【国金证券】大模型赋能投研之二十：从金融文本数据到投研工作流——金融Skills体系介绍-260430（29页）.pdf

1、 敬请参阅最后一页特别声明 1 OpenClaw 助推 AI 工具快速迭代，Skills 成为当前应用核心环节 伴随 OpenClaw 在 2026 年初爆火出圈，大众对 AI Agent 的认知迅速加深，并开始积极探索实际应用场景。在此背景下，支持使用 Skills 已经成为 AI Agent 产品的“必选项”支持使用 Skills 已经成为 AI Agent 产品的“必选项”，当前国内外主流 Agent 产品已全面支持 Skills 的调用。Skills 架构脱颖而出的原因在于其格式简单、用法方便、易于共享，且是最符合当下主流大模型智能水平的一种载体。因此，本文主要介绍 Skills 相关

2、信息，包括其使用与设计的注意事项，最后也聚焦到金融领域，推荐各类 Skills帮助实现效率提升。Skills 的使用与构建方式 Skills 的定义非常自由，只需要文件夹中包含名为“SKILL.md”的文档、且文档开头以 YAML 格式记录了技能的“name”和“description”，该文件夹就能被称为一个技能。“SKILL.md”文档中详细记录了技能的使用方式，并以提示词形式给模型进行信息补充。但其相比于简单的提示词机制，Skills 的优势主要在于其采用了渐进式披露渐进式披露（Progressive Disclosure）机制，尽可能减少对上下文的过度占用。目前主流 AI 工具都可以使

3、用 Skills 功能，包括 AI 编程工具、Cowork 类产品以及各类集成型 Agent 产品。国内方面，我们主要推荐 WorkBuddy 这类 Cowork 产品，相比于 OpenClaw 在安全性、使用便捷性上有进一步提升。Skills 已经形成一个完整的社区，可以搜索并安装其他人上传的现成技能；同样，用户也可以使用 Agent 工具设计定制化的技能。但如果所需功能较复杂，用户需要掌握一些技巧，才能够更高效地完成技能设计，包括需求的准确表达、复杂处理逻辑的拆分、以及利用渐进式披露机制。Skills 的使用完全基于自然语言对话形式实现。Agent 工具可以将 skills 与用户需求进行

4、匹配，并自动选择。但大模型自主选择 Skills 的精准度受多方面因素影响，取决于模型的工具选择、上下文能力以及 Agent 的整体智能程度；技能元数据描述是否清晰；以及最关键的是技能的数量。Skills 绝非越多越好，而是存在一个有效上限。全方位 Skills 推荐 最终，我们总结并介绍了 19 个 skills，针对各类需求都能提供相应的解决方案，包括：海内外金融数据、新闻研报等文本数据、个人信息与知识库等信息数据类 skills；pdf 解析、office 软件交互、自动绘制 ppt、Agent 记忆增强等工具效用类 skills；基金绩效归因、公告定制化总结、主观投资框架自动选股等投研

5、应用类 skills。风险提示 大语言模型输出结果具有一定随机性的风险；模型迭代升级、新功能开发可能会导致结论不同的风险；人工智能模型得出的结论仅供参考，可能出现错误答案的风险；OpenClaw 等 Agent 工具使用过程中可能伴随信息泄露、文件丢失等风险，需管控权限谨慎使用，相关风险需使用者自行承担；本次研究中的推荐参数与模型选择、任务需求等具体情形有关，在具体使用中应根据情况及时调整。金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录内容目录 一、OpenClaw 助推 AI 工具快速迭代，Skills 成为当前应用核心环节.5 二、Skills 的使用与构建方式

6、.6 2.1 Skills 是什么？.6 2.2 哪些工具支持 Skills？.7 2.3 Skills 的安装、创建与使用细节.9 三、全方位 Skills 推荐.12 3.1 信息数据类 Skills.12 3.2 工具效用类 Skills.21 3.3 投研应用类 Skills.24 风险提示.28 图表目录图表目录 图表 1：Skills 在当前 AI 技术图谱中占据重要地位.5 图表 2：一个简单的 Skill 文件夹及其 SKILL.md 文档.6 图表 3：Skills 渐进式披露的信息加载流程.7 图表 4：Claude Desktop 中的 Cowork 界面.8 图表 5：