UZI-Skill 安装与使用指南：AI 驱动的个股深度分析引擎

UZI-Skill 是一个让 AI 助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）能够对 A 股、港股、美股进行深度分析的技能包。它模拟了 66 位投资大佬（巴菲特、段永平、赵老哥、黄仁勋等）组成评审团，调用 22 维数据 和 22 种机构级分析方法（DCF、LBO、Comps 等），最终生成一份详尽的 Bloomberg 风格 HTML 分析报告。

1. 系统要求与前提

1.1 软件前提

• AI 编程助手：您需要安装并配置好以下任一 AI 编程助手：
  • Claude Code（推荐，支持最完善）
  • Codex (OpenAI CLI)
  • Cursor
  • Gemini CLI
  • OpenClaw / 龙虾
  • Windsurf / Devin 等
• 网络：需要互联网连接以获取实时行情、财报等公开数据。
• Python：如果使用 CLI 直跑方式，需要 Python 3.10+ 环境。

1.2 数据源说明

• 全部免费：无需任何付费 API Key。数据来自东方财富、雪球、akshare、Yahoo Finance、巨潮资讯等公开数据源。
• 可选增强：可配置 MX_APIKEY（免费申领）以提升数据获取稳定性，尤其在海外网络环境下。

2. 安装步骤

安装方式取决于您使用的 AI 助手。

2.1 在 Claude Code 中安装（推荐）

这是最简单、功能最完整的方式。

1. 添加插件市场：
   在 Claude Code 中执行：

   1	/plugin marketplace add wbh604/UZI-Skill

2. 安装技能：

   1	/plugin install stock-deep-analyzer@uzi-skill

3. 验证安装：
   安装成功后，您可以使用以下命令测试（注意必须带 stock-deep-analyzer: 前缀）：

   1	/stock-deep-analyzer:analyze-stock 贵州茅台

2.2 在 Codex 中安装

直接对 Codex 说：

“请按照 https://raw.githubusercontent.com/wbh604/UZI-Skill/main/.codex/INSTALL.md 的指引安装 UZI-Skill，然后帮我深度分析 贵州茅台。”

2.3 在 Cursor 中安装

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/add-plugin stock-deep-analyzer

然后说“分析 贵州茅台”。

2.4 在 Gemini CLI 中安装

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gemini extensions install https://github.com/wbh604/UZI-Skill

2.5 在 OpenClaw / 龙虾 中安装

对龙虾说：

“帮我安装 https://github.com/wbh604/UZI-Skill 这个股票分析技能，装好后分析 贵州茅台。”

2.6 在其他 Agent（如 Windsurf/Devin）中安装

直接发送指令：

“克隆 https://github.com/wbh604/UZI-Skill ，读 AGENTS.md 了解怎么用，帮我深度分析 贵州茅台。”

2.7 CLI 直跑方式（不依赖 AI 助手）

如果您没有 AI 助手，也可以直接在终端运行（生成报告质量会有所降低）：

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git clone https://github.com/wbh604/UZI-Skill.git
cd UZI-Skill
pip install -r requirements.txt
python run.py 贵州茅台

3. 核心命令与使用

安装完成后，所有命令都需加上 /stock-deep-analyzer: 前缀以确保正确执行。

3.1 最常用的四条命令

3.2 其他专项分析命令（共 14+ 条）

3.3 三档思考深度（CLI 专用）

您可以通过 --depth 参数控制分析深度：

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python run.py 600519 --depth lite     # ⚡ 速判（1-2 分钟）
python run.py 600519                   # 📊 标准分析（5-8 分钟，默认）
python run.py 600519 --depth deep      # 🔬 深度研究（15-20 分钟）

4. 报告内容与解读

一份完整的分析报告包含以下核心部分：

• 综合评分与 verdict：66 位评委投票后的综合得分和结论（如“值得重仓”、“可以蹲一蹲”、“观望优先”、“回避”）。
• 66 位评审团审判席：每位评委的投票（绿色看多/红色看空/灰色中性）及其引用具体规则的评语。
• 多空大辩论（The Great Divide）：看多与看空评委的激烈辩论，引用具体数据。
• 22 维深度数据卡：包括财务、估值、技术、供应链、舆情、政策等维度的可视化图表。
• 机构级分析模型：DCF 估值（含 5×5 敏感性热力图）、Comps 对标、LBO 测试、IC 备忘录等。
• 一键分享素材：自动生成朋友圈竖图（1080×1920）和微信群战报图（1920×1080）。

5. 配置与优化

5.1 数据源优化（推荐）

如果遇到数据获取不稳定，可申请并配置免费的 MX_APIKEY（东方财富妙想 Skills API）：

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cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 MX_APIKEY（免费申领：https://dl.dfcfs.com/m/itc4）

配置后可提升数据获取速度和稳定性，尤其适合海外用户。

5.2 社交热榜数据（v2.12+）

自动查询微博、知乎、百度、抖音、头条、B 站六大平台热榜，检测股票名称是否出现在热搜中，用于情绪分析。

5.3 雪球登录（可选）

如需获取雪球实盘组合持仓数据（19_contests 维度），可启用登录：

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export UZI_XQ_LOGIN=1
python -m lib.xueqiu_browser login  # 弹出浏览器手动登录
python run.py 贵州茅台

6. 常见问题排查

7. 总结

UZI-Skill 将复杂的个股基本面、技术面、情绪面分析封装成 AI 助手可直接调用的“超能力”。

核心使用路径：

1. 安装：在您的 AI 助手中执行对应的安装命令（如 Claude Code 的 /plugin 命令）。
2. 分析：使用 /stock-deep-analyzer:analyze-stock 股票名 命令开始分析。
3. 阅读报告：在生成的 HTML 报告中查看综合评分、评委意见、估值模型和风险提示。
4. 专项深入：使用 dcf、comps、ic-memo 等专项命令进行针对性分析。

建议：

• 首次使用，建议先用 quick-scan 命令快速体验。
• 对于核心标的，运行 analyze-stock 获得完整报告。
• 报告是分析工具，不构成投资建议，请结合自身判断。
• 遇到问题，可查看项目 docs/ 目录下的详细文档或在 GitHub 提交 Issue。

项目地址：https://github.com/wbh604/UZI-Skill