核心用法
Yahoo 技能围绕 Yahoo Finance 数据构建了一套完整的市场分析工作流，涵盖从符号搜索、实时报价到多标的对比简报。核心功能通过三个 Python 脚本实现：yahoo_search.py 用于解决公司名称模糊性并返回精确交易代码；yahoo_quote.py 拉取单只股票的完整报价面板、日涨跌和关键统计；yahoo_brief.py 则生成跨多标的对比简报，识别领涨/领跌品种并标记极端波动。
工作流设计强调"决策前准备"——用户可通过 market-playbook.md 获取催化剂时间框架，thesis-card.md 将市场评论转化为可证伪的交易假设，risk-playbook.md 则在任何机会评估前强制设定仓位规模、失效条件、流动性和波动率限制。
显著优点
1. 数据源权威性：直接对接 Yahoo Finance 官方端点，非第三方聚合，数据延迟可控
2. 风险优先架构：核心规则第5条强制"风险控制先于机会"，内置 thesis-card 和 risk-playbook 模板防止情绪化交易
3. 模糊输入处理：yahoo_search.py 解决"Apple"对应多 instruments（普通股、ADR、ETF）的常见问题
4. 本地记忆可选：~/yahoo/ 目录仅存储自选观察列表、基准比较集和决策边界，不默认保存敏感持仓
5. 时间状态显式：强制标注收盘/盘前/盘后/延迟状态，避免用户误读 stale 数据
潜在缺点与局限性
- 非实时执行层：明确声明"不 pretend to place trades"，无法直接下单，需配合券商系统
- 单一信源依赖：所有数据来自 Yahoo Finance，无交叉验证机制；财报突变或数据错误时无备用源
- 地域覆盖不均：Yahoo Finance 对非美市场（A股、港股部分股票）覆盖度和更新频率较低
- 无历史数据回测：仅提供当前快照和简报，不提供历史价格序列下载或技术分析指标计算
- 网络依赖强：每次查询均需外联
finance.yahoo.com，离线不可用
适合人群
- 日内/波段交易者：需要快速盘前/盘后多标的对比扫描
- 基本面研究者：在深入财报前用 Yahoo 数据验证当前估值水平和近期催化剂
- 风险纪律型用户：重视
thesis-card和risk-playbook提供的结构化决策框架 - 隐私敏感投资者：不愿将完整持仓同步至云端，偏好本地
~/yahoo/轻量记忆
常规风险
| 风险类型 | 具体表现 | 缓解措施 |
|---------|---------|---------|
| 数据延迟风险 | 盘后市场状态可能显示为"延迟"而非实时 | 每次输出强制标注 market-state |
| 符号误配风险 | "Nvidia"可能映射到ADR而非正股 | 严格执行 Core Rule #1，先用 `yahoo_search.py` 确认 |
| 催化剂遗漏 | 简报未自动拉取 earnings date 等关键事件 | 主动使用 `market-playbook.md` 标注时间窗口 |
| 过度交易 | 频繁简报可能诱导无结构动量追逐 | 强制使用 `thesis-card.md` 分离 tape/thesis/trigger |
| 隐私泄露 | 搜索查询发送至 Yahoo 服务器 | 最小化搜索词，避免输入持仓数量等敏感信息 |