这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能用于构建和维护覆盖范围内（如股票池、行业板块）的催化剂事件日历，包括财报日期、经济数据发布、会议、产品发布、监管决策等宏观与公司事件。它通过明确的工作流程，帮助用户优先关注高影响力事件并提前调整持仓。技能输出包含一个可排序的 Excel 日历和一个每周前瞻摘要，便于跟踪和复盘。该技能是 LangAlpha 金融研究技能集的一部分，遵循 Agent Skills 规范。
该技能定义覆盖范围（股票列表或行业），并使用平台工具（如 get_earnings_calendar 和 get_economic_calendar）收集各公司的财报日期和宏观事件。它还通过 WebSearch/WebFetch 捕捉新闻驱动的催化剂，并整理成包含日期、事件、类型、影响力等级和持仓策略的表格。技能支持生成每周前瞻摘要，并输出 Excel 工作簿和 Markdown 笔记到指定工作目录。
- 投资组合经理希望提前了解未来两周内其持仓股票的财报发布日期和预期，以便调整仓位。
- 量化研究员需要跟踪宏观经济数据发布（如 CPI、非农就业）对市场的影响，安排交易策略。
- 股票分析师在财报季前为覆盖的公司创建事件日历，以优先分配研究精力。
- 交易员关注产品发布和 FDA 审批等催化事件，寻找交易机会。
- 投资团队需要每周复盘市场事件，并记录实际结果以改进预测。
如何安装这个 Skill？
- 技能依赖的外部服务（宏MCP、Web搜索）可能在特定环境下不可用，建议在使用前确认。
- 技能的触发词较为宽泛，可能会出现误触发，用户需明确指定任务类型。
- 未提供中文支持和大陆网络可达性说明，如果需要在这些环境下使用，请自行测试。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
- MCP Server
Python 3.12+MCP servers
该技能是 LangAlpha 仓库的一部分。按照仓库 README 中的说明克隆并启动 LangAlpha（使用 Docker 或 make config），技能会自动包含。也可手动将 SKILL.md 文件放入工作区的 skills 目录中。安装后，可通过斜杠命令或自动检测激活。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/ginlix-ai/LangAlpha.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/catalyst-calendar" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 创建未来一个月的催化剂日历
- 本周有哪些财报和宏观事件
在 LangAlpha 中，以自然语言触发该技能，例如“创建未来一个月的催化剂日历”或“本周有哪些财报和宏观事件”。技能将引导你定义覆盖范围（如股票名单或行业），然后自动收集事件并生成 Excel 日历和每周前瞻。确保已配置所需的 MCP 服务器（如宏经济日历）和网络访问。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提供结构化的流程：从定义覆盖范围到输出日历和前瞻，步骤清晰。
- 覆盖多种催化剂类型：财报、行业事件、宏观事件等。
- 输出 Excel 日历，便于排序和筛选，适合团队共享。
- 强调定期复盘和归档历史结果，有助于模式识别。
- 依赖外部 MCP 服务器和网络搜索，未配置时功能受限。
- 事件日期可能变动，需要人工验证，技能本身不保证准确性。
- 技能描述未提供自动化测试或验证机制，需要自行确保质量。
- 仓库本身是单体仓库，技能可能与其他部分耦合，单独使用需注意。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 催化剂日历技能 本页 | 48 · 谨慎使用 | ★ 1.8k | 3 天前 | Apache-2.0 |
| 股票催化剂日历 ✓ Anthropic · 官方 | 44 · 不推荐 | ★ 39k | 20 天前 | Apache-2.0 |
| 财务报表比率分析器 ✓ Anthropic · 官方 | 40 · 不推荐 | ★ 53k | 13 天前 | MIT |
| 九章个股深研投研技能 | 63 · 推荐 | ★ 453 | 1 个月前 | MIT |
| 财报快评研究员 ✓ Anthropic · 官方 | 54 · 谨慎使用 | ★ 39k | 20 天前 | Apache-2.0 |
该技能改编自 anthropics/financial-services-plugins，但针对 LangAlpha 环境进行了修改，添加了 MCP 服务器交互和特定的工作目录结构。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能文件本身只定义了工作流，未涉及权限或敏感数据操作，属于纯文档型技能，没有明显风险，但缺少对数据来源（如宏MCP和Web搜索）的明确披露和验证。鉴于安全性信息不完整，扣分。
工作流步骤清晰但未提供测试或具体执行细节，依赖外部工具（宏MCP）的可用性未验证，失败处理未说明。静态评估仅能给出中等偏低分数。
目标场景明确（催化剂日历），但触发词定义宽泛，可能引起误触发；边界条件（如未覆盖的资产类型、数据时效问题）未声明。环境适配方面未涉及中文和多网络可达性，适用性有限。
有清晰的结构和输出格式，但缺少安装/依赖说明、版本控制、变更日志及维护责任声明，FAQ和 troubleshooting 缺失。
预期输出（Excel和markdown）有一定价值，但具体实现细节不足，无法确认输出可直接使用或只需少量审查。
仓库中有CI工作流（claude.yml等）但主要是代码review，未覆盖技能关键路径；没有针对技能本身的测试套件或独立验证。
点击维度查看打分理由
证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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