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edge-hint-extractor

edge-hint-extractor

github.com/mphinance数据与数据库3284 次安装5 天前更新
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关于 edge-hint-extractor

将市场摘要、异常情况和可选的新闻反应转为结构化 edge hints 的技能。它支持基于规则生成，也可选用 LLM 补充构想，并输出供后续概念综合或自动检测使用的 hints.yaml。

主要功能

  1. 01根据市场观察生成提示
  2. 02使用异常和新闻反应输入
  3. 03按规则生成确定性提示
  4. 04可选补充 LLM 构想
  5. 05输出含元数据的 hints.yaml

适用场景

  1. 01将每日观察转为可复用提示
  2. 02依据市场异常约束 LLM 构想
  3. 03为概念综合准备输入
  4. 04为自动检测提供提示

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/mphinance/alpha-skills --skill edge-hint-extractor

安装后在 Claude Code 中输入/edge-hint-extractor确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

README.md
agents/
openai.yaml
references/
hints_schema.md
scripts/
build_hints.py
scripts/tests/
conftest.py
test_build_hints.py

详细介绍

边缘提示提取器

概述

将原始观测信号（market_summary、anomalies、news reactions）转换为结构化的边缘提示。 此技能是拆分工作流的第一阶段：observe -> abstract -> design -> pipeline。

使用场景

  • 想要将每日市场观测转化为可复用的提示对象。
  • 想要限制大模型生成的创意，使其符合当前异常和新闻背景。
  • 需要为概念合成或自动检测提供干净的 hints.yaml 输入。

前置条件

  • Python 3.9+
  • PyYAML
  • 可选的检测器运行输入：
    • market_summary.json
    • anomalies.json
    • news_reactions.csv 或 news_reactions.json

输出

  • 包含以下内容的 hints.yaml：
    • hints 列表
    • 生成元数据
    • 规则提示和大模型提示数量

工作流

  1. 收集观测文件（market_summary、anomalies、可选的新闻反应）。
  2. 运行 scripts/build_hints.py 以生成确定性提示。
  3. 可通过以下两种方式之一，使用大模型创意增强提示：
    • a. --llm-ideas-cmd — 将数据通过管道传递给外部大模型 CLI（子进程）。
    • b. --llm-ideas-file PATH — 从 YAML 文件加载预先编写的提示（适用于 Claude Code 工作流，由 Claude 自行生成提示）。
  4. 将 hints.yaml 传入概念合成或自动检测。

注意：--llm-ideas-cmd 和 --llm-ideas-file 不能同时使用。

快速命令

仅使用基于规则的方法（默认输出到 reports/edge_hint_extractor/hints.yaml）：

python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py \
  --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json \
  --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json \
  --news-reactions /tmp/news_reactions.csv \
  --as-of 2026-02-20 \
  --output-dir reports/

规则 + 大模型增强（外部 CLI）：

python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py \
  --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json \
  --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json \
  --llm-ideas-cmd "python3 /path/to/llm_ideas_cli.py" \
  --output-dir reports/

规则 + 大模型增强（预先编写的文件，适用于 Claude Code）：

python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py \
  --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json \
  --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json \
  --llm-ideas-file /tmp/llm_hints.yaml \
  --output-dir reports/

资源

  • skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py
  • references/hints_schema.md

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