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Agent工作流

金融分析师

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名：financial-analyst
⭐ 18 Stars 🍴 4 Forks 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
股票分析AIPython
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

金融分析师 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

金融分析师 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

金融分析师 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

金融分析师 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 18
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目，按需更新
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
4

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

金融分析师 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install financial-analyst

# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install financial-analyst

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/jesson-hh/financial-analyst
cd financial-analyst
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import financial_analyst; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
financial-analyst --help

# 基本用法
financial-analyst input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import financial_analyst

# 示例
result = financial_analyst.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# financial-analyst 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "financial-analyst"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
financial-analyst --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export FINANCIAL_ANALYST_API_KEY="your-key"
export FINANCIAL_ANALYST_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 58/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="docs/brand/hero.png" alt="觀瀾 · Financial Analyst — AI 智能投研漫画概览" width="900"> </p>

<p align="center"> <h1 align="center">觀瀾 · Financial Analyst</h1> </p>

<p align="center"> <strong>One command. 24 AI agents. A 股深度研究.</strong> </p>

<p align="center"> <em>Turn a 6-digit stock code into a 16-agent deep-dive report — fundamentals · technicals · whale signals · quant scores · bull/bear/risk debate — in ~10 minutes.</em> </p>

<p align="center"> <strong>English</strong> &nbsp;·&nbsp; <a href="README_zh.md">中文</a> </p>

<p align="center"> <a href="https://pypi.org/project/financial-analyst/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/financial-analyst.svg?style=flat&logo=pypi&logoColor=white&label=PyPI" alt="PyPI"></a> <img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/financial-analyst.svg?style=flat&logo=python&logoColor=white" alt="Python"> <img src="https://img.shields.io/badge/release-v1.0.7-success?style=flat" alt="Release"> <img src="https://img.shields.io/badge/tests-712_passed-brightgreen?style=flat" alt="Tests"> <img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache_2.0-yellow?style=flat" alt="License"> <br> <img src="https://img.shields.io/badge/agents-24-7C3AED?style=flat" alt="Agents"> <img src="https://img.shields.io/badge/swarm_presets-5-2563EB?style=flat" alt="Swarm"> <img src="https://img.shields.io/badge/buddy_tools-31-0F766E?style=flat" alt="Tools"> <img src="https://img.shields.io/badge/alpha_factors-440-FF6B6B?style=flat" alt="Alphas"> <img src="https://img.shields.io/badge/mcp_tools-20-FF6B35?style=flat" alt="MCP"> <a href="https://huggingface.co/yifishbossman"><img src="https://img.shields.io/badge/data-HF_Hub-FFD21E?style=flat&logo=huggingface&logoColor=black" alt="HF Datasets"></a> </p>

<p align="center"> <a href="#-what-is-it">What is it</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="#-key-features">Features</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="#-quick-start">Quick Start</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="#-the-24-agents">Agents</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="#-pluggable-memory">Memory</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="#-datasets">Datasets</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="#-llm-providers">LLM</a> </p>

🐣 New to Python / CLI? 小白上手指南 (中文, 30 min) →

<p align="center"> <img src="docs/demo/install.svg" alt="$ pip install financial-analyst ; fa init" width="540"> </p>

pip install financial-analyst==1.0.7    # 1 minute, no [serve] flag needed
fa start                                 # zero-config: wizard + backend + web UI + browser auto-opens
🆕 v1.0.7 highlights (2026-05-26) - fa data update 全开 5 种新数据 — --include-f10 (TDX 公司大事/龙虎榜/研究报告, 零 token, pytdx 直连) · --include-concepts (同花顺概念股 + 成分股, 零 token, adata) · --include-northbound (沪+深股通历史资金流向, 零 token, akshare) · --include-financial (Tushare 财务三表, opt-in) · --include-stock-basic (Tushare 公司基本信息, opt-in) - UI 数据按钮 Shift+点击全开 — 普通点击 = 日线 + 5min + daily_basic + 北向 (~5 min 安全); Shift+点击 = 全开 (+ F10 csi500 ~30 min + 概念股 + Tushare 两项) - buddy /data/refresh 7 个 query 跟 CLI 一一对齐 — UI 一键映射 CLI flag, Tushare token 走 server env FA_TUSHARE_TOKEN 不在 URL 暴露 - last_update.py 扩 8 个数据类型 — /data/status 现在追踪 day/5min/daily_basic/financials/f10/concepts/stock_basic/northbound 8 类 staleness - 3–10× faster data downloads (v1.0.6 起) + ModelScope (魔搭) CN-CDN (FA_DATA_SOURCE=modelscope) Full CHANGELOG.

---

✨ Key Features

Bare minimum (Node ≥ 21 prerequisite from nodejs.org)

npm install -g @jackwener/opencli opencli --version # verify

⚡ Quick Start

🔧 Optional · OpenCLI (news / xueqiu / THS F10)

Some sub-agents and buddy tools fetch live data from sites that need a browser session or scraping bridge — OpenCLI is that bridge. It's a Node.js CLI: npm install -g @jackwener/opencli. Optional but recommended.

FeatureNeeds OpenCLI?What happens without it
fa report SH600519 core report (valuation / technical / quant / debate)❌Works fully — uses local Qlib bin data + pytdx
News section in fa report✅Section renders empty (no crash)
fa news-collect (eastmoney / sinafinance kuaixun)✅Errors with install hint
fa news-collect --sources xueqiu-* (Xueqiu retail sentiment)✅ + Chrome extNeeds the [OpenCLI Chrome extension](https://chromewebstore.google.com/detail/opencli/ildkmabpimmkaediidaifkhjpohdnifk) and a xueqiu.com login
UI buddy tools: xueqiu watchlist / fund flow / THS iwencai✅Tool returns "opencli not installed" with install command

```bash

Environment Variables

Set one provider's *_API_KEY in .env (the fa init wizard prompts for it). Defaults are loaded from config/llm.yaml.

VariableRequiredDescription
DASHSCOPE_API_KEYfor qwen *(default)*Aliyun Bailian — qwen3.5-plus / qwen3-coder-plus
DEEPSEEK_API_KEYfor deepseekdeepseek-chat / deepseek-reasoner
OPENAI_API_KEYfor openaigpt-4o / gpt-4-turbo
ANTHROPIC_API_KEYfor anthropicclaude-opus / claude-sonnet / claude-haiku
TUSHARE_TOKENNoA-share data; without it the system falls back to pytdx main-stations + Tencent realtime (free, no token)

🔌 MCP integration

20 fa tools accessible from any AI IDE that speaks the Model Context Protocol.

  • stdio — financial-analyst-mcp console script auto-installed by pip. Works with Claude Desktop, Claude Code.
  • HTTP streamable — fa start auto-mounts the same tools at http://127.0.0.1:9999/mcp. Works with Cursor, Codex CLI, JetBrains AI plugins.
  • Same 20 tools, two transports — read (quick_quote, memory_search, read_past_report, chain_lookup, ...) <1s; long (report, data_update) covered by the read_past_report workaround; dream-loop mutation tools (accept_proposal, revert_proposal) write to ~/.financial-analyst/audit.jsonl and git add the change so every memory edit is observable and reversible.

Full client config for all 4 IDEs → docs/mcp.md

---

THS-extra plugin (F10 / fund-flow / iwencai). Either path:

opencli plugin install https://github.com/jesson-hh/financial-analyst.git#main:opencli-plugin-ths-extra # for pip-installed users opencli plugin install file:///path/to/repo/opencli-plugin-ths-extra # for source clones

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-28

高质量的开源AI工作流，股票分析功能强大

⚡ 核心功能

  • 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程，清晰直观
  • +可扩展性强，支持复杂场景
⚠️ 不足
  • −初始配置和调试需投入一定时间
  • −强依赖外部服务的稳定性
  • −复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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🌐 原始信息
原始名称 financial-analyst
Topics 股票分析AIPython
GitHub https://github.com/jesson-hh/financial-analyst
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/jesson-hh/financial-analyst 🌐 官方网站  https://github.com/jesson-hh/financial-analyst

收录时间：2026-05-28 · 更新时间：2026-05-28 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。