Parfait pour les Agents d'Analyse Financière ayant besoin d'une revue automatisée des opérations et d'informations basées sur les données. 周期性复盘分析。当用户说复盘、回顾、验证、总结、这周怎么样时使用此skill。

How do I install review?

Run the command: npx killer-skills add AllenAI2014/ai-investment-advisor/review. It works with Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code, and 19+ other IDEs.

What are the use cases for review?

Key use cases include: Automatiser les examens hebdomadaires et mensuels des opérations, Valider les suggestions de transaction en utilisant l'analyse des données de marché et des titres, Générer des informations basées sur les données pour les décisions d'investissement.

Which IDEs are compatible with review?

This skill is compatible with Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer. Use the Killer-Skills CLI for universal one-command installation.

Are there any limitations for review?

Nécessite Python 3.x et des scripts comme fetch_market_data.py. A besoin d'un accès aux données de marché et aux enregistrements de transaction dans des fichiers comme trades.md. Limité à des formats et des sources de données de marché spécifiques.

review

Install review, an AI agent skill for AI agent workflows and automation. Review the use cases, limitations, and setup path before rollout.

SKILL.md

Readonly

Upstream Repository Material

The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.

Supporting Evidence

/review - 周期性复盘

Name: review
Availability: InStock
Author: AllenAI2014

对交易决策进行周期性复盘，验证建议准确性，沉淀投资经验。

使用方式

/review - 自动判断该做周复盘还是月复盘
/review week - 强制进行周复盘
/review month - 强制进行月复盘
/review 2026-01-08 - 复盘某笔特定交易

执行步骤

第一步：确定复盘范围

读取以下文件确定需要复盘的内容：

股市信息/Records/trades.md - 查找需要验证的交易
股市信息/Daily/ - 查找这段时间的简报和建议

自动判断逻辑：

如果是周末（周六/周日）→ 周复盘
如果是月末最后一个交易日 → 月复盘
其他时候 → 问用户想做什么

第二步：获取验证数据（核心步骤）

运行数据获取脚本获取相关标的的最新价格：

bash
1cd "股市信息" && python3 scripts/fetch_market_data.py

脚本输出包含：

holdings: 当前持仓行情/净值（含ETF/A股/港股/基金，含成本、盈亏、持有天数）
indices: 大盘指数（用于对比基准收益）
north_flow: 北向资金数据（优先当日分时实时值，可能包含 time 字段）

必须严格遵守：

等待脚本执行完成（约1-2分钟）
所有价格必须来自脚本JSON输出，不能编造
脚本失败时告知用户，禁止使用默认值
价格展示格式：X.XXX（来源：AKShare）

第三步：执行复盘分析

周复盘内容

markdown
1# 周复盘 YYYY-WXX (MM-DD ~ MM-DD)
2
3## 一、本周交易回顾
4
5| 日期 | 操作 | 标的 | 操作价 | 现价 | 涨跌 | 初步判断 |
6|------|------|------|--------|------|------|----------|
7| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
8
9## 二、建议执行情况
10
11| 日期 | 建议内容 | 是否执行 | 结果 |
12|------|----------|----------|------|
13| ... | ... | 是/否 | 对了/错了 |
14
15### 执行了的建议
16- 分析执行后的结果
17
18### 没执行的建议
19- 分析如果执行了会怎样
20- 用户当时为什么没执行
21- 这个决策对不对
22
23## 三、持仓变化
24
25| 标的 | 周初价 | 周末价 | 周涨跌 | 贡献 |
26|------|--------|--------|--------|------|
27| ... | ... | ... | ... | ... |
28
29**本周组合收益**：+/-X.XX%
30
31## 四、经验总结
32
33### 做对了什么
34- ...
35
36### 做错了什么
37- ...
38
39### 需要改进的
40- ...
41
42## 五、下周关注
43
44- ...

月复盘内容

markdown
1# 月复盘 YYYY年MM月
2
3## 一、本月交易汇总
4
5### 买入操作
6| 日期 | 标的 | 买入价 | 现价 | 浮盈/亏 | 决策质量 |
7|------|------|--------|------|---------|----------|
8
9### 卖出操作
10| 日期 | 标的 | 卖出价 | 现价 | 卖对了吗 | 决策质量 |
11|------|------|--------|------|----------|----------|
12
13### 决策质量评分
14- A：完美决策，时机和方向都对
15- B：方向对，时机可以更好
16- C：方向错，但及时纠正
17- D：方向错，且没及时纠正
18
19## 二、建议准确性统计
20
21| 类型 | 总数 | 正确 | 错误 | 准确率 |
22|------|------|------|------|--------|
23| 止盈建议 | | | | |
24| 止损建议 | | | | |
25| 加仓建议 | | | | |
26| 观望建议 | | | | |
27
28### 错误建议分析
29- 哪些建议是错的
30- 错在哪里
31- 如何改进分析逻辑
32
33## 三、组合表现
34
35### 收益统计
36- 月初市值：XXX
37- 月末市值：XXX
38- 本月收益：+/-X.XX%
39- 对比指数：沪深300 X.XX%，中证500 X.XX%
40
41### 持仓变化
42| 标的 | 月初仓位 | 月末仓位 | 变化 |
43|------|----------|----------|------|
44
45## 四、经验沉淀
46
47### 本月学到的
481. ...
492. ...
50
51### 需要形成的规则
52（如果有值得固化的经验，建议添加到 Principles.md）
53- ...
54
55### 下月改进计划
561. ...
572. ...
58
59## 五、准则更新建议
60
61基于本月经验，建议添加/修改以下投资准则：
62- ...

第四步：保存复盘报告

周复盘保存到：股市信息/Records/reviews/YYYY-WXX.md
月复盘保存到：股市信息/Records/reviews/YYYY-MM.md

第五步：更新投资准则（如适用）

如果复盘中沉淀出了值得固化的经验，询问用户是否添加到 股市信息/Config/Principles.md

第六步：更新待验证交易

在 trades.md 中更新已验证交易的验证结果。

第七步：更新用户洞察（Insight.md）

读取并更新 股市信息/Config/Insight.md：

更新成长轨迹：
- 本周期有什么进步，添加到"进步记录"
- 发现新的问题，添加到"待改进事项"
- 更新问题出现次数
验证行为模式：
- 对比用户自述弱点与实际表现
- 更新"行为模式观察"的置信度
- 记录新发现的行为模式
汇总采纳情况：
- 统计本周期各类建议的采纳率
- 分析采纳/不采纳的模式
- 验证采纳建议的结果（30天/90天后）
提炼关键洞察：
- 将复盘中的重要发现记录到"关键洞察"
- 整理过往洞察，归类到对应板块

30天/90天验证逻辑

对于每笔交易，系统会在记录时设置验证时点。复盘时检查：

查找到期验证：检查哪些交易到了30天或90天验证点
获取真实价格：获取该标的当前真实价格
计算结果：对比操作价和当前价
判断对错：
- 卖出操作：卖后跌了=卖对了，卖后涨了=卖错了
- 买入操作：买后涨了=买对了，买后跌了=买错了
记录判断：更新 trades.md 中的验证结果

数据真实性保障

所有价格必须实时获取：通过 AKShare 获取，不能编造
无法获取时明确说明：如果某个数据无法获取，告知用户，不猜测
计算过程透明：展示收益计算的过程，用户可以验证
数据来源标注：报告中标注数据获取时间和来源

示例输出

用户：/review

助手：今天是周六，我来为您做本周复盘。

首先获取最新数据...

周复盘 2026-W02 (01-06 ~ 01-10)

一、本周交易回顾

您本周执行了以下操作：

日期	操作	标的	操作价	现价	涨跌	初步判断
01-08	清仓	消费ETF	0.805	0.812	+0.87%	暂时卖早了
01-09	减仓50%	恒生互联网	0.538	0.541	+0.56%	暂时卖早了

（注：短期涨跌不代表决策对错，需要更长时间验证）

二、建议执行情况

日期	建议内容	是否执行	现在看
01-07	清仓消费ETF	是 ✓	执行正确，止损逻辑成立
01-07	减仓工业有色一半	否	好决策！后涨了8%
01-08	减仓恒生互联网一半	是 ✓	待验证

...

数据来源：AKShare，获取时间：2026-01-11 10:00

review — community review, ai-investment-advisor, community, ide skills

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