Name: market_breadth_health_skill
Author: wind-alice

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Market Breadth Health Skill

数据依赖与执行前置条件

推荐使用万得 wind-mcp-skill 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 wind-mcp-skill；若没有，提示用户安装：

# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y

# Gitee 镜像（国内）
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y

技能定位

本技能用于判断指数表现背后的参与广度和上涨质量，回答“指数涨了是真强，还是少数权重硬拉；指数跌了是全面转弱，还是局部结构调整”。输出重点不是复述指数点位变化，而是评估行情健康度、识别抱团与分化，并帮助使用者校准风险暴露。

执行流程

Step 1：确认观察对象与周期

先明确本次广度判断围绕什么展开：

观察的是哪个指数或哪类市场
是看日内、近一周、近一月，还是更长周期
是要解释当前上涨质量，还是判断下跌杀伤范围
用户更关心短线参与度还是中期趋势稳健性

若用户未说明，默认以最近一周和最近一个月两个尺度做交叉判断。

Step 2：建立广度观察框架

市场广度不应只看涨跌家数，应从多个角度同步判断：

上涨与下跌标的数量分布
创新高与创新低的数量变化
不同市值、风格和行业的参与程度
龙头股、权重股与普通成分股是否同步
指数表现与赚钱效应是否一致

这一阶段的目标是确认“指数表现有没有得到更广泛市场的支持”。

Step 3：识别健康扩散、局部抱团或弱反弹

结合广度数据和结构特征，把行情大致归为以下类型之一：

健康扩散：多数行业和个股同步改善，指数上行有基础
结构抱团：少数权重或龙头推动指数，广度并不跟随
弱修复反弹：下跌后短暂修复，但参与范围有限
普遍转弱：广度恶化先于或同步于指数回落

分类时要同时看横截面分布与时间延续性，避免只看单日状态。

Step 4：解释广度变化背后的原因

进一步说明当前广度为何呈现这种状态，重点包括：

市场是在风险偏好提升下全面扩散，还是避险抱团
成长、价值、周期、防御等风格是否轮番承接
是否存在宏观事件、政策信号或财报窗口带来的结构性扰动
广度恶化是否源于高位拥挤释放、筹码切换或流动性问题

Step 5：判断对指数趋势与仓位的含义

广度分析最终要回到可执行层面，重点回答：

当前指数上行是否具有延续性
即使指数看似稳定，是否仍需要防范结构性回撤
若广度改善，应该提高对哪些方向的关注
若广度恶化，风险应优先控制在何处

Step 6：形成市场广度体检成稿

最终输出应帮助使用者快速判断大盘行情“强不强、稳不稳、有没有赚钱效应”。正文只保留广度结论、结构诊断、驱动解释与风险提示。

输出结构

{市场/指数名称}市场广度体检（{YYYY-MM-DD}）

一、30 秒结论

指数状态：{强势上行 / 震荡 / 转弱}
广度状态：{健康 / 一般 / 偏弱}
行情性质：{全面扩散 / 局部抱团 / 弱修复 / 普遍转弱}
当前提示：{可积极跟踪 / 保持筛选 / 谨慎对待指数表象}

二、广度观察面板

维度	当前表现	结论
涨跌分布	{内容}	{判断}
创新高/新低	{内容}	{判断}
行业参与度	{内容}	{判断}
权重与普通个股同步性	{内容}	{判断}
赚钱效应	{内容}	{判断}

三、行情结构诊断

是否存在抱团：{内容}
是否存在扩散：{内容}
最明显的分化点：{内容}

四、驱动解释

主驱动：{内容}
辅助因素：{内容}
潜在扰动：{内容}

五、对趋势与仓位的含义

趋势延续性判断：{内容}
当前主要风险：{内容}
操作层面的关注点：{内容}

六、后续观察清单

{观察点 1}
{观察点 2}
{观察点 3}

质量要求

广度分析必须体现“指数表现”和“个股参与度”的关系，不能只写一边。
要明确判断行情属于健康扩散、局部抱团还是弱修复，提升可读性。
广度弱并不必然等于看空，但必须说明风险来自哪里。
若不同广度指标给出相反信号，应把冲突点明确写出。
输出要能帮助使用者识别大盘真实健康度，而不是停留在指数表面。

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A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

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