AllenAI2014

review

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# 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。
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/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

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

  1. 更新成长轨迹
  2. 本周期有什么进步,添加到"进步记录"
  3. 发现新的问题,添加到"待改进事项"
  4. 更新问题出现次数

  5. 验证行为模式

  6. 对比用户自述弱点与实际表现
  7. 更新"行为模式观察"的置信度
  8. 记录新发现的行为模式

  9. 汇总采纳情况

  10. 统计本周期各类建议的采纳率
  11. 分析采纳/不采纳的模式
  12. 验证采纳建议的结果(30天/90天后)

  13. 提炼关键洞察

  14. 将复盘中的重要发现记录到"关键洞察"
  15. 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:

  1. 查找到期验证:检查哪些交易到了30天或90天验证点
  2. 获取真实价格:获取该标的当前真实价格
  3. 计算结果:对比操作价和当前价
  4. 判断对错
  5. 卖出操作:卖后跌了=卖对了,卖后涨了=卖错了
  6. 买入操作:买后涨了=买对了,买后跌了=买错了
  7. 记录判断:更新 trades.md 中的验证结果

数据真实性保障

  1. 所有价格必须实时获取:通过 AKShare 获取,不能编造
  2. 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
  3. 计算过程透明:展示收益计算的过程,用户可以验证
  4. 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 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

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