核心功能
investment-data 是一个专注于 A 股市场的高质量数据获取 Skill，基于 GitHub 开源项目 investment_data 构建。该工具专为量化投资场景设计，提供从数据下载、查询到自动更新的完整工作流。
显著优点：
1. 数据质量可靠：采用多数据源交叉验证机制（final/ts/ak/yahoo），自动修正异常数据，确保数据准确性
2. 覆盖全面：包含日终价格（开高低收、成交量额）、涨跌停状态、指数权重、前后复权价格，甚至退市公司数据
3. 格式灵活：原生支持 Qlib 量化框架格式，同时兼容 CSV/JSON/Excel 等常用格式
4. 更新自动化：内置 CI/CD 流程每日更新，支持 OpenClaw cron 定时任务配置
5. 生态完善：提供 Python API 和命令行双接口，文档齐全，上手门槛低
潜在局限：
1. 数据延迟：T+1 更新机制，无法获取实时行情，不适合日内交易场景
2. 存储成本：全量数据约需 5GB 空间，对轻量用户可能冗余
3. 网络依赖：需访问 GitHub 和 DoltHub，国内用户可能需配置代理
4. 实时功能受限：Tushare Token 为可选配置，无 token 时无法获取当日实时数据
适合人群：
- 量化投资策略研究员与开发者
- 需要历史行情回测的私募基金/个人投资者
- 使用 Qlib 框架的机器学习量化团队
- 金融数据分析师（需 A 股日线级数据）
常规风险：
- 数据源中断风险（GitHub/DoltHub 服务稳定性）
- 数据理解偏差：复权方式、停牌处理等需仔细阅读文档
- 合规使用：数据仅供研究分析，不可用于非法证券活动
- 版本兼容性：依赖 pandas/numpy 版本，建议隔离环境安装