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A株テーマ追跡（韭菜公社データソース）

韭菜公社（jiuyangongshe.com）からA株市場のデータをリアルタイムで取得し、Gemini AIで株式、テーマ、投資ロジックを構造化して抽出することで、市場の動向をすばやく把握できます。

初回インストール

cd {skillDir} && uv sync && uv run playwright install chromium

環境要件

API Key は {skillDir}/.env に保存します。データ取得コマンドでは、すべて以下のプレフィックスを使用します。

cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY

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データ取得戦略（まずデータベースを確認し、その後取得）

基本原則：毎回ウェブサイトからデータを取得しないでください。まずデータベースを確認してください。

1. デフォルトの動作 — まずデータベース（data/themes.db）を確認し、scripts/query_*.py を使って直接クエリを実行します
2. データ取得を行う条件（いずれかを満たす場合）：
   • ユーザーが「最新」「データを取得して」「更新して」「ウェブサイトを見て」と明確に指示した場合
   • データベースに当日のデータがない場合（クエリ結果が空）
3. データベースに当日のデータがあるか確認する：

   cd {skillDir} && uv run python -c "
   import sqlite3; conn = sqlite3.connect('data/themes.db')
   cur = conn.cursor()
   cur.execute(\"SELECT COUNT(*), GROUP_CONCAT(DISTINCT source) FROM articles WHERE publish_date = date('now', 'localtime')\")
   count, sources = cur.fetchone()
   print(f'今日数据: {count} 条, 来源: {sources or \"无\"}')
   "
   

4. データ取得が必要な場合は、該当するシナリオの fetch コマンドを実行します

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意図の識別とタスクの振り分け

ユーザーの自然言語による質問から、以下のどのシナリオに該当するかを判断し、対応する手順を実行します。 注意：各シナリオの「データ取得」手順は、必要な場合にのみ実行します（上記のデータ取得戦略を参照）。

シナリオ 1：市場のホットトピック／産業チェーンの注目度

トリガーワード：市場のホットトピック、人気セクター、産業チェーン、最も注目されている、現在どのテーマが盛り上がっているか

手順：

1. 最新の産業チェーンデータを取得します：

   cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli fetch --source industry_chain
   

2. 産業チェーンのランキングと関連株式を検索します：

   cd {skillDir} && uv run python scripts/query_industry_chain.py
   

3. 報告形式：ランキング順に産業チェーン名、注目度マーク、主要なロジック、関連株式を列挙します

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シナリオ 2：急変セクター

トリガーワード：急変はあるか、急変セクター、ストップ高分析、今日の急変、セクターの急変

手順：

1. 最新の急変データを取得します：

   cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli fetch --source action
   

2. 急変セクターを日付別にグループ化して検索します：

   cd {skillDir} && uv run python scripts/query_action.py
   

3. 報告形式：日付別にグループ化し、各日の急変セクターの見出し、関連する個別株、分析テキストを列挙します

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シナリオ 3：最新の小ネタ／市場ニュース

トリガーワード：最新の小ネタ、最新の市場情報、新しい情報はあるか、韭菜公社を見て、市場の状況、最近何かあったか

手順：

1. 最新のコンテンツを5ページ分取得します：

   cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli fetch --source study_hot
   

   注意：このコマンドでは、Playwright ブラウザーを起動して各記事をレンダリングする必要があり、約5～15分かかります。あらかじめユーザーに待ち時間を伝えてください。

2. 過去2日間の小ネタとテーマの注目度統計を検索します：

   cd {skillDir} && uv run python scripts/query_latest.py
   

3. 報告形式：
   • まず、過去2日間の記事タイトル、投資ロジック、関連株式を列挙します
   • 最後に Top 10 のテーマ注目度統計を付けます
   • 市場のセンチメントと注目分野を自然な文章でまとめます

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シナリオ 4：特定の株式／テーマを検索

トリガーワード：XX 株はどうか、XX に関する記事、XX テーマの株式は何か

手順（データ取得は不要。データベースを直接検索します）：

cd {skillDir} && uv run python scripts/query_stock.py <股票名称或代码>

例：

uv run python scripts/query_stock.py 贵州茅台
uv run python scripts/query_stock.py 600519

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シナリオ 5：データベースの統計情報を確認

トリガーワード：データベースの状態、データはいくつあるか、統計情報

cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli stats

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スクリプト一覧

スクリプト	用途	データ取得が必要？
scripts/query_industry_chain.py	産業チェーンのランキング＋関連株式	先に fetch industry_chain
scripts/query_action.py	急変セクター（日付別グループ化）	先に fetch action
scripts/query_latest.py	過去2日間の小ネタ＋テーマ注目度	先に fetch study_hot
scripts/query_stock.py <关键词>	株式名／コードで記事を検索	いいえ（データベースを直接検索）

データベース構造

場所：{skillDir}/data/themes.db（SQLite）

テーブル名	主なフィールド	用途
articles	id, source, title, content, publish_date, logic_summary, relevance	記事のメインテーブル
stocks	id, code, name	株式エンティティ（重複排除済み）
themes	id, name, category	テーマエンティティ（重複排除済み）
article_stocks	article_id, stock_id, context, logic	記事↔株式の関連付け
article_themes	article_id, theme_id	記事↔テーマの関連付け

• source フィールドの値：study_hot / industry_chain / action
• relevance フィールド：0～10。AIが評価したA株との関連度です（5未満はフィルタリングされ、データベースに登録されません）

報告の原則

1. まずデータ、次に見解：客観的なデータ（タイトル、株式、ロジック）を先に示し、その後でまとめを提示します
2. 注目度順に並べる：出現頻度の高いテーマと株式を優先して紹介します
3. 時間的な鮮度を重視：小ネタと急変は即時性を重視し、産業チェーンは長期的なトレンドに注目します
4. 中国語で報告：すべての出力を中国語にします
5. 簡潔で要点を押さえる：原文を長々と引用せず、主要な情報を抽出します

注意事項

• study_hot のデータ取得には毎回約5～15分かかります（Playwright ブラウザーでのレンダリング＋AI解析）。あらかじめユーザーに待ち時間を伝えてください
• ログイン状態が期限切れの場合（データ取得に失敗した場合）は、次を実行します：cd {skillDir} && uv run python -m a_stock_watcher.auth
• データベース検索スクリプトはすぐに実行でき、GEMINI_API_KEY は不要です
• データ取得コマンドでは、環境変数を読み込むために必ず source .env を実行してください