美股市场情绪监控系统
通过 5 大核心指标判断美股处于贪婪还是恐惧状态，并给出可执行的仓位调整建议。
该技能为纯提示词框架，无文件写入、命令执行或外部副作用，仅依赖 web_search 获取公开市场数据，数据流透明；报告末尾附数据来源链接、含免责声明，并明确要求找不到数据时如实说明而非猜测。扣分点：强制要求在每次输出末尾追加作者推广页脚，属于对用户输出内容的不必要注入，削弱了输出中立性与透明度；未验证发布者身份使归属证据有限。
五指标框架结构自洽，有明确的执行步骤、异常输入处理（找不到数据时标注'Data currently unavailable'并引用最近数据）和结构化输出模板，happy path 可信。扣分点：完全依赖 web_search 的实时结果，无测试、无可复现的关键路径；多个预警阈值含糊（如'历史85百分位'、'2007年以来极端水平'），不同执行者可能得出不同结论，确定性和失败反馈质量不足。
触发场景描述清晰（美股过热、减仓、情绪指标等），明确定义了不适用范围（仅适合周/月度中期判断，不适合日内交易），支持多语言输出，免责声明明确。扣分点：核心功能完全依赖 web_search 访问海外金融数据源（NAAIM、JPMorgan、Goldman 研报等），中国大陆网络可达性存在不确定性；部分指标（对冲基金杠杆）本身非实时公开，实际触发后能否完成存在变数。
文档结构清晰、分层合理（框架→指标→评分表→输出模板→执行步骤→注意事项），仓库有 MIT 许可证和双语 README，安装说明完整。扣分点：该技能本身无版本号或变更日志；无 FAQ 和故障排查；维护责任和更新路径仅隐含于个人作者身份，未明确声明。
提供了结构化的情绪评估框架和可直接使用的报告模板，比用户手动搜索整理更有边际价值，且对数据滞后和使用局限有诚实披露。扣分点：静态审阅无法验证输出质量；关键判断依赖 AI 的搜索与解读，准确性不可保证；减仓比例建议（10-30%）较为粗略，输出仍需用户自行核实与判断。
要求在报告末尾附一手数据来源链接，指标定义和阈值公开可查证，事实与推断基本分离。扣分点：无任何测试、CI 或可复现的执行证据；所有阈值（如 85 百分位、22-23x PE）均来自作者主张，未经独立来源交叉验证；无实际输出样例可审计。
- 本评估为纯静态审阅，未执行任何技能，输出质量未经实测验证。
- 每次输出被强制附加作者推广页脚，使用时应注意区分分析内容与推广内容。
- 所有指标阈值来自作者主张，未经验证；仓位建议仅供参考，不构成投资建议。
- 核心数据依赖海外金融数据源的实时搜索，中国大陆网络环境下可用性可能受限；部分指标（如对冲基金杠杆）非实时公开，搜索可能失败。
- 多个预警标准（85百分位、历史极端值）定义模糊，不同执行可能得到不同结论。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 Day1Global-Skills 集合中的一个独立 Skill（us-market-sentiment），面向美股投资者的市场情绪监控与仓位建议系统。它追踪 5 个核心指标：NAAIM 敞口指数、机构权益配置比例、散户净买入、标普 500 远期 P/E 和对冲基金杠杆。每个指标配有明确的预警阈值（如远期 P/E 超过 22-23 倍即警告），并按触发警告的指标数量输出从「恐慌」到「极度贪婪」的六级情绪评级，对应从逐步加仓到减仓 20-30% 或建立对冲头寸的具体建议。Skill 要求通过 web_search 获取最新数据，最终生成结构化报告并附数据来源链接。所有结论仅供研究参考，不构成投资建议。
运行时通过 web_search 逐一搜索 5 个指标的最新数据（如「NAAIM exposure index this week」「JPMorgan retail investor net buying」）；按 SKILL.md 内置阈值评估每个指标为正常/警告/反向信号；统计警告指标数量，映射到六级综合评级表（0 项警告→恐慌、考虑加仓；3 项→贪婪、建议减仓 10-20%；5 项→全面警告、显著减仓或对冲）；按固定模板生成含指标仪表盘、综合评级、仓位建议和免责声明的 Markdown 报告，并在末尾附上原始数据来源链接。找不到某指标数据时会如实标注「数据暂不可用」而非猜测。
- 美股持仓者感觉市场过热，想知道现在该不该减仓、减多少
- 个人投资者想快速了解当前机构与散户的持仓情绪处于什么水平
- 担心估值泡沫的投资者想核对标普 500 远期 P/E 是否接近 2000 年互联网泡沫或 2021 年的历史高位
- 关注对冲基金杠杆拥挤风险、想评估回调时连锁强平可能性的中长线投资者
- 希望在市场底部区域（恐慌信号集中出现时）寻找逆向布局参考的投资者
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 框架完全透明：5 个指标的预警阈值、六级评级表和输出模板全部写在 SKILL.md 里，可自行审查和修改
- 指标组合有层次：覆盖机构（NAAIM、State Street 配置、对冲基金杠杆）、散户资金流、估值三个维度，而非单一恐慌贪婪指数
- 对逆向信号有明确处理：例如机构大幅减仓、散户恐慌抛售被标注为潜在买入机会
- 数据不可得时要求如实标注并引用最近已知数据，并强制附来源链接，便于核验
- 严重依赖 web_search 工具；不具备联网搜索能力的客户端无法获取实时数据，Skill 基本失效
- 部分数据（对冲基金杠杆、机构配置）无公开实时渠道，需依赖新闻报道转述，可能滞后 1-2 周
- 阈值（如远期 P/E 22-23 倍、散户买入 85 分位）是作者设定的经验值，来源依据未在文档中给出
- 仓库未提供测试用例或历史回测结果，无法验证该框架的历史胜率
- 仓库 topics 为空，除 MIT 许可证外，文档未说明维护频率和更新机制
如何安装这个 Skill？
方式一（自动发现）：运行 npx skills add https://github.com/star23/Day1Global-Skills --all，Skill 会安装到 .agents/skills/ 并在对话命中相关话题时自动激活。注意这是整个仓库（含 5 个 Skill）的安装命令，仓库未单独提供只装本 Skill 的说明。方式二（Claude Code 斜杠命令）：git clone https://github.com/star23/Day1Global-Skills.git，然后 cp -r Day1Global-Skills/us-market-sentiment your-project/.claude/skills/（或复制到 ~/.claude/skills/ 全局可用），重启 Claude Code 后可用 /us-market-sentiment 调用。
如何使用这个 Skill？
安装后无需配置，直接用自然语言提问即可，例如：「美股现在是不是过热了？」「我该不该减仓？」「现在市场情绪怎么样？」。Skill 会自动用 web_search 拉取 5 个指标的最新数据并生成监控报告。报告语言跟随提问语言。作者提示这些指标更适合周/月级别的中长线判断，不适合日内交易决策。