Retail Hype Tracker 散户情绪追踪器
通过社交情绪、资金费率和散户热度指标，判断某交易对是否正处于散户FOMO狂热，并发出情绪背离预警。
技能为只读情绪分析，无外部副作用或敏感数据写入，风险面小；SKILL.md 声明了数据来源（Nexus、资金费率、Twitter/Reddit）和降级路径，数据流基本透明。扣分：未说明最少权限边界、未涉及用户确认/回滚、外部 API 凭据处理未披露，仅达'主要风险可见但保障不完整'档。
SKILL.md 与 persona.md 一致，输出契约（tier0/v1 JSON）明确，且声明 Nexus 不可用时的资金费率降级路径，失败行为有一定设计。扣分：FOMO 复合公式仅给出区间和因子，无权重/计算细节；无针对该技能的可复现测试，异常输入的错误反馈未见描述，快乐路径可信但边界薄。
场景清晰（零售情绪/FOMO/背离监测），有直接查询示例和输出契约，触发语义较明确。扣分：非适用范围、数据源不可用时的行为边界描述不足；核心依赖 Nexus SocialSentiment API 和 Twitter/Reddit，均属中国大陆难以直连的境外服务，虽声明降级但核心功能受限，应在此披露。
文档分层合理（SKILL.md + persona.md），有依赖说明、输出示例和 few-shot，仓库有 AGPL-3.0 许可证。扣分：技能自身无版本号/变更日志/已知限制披露，维护责任与更新路径依赖未验证的发布方，'Twitter/Reddit (when available)' 等表述含隐藏假设。
目标明确（FOMO 等级 + 背离警告 + z-score），输出为结构化 JSON 可直接供下游使用，few-shot 展示了预期行为。扣分：静态审查无法验证任何代表性输出的正确性；FOMO 数值（如 88 vs 45）缺乏可解释的计算依据，边际价值与手动查看资金费率/社交量的差异未论证。
仓库有 CI（lint+pytest）和测试基建，但提供的证据中无针对 3.1 技能路径的直接测试；conftest/fixotrue 仅覆盖 LLM 上下文构建，且 'sentiment zScore' fixture 属于共享上下文而非该技能的关键路径复现。扣分：技能声明全部为作者自述，无第三方执行证据，无交叉佐证。
- 核心数据源（Nexus SocialSentiment API、Twitter/Reddit）属境外服务，中国大陆网络环境下可能不可达；降级路径仅剩资金费率代理，FOMO 分数质量将显著下降。
- FOMO 复合评分的权重与计算方法未披露，输出数值缺乏可解释性，不应直接作为交易依据。
- 该技能无独立版本号、变更日志或已知限制说明；发布方身份未经认证，长期维护承诺未知。
- 静态审查未执行任何代码，未验证该技能的实际输出正确性；置信度为低。
- 情绪类信号用于加密货币交易具有高风险，请结合仓库的 Risk Guard 与基准回测独立验证，勿将单一信号作为下单依据。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 olaxbt/ai-market-maker（Agentic AI 对冲基金操作系统 AIMM）代码库中的第 3.1 号技能，位于 src/agents/operator/3.1_retail_hype_tracker/。它专注于量化散户狂热（FOMO）程度：聚合 Nexus SocialSentiment 数据、CEX 永续合约资金费率，以及在可用时的 Twitter/Reddit 讨论量。查询 /retail_hype_tracker?ticker=BTC/USDT 可返回 FOMO 等级、背离预警和情绪 z-score。它依赖 NexusDataClient 访问情绪接口，当 Nexus 被禁用时会自动降级为仅使用资金费率的代理方案。适合已在运行 AIMM 或需要散户情绪信号输入的加密交易者。
对指定交易对执行 analyze(ticker, market_data, nexus_context) 并返回 Tier-0 合约结果；从 Nexus SocialSentiment API 拉取情绪数据；读取 CEX 永续合约资金费率；在可用时纳入 Twitter/Reddit 讨论量；通过 /retail_hype_tracker?ticker=BTC/USDT 这类查询返回 FOMO 等级、背离预警和情绪 z-score；在 Nexus 不可用时回退到仅资金费率的代理计算。
- 加密波段交易者在 BTC 等主流币快速拉升时，想判断上涨是否由散户 FOMO 驱动、是否接近情绪顶部。
- 运行 AIMM 完整系统的用户，需要把散户情绪作为信号输入到多智能体研究流程中。
- 永续合约交易者担心拥挤多头仓位，用资金费率与社交热度做背离检查。
- 量化研究者在回测中想引入情绪 z-score 作为因子或过滤器。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 聚合多个独立情绪信号（社交情绪、资金费率、社交讨论量）而非单一指标。
- 在 Nexus 不可用时有明确的降级路径，技能不会完全失效。
- 输出结构化（Tier-0 合约、z-score、背离预警），便于接入其他系统或回测。
- 遵循 AGPL-3.0 完全开源，源码可审计。
- 功能高度依赖 Nexus SocialSentiment API；禁用后只剩资金费率一个粗糙代理，失去核心社交信号。
- Twitter/Reddit 数据标注为"可用时"，社交覆盖不稳定。
- 技能本身的独立测试证据缺失；README 中的回测示例数据针对整个系统，不代表此技能单独验证过。
- 属于一个包含 14 个技能的大型 monorepo，单独部署和配置的文档不足。
- 仅在 AGPL-3.0 下授权，若作为网络服务运行商用需履行源码公开义务。
如何安装这个 Skill？
本技能随 olaxbt/ai-market-maker 整个代码库分发，位于 src/agents/operator/3.1_retail_hype_tracker/。README 给出的整体安装步骤：git clone https://github.com/olaxbt/ai-market-maker.git 后 cd 进入目录；pip install uv；安装 TA-Lib（推荐用 conda: conda install -y ta-lib -c conda-forge）；uv sync --extra dev 并 uv run pre-commit install；cp .env.example .env 填入 API key（Binance Testnet + OpenAI 推荐，Nexus Skills API 为可选项）。注意：README 未说明如何单独把这一个技能安装到 OpenClaw 之外的环境，单独安装步骤无文档。
如何使用这个 Skill？
在完整 AIMM 栈内可通过查询接口访问，例如 /retail_hype_tracker?ticker=BTC/USDT，返回 FOMO 等级 + 背离预警 + 情绪 z-score。也可用自然语言直接提问，如"散户对 BTC 是否已进入亢奋状态？"或"有背离预警吗？"。程序化调用方式为 analyze(ticker, market_data, nexus_context)。若 Nexus 被禁用（NEXUS_DISABLE=1），技能仅基于资金费率代理运行，情绪数据不可用。