“Financial Analysis” 共 1,506 个结果
io.github.abhigyanpatwari/GitNexus/gitnexus-taint-analysis
在处理、审查或扩展 GitNexus 的 CFG/污点/PDG 子系统（`--pdg` 层），或推理 source→sink 数据流结论时使用。示例：“这里的污点分析是怎么工作的？”“为什么 explain 没找到这条流？”“添加一个新的 sink/source”“审查跨过程污点代码”。
io.github.abhigyanpatwari/GitNexus/gitnexus-impact-analysis
当用户想知道改动某处会破坏什么，或在编辑代码前需要安全性分析时使用。示例：“改 X 安全吗？”“什么东西依赖这个？”“这会导致什么出问题？”
io.github.abhigyanpatwari/GitNexus/gitnexus-impact-analysis
当用户想知道改动某处会破坏什么，或在编辑代码前需要安全性分析时使用。示例：“改 X 安全吗？”“什么东西依赖这个？”“这会导致什么出问题？”
io.github.abhigyanpatwari/GitNexus/gitnexus-impact-analysis
在修改代码之前分析影响半径。
io.github.OpenSenseNova/SenseNova-Skills/pdf-analysis
PDF 文档解析。自动区分文字型 PDF 与扫描型 PDF，覆盖：文本/表格提取、多页全量扫描、嵌入图表 caption、单位感知数值计算。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/performing-android-app-static-analysis-with-mobsf
使用 Mobile Security Framework（MobSF）对 Android 应用做自动化静态分析，在不运行应用的前提下识别硬编码密钥、不安全权限、脆弱组件、弱加密与代码层安全缺陷。适用于部署前评估 Android APK/AAB 的安全漏洞、渗透测试过程中，或作为 CI/CD 安全门禁。对涉及 Android 静态分析、MobSF 扫描、APK 安全评估或移动应用代码评审的请求自动激活。
io.github.agentscope-ai/agentscope-java/sql-analysis
通过针对数据仓库编写 SQL 查询、验证并呈现结果，回答定量业务问题。当用户问「有多少……」「……的趋势是什么」「对比 X 和 Y 在……」「我们的 Top N……」，或任何可归结为对表格数据查询的问题时使用。产出一张小结果表及背后的查询语句。
io.github.pedronauck/skills/refactoring-analysis
基于 Martin Fowler 的代码异味与重构技术目录分析代码库，识别重构机会。检测重复代码、高度耦合、复杂条件、原始类型偏执、过长函数等结构性问题。生成结构化的重构报告并将优先级发现保存到 docs/_refacs/。在审计代码质量、准备重构冲刺或审查架构健康度时使用。不适用于风格/格式问题、性能优化或安全审计。
io.github.nixopus/nixopus/deployment-analysis
分析仓库以确定生态、部署目标、端口、构建命令与 monorepo 结构。在开始新部署、接入新仓库，或用户询问项目所用技术栈/框架时使用
io.github.Samsung/TizenFX/refactor-analysis
按轮换计划自动扫描 TizenFX 代码库，发现 .NET 8 / C# 12+ 的重构目标并登记为 GitHub Issue。
io.github.GRCEngClub/claude-grc-engineering/automation-coverage-analysis
撰写周对周自动化覆盖率叙述。在运行 /report:automation-coverage 时使用。围绕节省的时间、证据质量与前瞻性复利价值，为管理层框定增量。
io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/apify-trend-analysis
在 Google Trends、Instagram、Facebook、YouTube 与 TikTok 上发现并追踪新兴趋势，为内容策略提供依据。
io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/apify-audience-analysis
理解 Facebook、Instagram、YouTube 与 TikTok 上的受众画像、偏好、行为模式与互动质量。
io.github.Datus-ai/Datus-agent/sql-analysis
使用 db_tools 进行 SQL 数据分析的引导式工作流。
v1.0.15
io.clawhub.financial-ai-analyst/mx-stocks-screener
基于东方财富数据库，支持通过自然语言输入筛选A港美股、基金、债券等多种资产，支持多元指标筛选，含技术面、消息面、基本面及市场情绪等，可用于全球资产速筛、跨市场监控、投资组合构建、策略回测等场景。返回结果包含数据说明及 csv 文件。
v1.0.12
io.clawhub.financial-ai-analyst/mx-macro-data
基于东方财富数据库，支持自然语言查询全球宏观经济数据，涵盖国民经济核算、价格指数、货币金融、财政收支、对外贸易、就业民生、产业运行等多个领域，适配各类宏观经济研究、市场分析、政策解读等多元专业场景需求。返回结果包含数据说明及 csv 文件。
v1.0.0
io.clawhub.cnyezi/a-stock-analysis
提供A股实时行情、分时成交量分布及主力资金动向分析，支持持仓管理和盈亏监控。
v1.0.3
io.clawhub.financial-ai-analyst/industry-research-report
依托东方财富数据库，为指定行业生成深度研究报告。 当用户问题中出现可识别的行业/产业/领域主体，且意图属于行业认知、产业剖析或撰写研究报告时，应触发本 Skill。 常见表述如「XX 行业研究」「XX 行业报告」「帮我分析 XX 行业」「XX 产业深度研究」「XX 领域市场分析」等。
v1.0.4
io.clawhub.financial-ai-analyst/initiation-of-coverage-or-deep-dive
依托东方财富数据库，面向沪深京港美上市公司（A 股、港股、美股、北交所），生成首次覆盖报告或深度研究报告。 当用户提及「首次覆盖」「首次覆盖报告」「初始覆盖」「深度研究」「深度报告」「个股深度」「公司深度」「标的深度分析」，或要求对某只股票/上市公司撰写全面、体系化的研究报告时，必须触发本 Skill。
v1.0.3
io.clawhub.financial-ai-analyst/stock-earnings-review
依托东方财富数据库，面向沪深京港美五大市场的上市公司/股票，生成业绩点评类输出（含财报分析、业绩解读）。 当用户明确提出业绩点评、财报分析、业绩解读需求，或出现「业绩点评」「财报点评」「业绩分析」「季报/半年报/年报点评」「财务分析」「盈利分析」「业绩解读」等表述时，应触发本 Skill。
v1.0.2
io.clawhub.financial-ai-analyst/industry-stock-tracker
依托东方财富数据库，面向行业或个股，产出跟踪类报告（含日报/周报/月报、研报及结构化跟踪解读）。 满足以下任一条件即触发：（1）用户明确索要「报告」「研报」「跟踪分析」或定期跟踪类文稿；（2）用户点名的行业、板块、指数、个股（名称或代码），并期望系统化、可成文的近况跟踪或梳理。
v1.0.4
io.clawhub.bensema/ths-advanced-analysis
基于 thsdk 进行高级股票分析：分钟K线（1m/5m/15m/30m/60m/120m）、板块/指数行情（主要指数/申万行业/概念板块成分股）、多股票批量对比（表格+归一化走势图+相关性热力图）、盘口深度、大单流向、集合竞价异动、日内分时、历史分时。
v0.6.2
io.clawhub.kylinmountain/tradingagents-analysis
A股多智能体 AI 投研分析工具 — 15 名 AI 分析师协作完成技术分析、基本面分析、 市场情绪研判、资金流向追踪（北向资金/主力资金）、宏观经济分析及博弈论推演， 输出结构化买卖建议与风险评估。支持沪深 A 股股票代码和中文名称。
io.smithery.untitledfinancial.dpx-mcp
10 多个层级的 AI 智能预言机（气候、宏观、外汇、ESG、供应链、地球系统）+ 按次调用的 x402 情报 API + 在 Base 主网上综合成本约 2.035% 的 USDC/EURC 跨境结算。13 个 MCP 工具。符合 GENIUS Act、MiCA 与巴塞尔 III。
