news-pulse

Codex アダプターに関する注記

このスキルは skills/news-pulse.md から生成されており、Claude Code と Codex のユーザーが同じ正規のワークフローを共有できます。

• $ARGUMENTS は、現在の Codex スレッドにおけるユーザーのリクエストとして扱います。
• ソースに Task、Agent、WebSearch、Bash、Read、Write など Claude 専用の機能が記載されている場合は、このセッションで利用できる最も近い Codex の機能を使用します。利用可能な場合はサブエージェント、必要に応じてウェブ検索、ローカルツールにはシェルコマンド、ワークスペースのファイルには通常のファイル編集を使います。
• このリポジトリの tools/ にある共有プロジェクトツールを使用します。python3 tools/financial_rigor.py ... のように、リポジトリのルートからコマンドを実行することを推奨します。現在のスレッドがリポジトリ外で始まった場合は、固定のホームディレクトリパスを決めつけず、まず実際のチェックアウト先を見つけてください。
• 調査を始める前に date コマンドを実行して今日の日付を確認します。「最新」データの基準日として扱い、レポートのヘッダーにデータの基準日を記載してください。学習データから現在の日付を推測してはいけません。
• AGENTS.md に記載された調査品質のルールを守ります。財務データを相互検証し、評価や計算には正確な算術ツールを使い、不確実性や情報源の欠落を明確に示してください。

会社ニュースの脈拍：株価変動の迅速な要因分析チーム

$ARGUMENTS について、最近のニュースを調査し、株価変動の要因を分析します。これは詳細な投資調査ではなく、情報への迅速な対応です——目標は 10 分以内に、「この会社に最近何が起きたのか？株価変動の真の要因は何か？投資仮説を見直す必要があるか？」に答えることです。

適用シナリオ

• 保有株または注目株が大きく上昇／下落した（一般的なトリガー：1 日で ±5％、1 週間で ±10％）
• 決算発表後に株価が変動し、市場が何に反応しているのかを手早く把握したい
• ニュースの見出しを見たものの、ノイズなのか本当のシグナルなのか判断がつかない
• 対象外：完全な投資調査（/investment-team を使用）、決算の詳細分析（/earnings-review を使用）、長期的な投資仮説の追跡（/thesis-tracker を使用）

実行手順

第一步：パラメーターとシナリオの確認

以下の情報が $ARGUMENTS に含まれていない場合は、ユーザーに確認します。

パラメーター	説明	デフォルト
会社名	中国語／英語／株式コードのいずれでも可	必須
期間	ニュースを調査する過去の日数	デフォルトは 14 日。決算シーズンは 7 日まで短縮可
株価変動	上昇／下落幅＋期間。例：「3 日で 12％下落」	任意。指定があれば要因分析の焦点に使用
注目する側面	会社のイベント／規制／業界／センチメント	デフォルトは 4 側面を均等に調査

ユーザーが会社名しか伝えていない場合は、まず「過去何日間のニュースを調べますか？説明が必要な具体的な株価変動はありますか？」と確認します。——黙って仮定してはいけません。

第二步：情報入手可能性の評価

investment-team.md の A／B／C 評価を参考にしますが、評価する軸は異なります。

レベル	特徴	調査方針
A レベル（情報が豊富）	大型株、メディアの報道が多い、決算シーズン	ノイズ除去と要因分析を重視します。情報が多すぎると真の要因を見つけにくいため、各エージェントには判断力が必要です。「転載にすぎない」二次ニュースを除外してください
B レベル（情報が適度）	中小型株、一般的な報道量	標準モードで調査し、主要な各イベントに独立した情報源を 1～2 件添えます
C レベル（情報が乏しい）	香港株の小型株、新規上場銘柄、知名度の低い銘柄	「入門モード」に切り替えます。株価変動を説明できるニュースが見つからない可能性がありますが、それ自体に価値のある結論です（ファンダメンタルズではなく、テクニカル要因や資金フローによる可能性があります）

この評価を各エージェントに伝え、調査方法に反映させます。

第三步：チームの作成

TeamCreate を使ってチームを作成します。

• team_name: {会社名}-newspulse（英小文字。例：pdd-newspulse）
• agent_type: team-lead

第四步：4 つの調査タスクの作成

TaskCreate を使って、以下の 4 つのタスクを作成します。

タスク 1：会社イベントの調査（company-event-scout）

• subject: {会社名} の過去 {N} 日間の会社自体のイベントを調査
• description:
  1. 公式発表：香港証券取引所／SEC／巨潮などの規制当局開示プラットフォームにおける最近の開示
  2. 決算と業績見通し：最新の四半期報告書／年次報告書、業績予想、決算説明会の要点
  3. 経営陣の動き：幹部の異動、株式の取得・売却、自社株買い、配当、株式報酬
  4. 重要な事業イベント：新製品の発売、合併・買収・再編、事業の分離、大口顧客／大型受注
  5. 資本政策：追加資金調達、転換社債、ADR の転換、A 株への復帰／上場廃止の提案
  6. 訴訟とコンプライアンス：提訴、自主開示されたコンプライアンス関連イベント
  7. 各イベントに以下を記載します：日付／情報源のリンク／一文の要約／株価変動との関連の可能性（高／中／低）
  8. 時系列の降順で、タイムライン表を作成します

タスク 2：規制と政策（regulatory-watcher）

• subject: {業界／会社} の過去 {N} 日間の規制と政策の変化を調査
• description:
  1. 業界規制：業界における新規制、罰金、是正措置、ライセンスの変更
  2. 越境政策：米中関係（中国概念株）、関税、輸出規制、データセキュリティ
  3. 税制：付加価値税、法人所得税、個人所得税に関する変更
  4. 独占禁止法と競争法：調査、罰金、合併の却下
  5. 特殊業界の政策：医薬品の集中購買、教育分野の「双減」、不動産の「三道紅線」、インターネットプラットフォーム規制など
  6. 通貨と外国為替：当該企業に影響を与える為替レート／金利／資本規制の変更
  7. 各政策に以下を記載します：日付／情報源／当該企業への直接的な影響度（直接／間接／無関係）
  8. 「政策上のブラックスワン」が直近で発生していないかを重点的に判断します

タスク 3：業界と競合他社（industry-peer-analyst）

• subject: {会社名} の業界構造と競合他社の過去 {N} 日間の動向を調査
• description:
  1. 直接の競合他社：主要な競合他社を 3～5 社挙げ、それぞれの最近のイベント（決算、製品、価格競争、人事）を調査します
  2. サプライチェーンの上流・下流：上流の原材料／サプライヤー、下流の顧客／販売チャネルにおける、最近の価格、生産能力、受注の変化
  3. 業界全体：業界の景況感データ、出荷量、需要側のシグナル（消費データ、入札データなど）
  4. 代替品の脅威：業界に影響を与える新技術、新たなビジネス形態
  5. 業界指数の動向：同業界の株式の最近の動きと、当該企業が市場を上回っているか、下回っているか、または同調しているか
  6. 重要な判断：これは個別企業のイベントか、それとも業界全体のベータ変動か？
  7. 各イベントに情報源と日付を記載します

任务 4：市场情绪与卖方/大V（sentiment-tracker）

• subject: 侦察 {公司名} 近 {N} 天的市场情绪与机构观点变化
• description:
  1. 卖方评级变动：高盛、摩根、中金等最近的评级/目标价调整
  2. 机构持仓变化：13F 披露（美股）、港股通持仓、北上资金流向
  3. 做空数据：做空比例、新发布的做空报告（如有）
  4. 大 V 观点：可调用 python3 tools/xueqiu_scraper.py 抓段永平等大 V 最近相关发言
     • 段永平 user_id: 1247347556
     • 命令示例：python3 tools/xueqiu_scraper.py --user-id 1247347556 --keywords {公司名},{股票代码} --output /tmp/dyp-{公司名}.md
     • 仅在该公司是段永平/李录关注标的时调用，否则跳过节省时间
  5. 传言与小作文：媒体未证实的传言、社交媒体讨论热点（雪球/X/Reddit）
  6. 技术面信号：是否触及关键支撑/阻力、是否有大宗交易、融资融券异常
  7. 关键判断：是基本面驱动还是情绪/资金面驱动？

第五步：并行启动 4 个 Agent

必须在同一条消息中并行调用 4 次 Task 工具。每个 Agent 配置：

• subagent_type: general-purpose
• run_in_background: true
• team_name: {公司名}-newspulse
• name: 对应角色名（company-event-scout / regulatory-watcher / industry-peer-analyst / sentiment-tracker）

每个 Agent 的 prompt 模板：

你是 {公司名} 新闻脉搏团队中的"{角色中文名}"，负责侦察 {侦察维度} 维度的最近 {N} 天事件。

时间窗口：{起始日期} ~ {今日日期}
股价异动背景：{用户提供的异动信息，无则写"无特定异动，常规体检"}
信息可得性等级：{A/B/C}

请完成任务 #{任务编号}：{任务subject}

具体侦察要求：
{任务description的内容}

**侦察方法**：
- 优先使用 WebSearch 搜索时效性查询（关键词加日期或"最近"、"latest"、"2026"）
- 关键事件用 WebFetch 精读原始来源（公告原文、财报、监管文件）
- 对每个事件做"独立信源验证"——传言至少要 2 个独立来源
- **不要被标题党误导**：标题与正文不符的事件要标注"标题误导"

**输出格式（重要）**：
1. **核心发现**：3-5 条最关键的事件，每条 1-2 句话
2. **完整事件时间线表格**（按日期倒序）：
   | 日期 | 事件 | 来源 | 与股价异动相关性 | 持续性 |
3. **本维度归因结论**：基于侦察到的事件，回答"这个维度能否解释股价异动？置信度多少？"
4. **数据缺口声明**：哪些信息没找到、哪些有疑点、哪些需要等更多信息
5. 严格区分"事实"与"推测"，遵循 CLAUDE.md 客观性原则

**完成后**：
1. 使用 TaskUpdate 将任务标记为 completed
2. 通过 SendMessage 把完整侦察报告发送给 team-lead（type: "message", recipient: "team-lead"）

第六步：实时跟踪进度

• 每收到一份侦察报告，向用户展示该维度的 3 条核心发现
• 等待全部 4 份到齐
• 全部到齐后，通过 SendMessage 向 4 个 Agent 发送 shutdown_request

第七步：team-lead 综合归因

汇总 4 份侦察报告，输出异动归因报告（不是研究报告，重点是"判断"）：

---

1. 一句话归因

用一段话（30-60 字）说明：这次股价异动的主因 + 次因 + 性质判断（价值事件/情绪波动/不明）

2. 完整事件时间线（合并 4 个维度）

按日期倒序，合并所有维度的事件：

日期	维度	事件	来源	异动归因权重
2026-04-30	公司	XX	链接	🔴 高
2026-04-29	行业	XX	链接	🟡 中
2026-04-28	情绪	XX	链接	⚪ 低

权重图例：🔴 高（足以单独解释异动）/ 🟡 中（贡献一部分）/ ⚪ 低（背景噪音）

3. 异动归因表

候选解释	证据	反证	置信度	持续性
例：财报 miss	营收低于预期 5%、毛利率下滑	一次性因素管理层有解释	高	短期 1-2 周
例：行业 beta	同行同期跌 8%	该股跌幅明显大于行业	中	与行业同步

4. 性质判断（核心结论）

打勾其一：

• 价值事件：基本面发生了真实变化（业绩、护城河、管理层、终局），需要重审投资论文
• 情绪/技术波动：基本面无变化，是资金面/情绪/Beta 驱动，可视为机会或噪音
• 真因不明：找不到能匹配股价异动幅度的事件——这是最危险的结论，要么是市场提前知道了什么（内幕/抢跑），要么是我们漏掉了信息源
• 混合：部分价值事件 + 部分情绪放大

5. 各维度侦察摘要

每维度 3-5 条最重要发现 + 该维度归因贡献度。

6. 行动建议

行动	是否建议	理由
触发投资论文重审（/thesis-tracker）
触发深度财报研读（/earnings-review）
触发管理层重审（/management-deep-dive）
调仓动作（加仓/减仓/不动）		仅做提示，最终决策权在用户
仅观察

7. 接下来 7-30 天的跟踪清单

• 待披露事件 1（如：5/15 业绩会）
• 待跟踪指标 2
• 关键观察信号 3

8. 信息缺口声明

诚实列出本次侦察没能解决的疑点、找不到的信息、需要等更多披露的事项。宁可标"不确定"，也不用推测填满。

---

第八步：保存报告

写入 reports/{公司名}/{公司名}-news-{YYYYMMDD}.md。如果 reports/{公司名}/ 目录不存在则创建（说明该公司还没建过任何研究报告）。

第九步：清理团队

使用 TeamDelete 清理团队资源。

关键原则

1. 快胜过全——这个 skill 的核心价值是 10-15 分钟内给出归因判断，不要陷入深度分析（那是其他 skill 的职责）
2. 归因优先于罗列——发现事件不难，难的是判断"哪个事件配得上这次股价异动"。要做减法，不要做加法
3. 诚实面对"不明"——找不到主因时，明确写"真因不明"。这比硬凑因果链更有价值（市场可能在抢跑利空消息）
4. 不预设立场——不要因为持仓就倾向于"这是情绪波动，没事"。证据指向哪边就写哪边
5. 区分"催化剂"和"巧合"——同一时间发生的事件不一定是异动主因，要看影响量级是否匹配
6. 尊重信息可得性——C 级公司可能就是查不到任何新闻，这个结论本身就要写出来
7. 遵循 CLAUDE.md 客观性原则——所有判断附数据来源，区分事实与观点
8. 不替用户做决策——给出归因和行动建议清单，但买卖决策由用户做