大盘分析报告 (Market Index Analysis Report)

基于恒生聚源 MCP 金融数据库，自动生成大盘/指数分析报告，包括盘面点评、市场情绪分析、板块轮动分析、涨跌归因分析，支持早报、午评、收评等多种报告形式。

功能范围

查询建议

必需输入：报告类型（早报/午评/收评）+ 日期（可选，默认今日）

有效示例

• "生成 2026-04-28 的收盘复盘报告"
• "写一份今日午间点评"
• "早盘前瞻，今天市场怎么看"
• "生成大盘分析报告，收评"

可选参数

• 关注指数：上证/深证/创业板/科创 50/沪深 300 等（默认：全部主要指数）
• 重点板块：指定关注的行业/概念板块（默认：自动识别领涨领跌板块）
• 报告深度：简洁/标准/详细（默认：标准）

环境配置

⚠️ 首次使用前必须完成配置！

> 📖 详细配置指南：见 references/setup-guide.md

核心工作流程

流程 1：数据收集（Data Collection）

> 📌 此阶段只做数据拉取，不做任何计算或判断。所有输出存入统一数据结构。

数据收集清单：

> 📖数据收集完整工作流：严格遵循 references/mcp-tools-reference.md

流程 2：分析引擎（Analysis Engine）

> 📌 此阶段只处理已收集的数据，不再调用任何外部 API。

分析模块清单：

> 📖分析计算完整工作流：严格遵循 references/analysis-methodology.md

资源清单

jy-market-index-analysis-report/
├── SKILL.md                    # 主文件
├── scripts/                    # 脚本目录
│   └── md2pdf.py              # PDF 转换脚本
├── references/                 # 详细文档目录
│   ├── setup-guide.md         # 配置指南
│   ├── mcp-tools-reference.md # MCP 工具调用参考
│   ├── analysis-methodology.md # 分析方法论
│   └── report-template.md     # 报告模板
└── reports/                    # 输出目录（首次运行时自动创建）

限制与规范

数据溯源规则

⚠️ 报告中涉及到 gildata API 时，data source 需精确到 具体的 API，同时 data provider 统一写为 恒生聚源 MCP。

角标使用规范（⚠️ 严格遵循）

在引文处增加角标，同时将所有的数据溯源统一放到输出文本末尾的 数据溯源 模块。

输出格式

• 语言：简体中文（除专有名词外）
• 格式：必须同时生成 MD、HTML、PDF 三种格式
• MD：直接生成 Markdown 文件（遵循 references/report-template.md 结构）
• HTML：由 md2pdf.py 自动转换生成（中间文件）
• PDF：必须调用 python scripts\md2pdf.py 生成（最终交付格式）
• 路径：reports/[YYYY-MM-DD]_[报告类型]_大盘分析.{md,html,pdf}

报告生成流程

1. 数据收集：通过 MCP 工具调用获取真实数据。每调用一个 API，立即记录到"数据溯源临时表"（ 数据收集完整工作流：严格遵循 references/mcp-tools-reference.md）
2. 分析计算：（ 分析计算完整工作流：严格遵循 references/analysis-methodology.md）
3. 生成 MD：编写 markdown 报告，保存路径为reports/[YYYY-mm-dd]_[报告类型]_大盘分析.md。注意！写每个数据时，立即从 数据溯源正式表 查找对应角标并标注（ 生成报告模板 & 免责声明（固定文本）：遵循 references/report-template.md）
4. MD 复核（隐式的检查，不要体现在生成报告上）。阅读 刚刚生成的 MD 文件 的内容，依次检查下面的 6 个分项（每检查完 1 个分项，立刻实施编辑修改）：

• （1）检查文末的 数据溯源正式表，是否包含了、是否整合了 数据溯源临时表 的所有信息。
• （2）检查正文中所有"非衍生的 数值"的位置，依据文末 刚刚检查 / 修正过 的 数据溯源正式表，填写 & 补充 & 修正 正文中的角标。
• （3）检查正文前面的摘要内容，是否与文末的结论存在矛盾？若前后不一致，那么以结论的内容为准，对摘要的内容进行修正。
• （4）检查 MD 文档的语法，是否存在 markdown 格式错误的章节？如有需要，将错误的段落重新生成。
• （5）检查 MD 文档的章节结构，是否存在章节序号错乱的情况？（Eg. 章节序号重复 / 章节序号跳跃）如有需要，修正章节序号。
• （6）通读 MD 的全文，在文末的 核心结论 章节，以 第三人称 增加生成一段短评。（这段短评的深意是，探究有什么 之前你没想到 / 没看到的信息。Your professional, perspicacious and penetrating insights will be included here.）

1. 转换 PDF：运行 python scripts\md2pdf.py reports\[文件名].md
2. 验证：检查 PDF 文件>100KB

注意事项

1. 数据时效性：确保使用最新数据（实时行情≤5 分钟，日频数据为当日）
2. 中立立场：分析过程保持客观，避免倾向性语言
3. 透明度：关键假设和判断依据必须披露
4. 免责声明：固定文本，必须完整包含，不可修改