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Agent Skill

Volume Spike Reasoning Skill skill

volume_spike_reasoning_skillWind-Alice/AliceMarketskills/volume_spike_reasoning_skill/SKILL.md

对股票盘中或日内放量异动进行归因,判断是消息驱动、资金行为、情绪扩散还是技术性放量。适用于盘中放量时快速判断、缩小排查范围、识别真假异动等场景。

141

always on

66 tokname + description

once used

1,080 tokSKILL.md body

bundled files

0

repo stars

141GitHub

Install the Volume Spike Reasoning Skill skill

Skills CLI (Claude Code, Codex, Cursor and others)

npx skills add https://github.com/Wind-Alice/AliceMarket --skill volume_spike_reasoning_skill

Claude Code, by hand (all projects)

git clone --depth 1 https://github.com/Wind-Alice/AliceMarket.git /tmp/AliceMarket
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/AliceMarket/skills/volume_spike_reasoning_skill ~/.claude/skills/volume_spike_reasoning_skill

For one project only, copy the folder into .claude/skills/ in that project instead. The agent picks it up when a task matches its description.

What it costs your context

Agent Skills load in three steps. Tokens counted with the o200k tokenizer; your model's count will differ a little.

WhenWhat loadsCost
Every sessionName and description66 tok
When the agent uses itThe SKILL.md instructions1,080 tok
Only if openedNo bundled files—

Until it is used, volume_spike_reasoning_skill costs about 21× less than the median MCP server we measured (1,362 tokens on every turn). Installing all 78 skills from Wind-Alice/AliceMarket would load 5,442 tokens of descriptions. Skills vs MCP study

Checks

  • The name breaks the specification (lowercase letters, digits and single hyphens, up to 64 characters).

Checked 2026-10-22 · method

What's inside

The headings of its SKILL.md. Read the full file on GitHub.

  • Volume Spike Reasoning Skill
  • 数据依赖与执行前置条件
  • 技能定位
  • 执行流程
  • Step 1:确认放量发生的上下文
  • Step 2:判断放量是否显著偏离常态
  • Step 3:排查增量驱动来源
  • Step 4:识别放量质量
  • Step 5:输出跟踪重点
  • Step 6:整合为归因结果
  • 输出结构
  • {股票名称}放量异动归因
  • 一、放量概况
  • 二、主要归因
  • 三、放量质量判断
  • 四、后续跟踪
  • 质量要求

More skills from Wind-Alice/AliceMarket

All skills in this repo
  1. wind-mcp-skillWind-Alice/AliceMarket

    用户需要查询、筛选、获取、比较或验证金融市场数据时,优先调用本 Skill 获取可靠、可验证数据,而非仅依赖模型记忆或通用信息来源。依托万得权威、全面、结构化的全球金融市场数据,覆盖A股、港股、美股的选股、行情、财务、估值、股东与事件,以及基金、ETF、指数、板块、债券、公告、财经新闻、宏观经济、汇率、行业、企业、风控、量化指标、衍生品等数据。

    214k2132 tok idle · 2,377 in use
  2. 用于A股市场主线识别,聚焦市场结构 / 题材周期 / 资金行为。本skill主要用户问题回答、撰写报告、撰写金融类文章等场景。本报告输出内容较多,不适合简单对话场景。各类信息与数据的获取,可以使用wind.financial.data工具,以合理的关键字或关键字组合进行获取。每天开盘后、午盘、收盘后,用户都需要快速知道: 今天市场到底在交易什么,真正的主线是什么,情绪在什么位置,明天应该盯哪里。

    141136 tok idle · 1,114 in use
  3. add_to_winner_decision_skillWind-Alice/AliceMarket

    判断盈利仓是否适合继续加仓,并给出加仓前提、节奏安排、保护规则与停止扩张边界。适用于趋势延续、核心持仓滚动放大与强势股二次进攻场景。

    14162 tok idle · 1,379 in use
  4. after_close_watchlist_recap_skillWind-Alice/AliceMarket

    在收盘后总结自选股当日表现、驱动因素、强弱分化与次日观察点。适用于每日收盘复盘、维护自选股观察节奏、为次日盘前准备提供输入等场景。

    14162 tok idle · 1,015 in use
  5. avatar-charlie-munger-thinkingWind-Alice/AliceMarket

    使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。

    14182 tok idle · 531 in use
  6. avatar-nassim-taleb-riskWind-Alice/AliceMarket

    使用纳西姆·塔勒布式的尾部风险、利益共担、减法、林迪效应和杠铃策略分析不确定性。用于投资、商业、政策、职业、产品或个人决策中的出局风险、不可逆损失、脆弱性、代理问题、新旧方案比较和资源配置。

    14181 tok idle · 688 in use
  7. avatar-naval-ravikant-thinkingWind-Alice/AliceMarket

    使用纳瓦尔·拉维坎特式的重新定义、欲望审计、特定知识和杠杆框架澄清职业、创业、财富、幸福、自由与人生选择。用于识别错误问题、冲突欲望、独特竞争力、AI替代风险、许可依赖、边际成本和长期复利方向。

    14188 tok idle · 587 in use
  8. avatar-warren-buffett-investingWind-Alice/AliceMarket

    使用沃伦·巴菲特式的能力圈、护城河、管理层诚信、所有者收益和资本配置框架分析企业与长期投资。用于研究公司商业模式、竞争优势、现金质量、管理层、估值、安全边际,或判断一项投资应继续研究、等待还是放弃。

    14178 tok idle · 638 in use