Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
npx skills add AllenAI2014/ai-investment-advisor --skill "review"
Install specific skill from multi-skill repository
# Description
周期性复盘分析。当用户说"复盘"、"回顾"、"验证"、"总结"、"这周怎么样"时使用此skill。
# SKILL.md
name: review
description: 周期性复盘分析。当用户说"复盘"、"回顾"、"验证"、"总结"、"这周怎么样"时使用此skill。
user-invocable: true
/review - 周期性复盘
对交易决策进行周期性复盘,验证建议准确性,沉淀投资经验。
使用方式
/review- 自动判断该做周复盘还是月复盘/review week- 强制进行周复盘/review month- 强制进行月复盘/review 2026-01-08- 复盘某笔特定交易
执行步骤
第一步:确定复盘范围
读取以下文件确定需要复盘的内容:
- 股市信息/Records/trades.md - 查找需要验证的交易
- 股市信息/Daily/ - 查找这段时间的简报和建议
自动判断逻辑:
- 如果是周末(周六/周日)→ 周复盘
- 如果是月末最后一个交易日 → 月复盘
- 其他时候 → 问用户想做什么
第二步:获取验证数据(核心步骤)
运行数据获取脚本获取相关标的的最新价格:
cd "股市信息" && python3 scripts/fetch_market_data.py
脚本输出包含:
- holdings: 当前持仓行情/净值(含ETF/A股/港股/基金,含成本、盈亏、持有天数)
- indices: 大盘指数(用于对比基准收益)
- north_flow: 北向资金数据(优先当日分时实时值,可能包含 time 字段)
必须严格遵守:
1. 等待脚本执行完成(约1-2分钟)
2. 所有价格必须来自脚本JSON输出,不能编造
3. 脚本失败时告知用户,禁止使用默认值
4. 价格展示格式:X.XXX(来源:AKShare)
第三步:执行复盘分析
周复盘内容
# 周复盘 YYYY-WXX (MM-DD ~ MM-DD)
## 一、本周交易回顾
| 日期 | 操作 | 标的 | 操作价 | 现价 | 涨跌 | 初步判断 |
|------|------|------|--------|------|------|----------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
## 二、建议执行情况
| 日期 | 建议内容 | 是否执行 | 结果 |
|------|----------|----------|------|
| ... | ... | 是/否 | 对了/错了 |
### 执行了的建议
- 分析执行后的结果
### 没执行的建议
- 分析如果执行了会怎样
- 用户当时为什么没执行
- 这个决策对不对
## 三、持仓变化
| 标的 | 周初价 | 周末价 | 周涨跌 | 贡献 |
|------|--------|--------|--------|------|
| ... | ... | ... | ... | ... |
**本周组合收益**:+/-X.XX%
## 四、经验总结
### 做对了什么
- ...
### 做错了什么
- ...
### 需要改进的
- ...
## 五、下周关注
- ...
月复盘内容
# 月复盘 YYYY年MM月
## 一、本月交易汇总
### 买入操作
| 日期 | 标的 | 买入价 | 现价 | 浮盈/亏 | 决策质量 |
|------|------|--------|------|---------|----------|
### 卖出操作
| 日期 | 标的 | 卖出价 | 现价 | 卖对了吗 | 决策质量 |
|------|------|--------|------|----------|----------|
### 决策质量评分
- A:完美决策,时机和方向都对
- B:方向对,时机可以更好
- C:方向错,但及时纠正
- D:方向错,且没及时纠正
## 二、建议准确性统计
| 类型 | 总数 | 正确 | 错误 | 准确率 |
|------|------|------|------|--------|
| 止盈建议 | | | | |
| 止损建议 | | | | |
| 加仓建议 | | | | |
| 观望建议 | | | | |
### 错误建议分析
- 哪些建议是错的
- 错在哪里
- 如何改进分析逻辑
## 三、组合表现
### 收益统计
- 月初市值:XXX
- 月末市值:XXX
- 本月收益:+/-X.XX%
- 对比指数:沪深300 X.XX%,中证500 X.XX%
### 持仓变化
| 标的 | 月初仓位 | 月末仓位 | 变化 |
|------|----------|----------|------|
## 四、经验沉淀
### 本月学到的
1. ...
2. ...
### 需要形成的规则
(如果有值得固化的经验,建议添加到 Principles.md)
- ...
### 下月改进计划
1. ...
2. ...
## 五、准则更新建议
基于本月经验,建议添加/修改以下投资准则:
- ...
第四步:保存复盘报告
- 周复盘保存到:
股市信息/Records/reviews/YYYY-WXX.md - 月复盘保存到:
股市信息/Records/reviews/YYYY-MM.md
第五步:更新投资准则(如适用)
如果复盘中沉淀出了值得固化的经验,询问用户是否添加到 股市信息/Config/Principles.md
第六步:更新待验证交易
在 trades.md 中更新已验证交易的验证结果。
第七步:更新用户洞察(Insight.md)
读取并更新 股市信息/Config/Insight.md:
- 更新成长轨迹:
- 本周期有什么进步,添加到"进步记录"
- 发现新的问题,添加到"待改进事项"
-
更新问题出现次数
-
验证行为模式:
- 对比用户自述弱点与实际表现
- 更新"行为模式观察"的置信度
-
记录新发现的行为模式
-
汇总采纳情况:
- 统计本周期各类建议的采纳率
- 分析采纳/不采纳的模式
-
验证采纳建议的结果(30天/90天后)
-
提炼关键洞察:
- 将复盘中的重要发现记录到"关键洞察"
- 整理过往洞察,归类到对应板块
30天/90天验证逻辑
对于每笔交易,系统会在记录时设置验证时点。复盘时检查:
- 查找到期验证:检查哪些交易到了30天或90天验证点
- 获取真实价格:获取该标的当前真实价格
- 计算结果:对比操作价和当前价
- 判断对错:
- 卖出操作:卖后跌了=卖对了,卖后涨了=卖错了
- 买入操作:买后涨了=买对了,买后跌了=买错了
- 记录判断:更新 trades.md 中的验证结果
数据真实性保障
- 所有价格必须实时获取:通过 AKShare 获取,不能编造
- 无法获取时明确说明:如果某个数据无法获取,告知用户,不猜测
- 计算过程透明:展示收益计算的过程,用户可以验证
- 数据来源标注:报告中标注数据获取时间和来源
示例输出
用户:/review
助手:今天是周六,我来为您做本周复盘。
首先获取最新数据...
周复盘 2026-W02 (01-06 ~ 01-10)
一、本周交易回顾
您本周执行了以下操作:
| 日期 | 操作 | 标的 | 操作价 | 现价 | 涨跌 | 初步判断 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 01-08 | 清仓 | 消费ETF | 0.805 | 0.812 | +0.87% | 暂时卖早了 |
| 01-09 | 减仓50% | 恒生互联网 | 0.538 | 0.541 | +0.56% | 暂时卖早了 |
(注:短期涨跌不代表决策对错,需要更长时间验证)
二、建议执行情况
| 日期 | 建议内容 | 是否执行 | 现在看 |
|---|---|---|---|
| 01-07 | 清仓消费ETF | 是 ✓ | 执行正确,止损逻辑成立 |
| 01-07 | 减仓工业有色一半 | 否 | 好决策!后涨了8% |
| 01-08 | 减仓恒生互联网一半 | 是 ✓ | 待验证 |
...
数据来源:AKShare,获取时间:2026-01-11 10:00
# Supported AI Coding Agents
This skill is compatible with the SKILL.md standard and works with all major AI coding agents:
Learn more about the SKILL.md standard and how to use these skills with your preferred AI coding agent.