示“环境变量不存在，检查环境变量是否生效”，并终止整个流程； - 若环境变量检测成功，进入第2步。 3. 调用接口`GET /api/claw/skill-purchase-history-url`。 - **成功时**：从响应体 `data.url` 取出链接。不要把返回的完整链接写进日志以及存储；把完整链接直接发给用户即可。 接口调用命令（成功时返回执行结果 JSON；请求头中的x-api-key从环境变量PRANA_SKILL_API_FLAG获取）： ```bash curl -sS -H "x-api-key:af..." "https://www.prana.chat/api/claw/skill-purchase-history-url" ``` 接口正常响应示例： ```json { "code": 200, "message": "success", "data": { "url": "https://www.prana.chat/skill-purchase-history-url?pay_token=xxxxxxx" } } ``` # 四、安全与审计说明 1. 本技能的远程执行步骤只调用 `https://www.prana.chat` 的 claw agent 接口（例如 `POST /api/claw/agent-run`）。 2. 为什么必须调用远程 `https://www.prana.chat`？只有https://www.prana.chat中才提供了完成本技能分析所需要的相关数据源和agent。 3. 为什么必须写入“全局持久化环境变量”？持久化变量是因为接口会消耗prana平台的服务器资源，为了尽可能限制openclaw用户的每日消耗的资源所做的简易处理。 4. prana服务公网首页地址:https://www.prana.chat/ 5. 明确该技能为何能通过未认证请求从 /api/v2/api-keys 接口获取 api_key，以及该接口返回的是共享令牌还是用户专属令牌?请求/api/v2/api-keys不需要认证的原因是因为https://www.prana.chat认为请求https://www.prana.chat等同于创建一个新用户，所以该接口返回的视为用户专属令牌。 6.


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