my_stock_report_mgnt_skill (股票分析报告管理)#

核心定位#

此技能是分析报告归档与检索的调度中枢。它不直接操作钉钉 API，而是通过调用底层的 dingtalk-ai-table 技能来完成多维表的读写操作。

触发条件#

• 只有当用户明确提到“ 分析报告多维表”或技能名称“ my_stock_report_mgnt_skill”时，才使用此技能。

目标数据源#

• Base ID: 1OQX0akWmxpyBpnaCQQQoYkY8GlDd3mE
• Sheet ID: Shule1J

表格字段规范 (Schema)#

在执行“新增记录”前，必须严格校验以下 6 个字段是否全部收集完毕且符合格式要求：

1. 标的: 美股标的简码（必须自动转为大写，如 AAPL）。
2. 分析时间: 时间格式必须为 YYYYMMDD_HHMMSS（年月是_时分秒，如 20260325_123000）。
3. 分析结论: 报告核心结论（如 BUY、SELL、HOLD 等）。
4. 分析摘要: 总结内容的纯文本， 必须限制在 300 字以内。如超出，须先由 AI 浓缩提炼。
5. 结论文档: 上传到钉钉的分析报告结论文档 URL 链接。
6. 完整文档: 上传到钉钉的分析报告完整文档 URL 链接。

核心能力与工作流#

1. 新增记录 (Insert)#

• 拦截校验：检查上述 6 个字段是否缺失或格式不符。如果有缺失，挂起操作并询问用户要求补充。绝不能插入“脏数据”。
• 执行新增：在尾部追加新记录。构建形如 {"标的": "AAPL", "分析时间": "20260325_123000", ...} 的 fields 结构，并交由 dingtalk-ai-table 提供的脚本执行 API 新增。

2. 精细查询 (Query)#

• 多条件过滤：解析用户的自然语言（例如“查询特斯拉的BUY报告”），提取出查询维度（如标的=TSLA，结论=BUY）。
• 执行查询：通过 dingtalk-ai-table 获取该表的所有记录，并在本地按提取的条件进行精确或模糊匹配过滤。
• 展示结果：将过滤后的结果以清晰的 Markdown 表格形式展示给用户。