efinance-data

Name: efinance-data
Author: aifinlab

Data Community

Repo stars 179
Author updated Live
Author repo FinClaw

Fluxly profile Facts only: domain, agents, trust score, runtime, permissions and network

Domain: Data
Compatible agents: Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini CLI

+20
Trust score: 88 / 100 · community maintained
Author / version / license: @aifinlab · no license declared
Token usage: Lean
Setup complexity: Plug-and-play
External API key: Not required
Operating systems: Unspecified (assume cross-platform)
Runtime requirements: Python
Permissions: Read-only
Write / modify
Network behavior: Local-only
Install commands: 26 variants

Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.

Heads up: 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

Output preview efinance-data.preview

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name: efinance-data
description: efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。…
category: data
runtime: Python
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# efinance-data output preview

## PART A: Task fit
- Use case: efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。 数据来源为东方财富等公开财经网站，完全免费，无需注册或 API Key。 pip install efinance pandas 运行脚本前确认依赖已安装。如果 import efinance 报错，先执行上述安装命令。 runs entirely locally; runs on Python. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more..
- Inputs: target material, constraints, expected output, and acceptance criteria.
- Evidence boundary: follow “定位 / 何时使用 / 依赖” and do not present inference as author intent.

## PART B: Execution result
- **01** The card summarizes the use case; runtime output centers on “efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。 数据来源为东方财富等公开财经网站，完全免费，无需注册或 API Key。 pip install efinance pandas 运行脚本前确认依赖已安装。如果 import efinance 报错，先执行上述安装命令。 runs entirely locally; runs on Python. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more.”.
- **02** When the source has headings, the agent prioritizes “定位 / 何时使用 / 依赖” so the result follows the author’s structure.
- **03** Typical output includes task judgment, concrete steps, required commands or file edits, validation, and follow-up options.
- **04** Risk context follows the fingerprint: read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.

## Running Rules
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding scope.
- Return the result, validation criteria, and next iteration options.

SKILL.md SKILL.md

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name: efinance-data
description: efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。…
category: data
source: aifinlab/FinClaw
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# efinance-data

## When to use
- efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。 数据来源为东方财富等公开财经网站，完全免费…
- Use it when the task has clear inputs, repeatable steps, and validation criteria.

## What to provide
- Target material, scope, expected result, and forbidden changes.
- Whether network, commands, file writes, or external services are allowed.

## Execution rules
- Organize steps around “定位 / 何时使用 / 依赖” and keep inference separate from source facts.
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding the task.

## Output requirements
- Return the deliverable, key evidence, validation method, and next action.
- Mark missing information as unknown; do not invent commands, platforms, or dependencies.

Evidence boundary and execution chain

The author source anchors workflow facts; repository files anchor sources and commands; Fluxly only adds fit, limitations, and quality judgment.

skill "efinance-data" {
  input      -> user goal + target files + boundaries + acceptance criteria
  context    -> 定位 / 何时使用 / 依赖
  rules      -> SKILL.md triggers / order / output contract
  runtime    -> Python | read files, write/modify files | mostly runs locally
  guardrails -> usually needs no extra API key + small-sample validation + diff/log review
  output     -> copyable result + checklist + next iteration
}

Interpretation is structured for decision-making; original keeps the upstream SKILL.md unchanged.

Decide Fit First

Core job: efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。数据来源为东方财富等公开财经网站，完全免费，无需注册或 API…
Best fit: Use it when the task has reusable inputs, steps, and validation criteria rather than a one-off answer.
Avoid forcing it: If the source lacks commands, platform support, or external-service evidence, keep those fields unknown instead of guessing.

Design Intent

Structure: The skill is organized around “定位”, “何时使用”, “依赖”, “脚本一览”, showing how the author expects the agent to judge fit, collect context, and produce verifiable output.
Trigger evidence: Prioritize the author’s wording around when to use it, what context to collect, and what output shape to produce.
Evidence boundary: Author text states facts, repository files prove commands and paths, and Fluxly only adds fit, limits, and usage judgment.

How To Use It

Inputs: Provide target material, scope, expected result, forbidden changes, and validation method.
Invocation: Name efinance-data directly; if the source includes slash commands, start with the command and then add task context.
Validation: Start small and check whether the result follows “定位 / 何时使用 / 依赖” before expanding.

Boundaries And Review

Dependencies: It usually needs no extra API key, so start with a small validation task.
Permissions: Declared permissions include read / write; ask the agent to state file, command, and rollback boundaries before acting.
Quality bar: A useful result names the deliverable, evidence, and next action. Generic prose means the task needs tighter context.

efinance 中国金融市场数据工具

定位

efinance-data 是一个数据获取工具层 skill，为投研分析类 skill 提供底层数据支撑。它封装了 efinance 库的核心接口，覆盖 A 股、基金、可转债、期货四大品类。

数据来源为东方财富等公开财经网站，完全免费，无需注册或 API Key。

何时使用

用户要查某只股票的实时行情、历史K线
用户要看个股资金流向（主力净流入、大单、超大单）
用户要查龙虎榜、十大股东、业绩报表
用户要获取基金净值、重仓股、行业分布
用户需要可转债行情或期货行情
其他投研 skill 需要数据输入时，作为数据源调用

依赖

pip install efinance pandas

运行脚本前确认依赖已安装。如果 import efinance 报错，先执行上述安装命令。

脚本一览

所有脚本位于本 skill 的 scripts/ 目录，输出均为 JSON 格式。

脚本	用途	核心命令
`stock_data.py`	股票数据	realtime / history / info / holders / bill / billboard / performance
`fund_data.py`	基金数据	history / position / industry / manager / period / info / codes
`bond_data.py`	可转债数据	realtime / history / info / all_info / bill
`futures_data.py`	期货数据	realtime / history / info

股票数据 (stock_data.py)

实时行情

# 全市场 A 股实时行情（5800+ 只）
python stock_data.py realtime

# 指定股票
python stock_data.py realtime --code 000001,600519,000858

返回字段：代码、名称、最新价、涨跌幅、换手率、动态市盈率、总市值、流通市值等。

历史K线

# 日线（默认）
python stock_data.py history --code 600519

# 周线 / 月线
python stock_data.py history --code 600519 --period weekly
python stock_data.py history --code 600519 --period monthly

# 分钟级
python stock_data.py history --code 600519 --period 5min

# 指定时间范围
python stock_data.py history --code 600519 --start 20250101 --end 20251231

支持周期：daily / weekly / monthly / 5min / 15min / 30min / 60min

个股基本信息

python stock_data.py info --code 000001

返回：净利润、总市值、流通市值、所处行业、市盈率(动)、市净率、ROE、毛利率、净利率。

十大股东

python stock_data.py holders --code 000001

返回：股东名称、持股数、持股比例、增减、变动率。

资金流向

# 最近30天资金流
python stock_data.py bill --code 000001

# 最近60天
python stock_data.py bill --code 000001 --days 60

# 当日分时资金流
python stock_data.py today_bill --code 000001

返回字段包括：主力净流入、小单净流入、中单净流入、大单净流入、超大单净流入，以及各项占比。这是 efinance 相对其他数据源的核心优势——资金流分层非常细致。

龙虎榜

python stock_data.py billboard

返回：上榜股票、上榜日期、龙虎榜净买额、买入额、卖出额、上榜原因、机构买卖解读。

业绩报表

python stock_data.py performance

返回全市场最新业绩：营收、净利润、同比增长、每股收益、ROE、毛利率等。

其他

# 股东人数
python stock_data.py holder_number --code 000001

# 所属板块
python stock_data.py board --code 000001

# 逐笔成交
python stock_data.py deals --code 000001

# 最新IPO信息
python stock_data.py ipo

基金数据 (fund_data.py)

# 基金净值历史
python fund_data.py history --code 005827

# 批量获取多只基金
python fund_data.py history_multi --code 005827,110011,161725

# 基金重仓股
python fund_data.py position --code 005827

# 基金行业分布
python fund_data.py industry --code 005827

# 基金经理
python fund_data.py manager --code 005827

# 阶段涨幅（近1月/3月/1年等）
python fund_data.py period --code 005827

# 基金基本信息
python fund_data.py info --code 005827

# 基金代码列表
python fund_data.py codes

可转债数据 (bond_data.py)

# 可转债实时行情
python bond_data.py realtime

# 历史K线
python bond_data.py history --code 123456

# 全部可转债基本信息
python bond_data.py all_info

# 单只基本信息
python bond_data.py info --code 123456

# 资金流向
python bond_data.py bill --code 123456

注意：可转债实时行情接口偶尔因上游数据源问题返回错误，建议加 try/except 处理。

期货数据 (futures_data.py)

# 期货实时行情
python futures_data.py realtime

# 历史K线
python futures_data.py history --code 棕榈油2509

# 期货品种信息
python futures_data.py info

与 akshare-finance 的关系

两个 skill 互补使用：

数据需求	优先用	原因
资金流向（主力/大单分层）	efinance-data	分层更细致
实时行情（含PE/市值）	efinance-data	一次返回字段更全
龙虎榜（含解读）	efinance-data	包含机构买卖成功率解读
财务三表（资产负债/利润/现金流）	akshare-finance	efinance 无此接口
北向资金 / 融资融券	akshare-finance	efinance 无此接口
宏观经济（GDP/CPI/PMI）	akshare-finance	efinance 无此接口
估值指标详细历史	akshare-finance	PE/PB 历史序列

当一个数据源出错时，可尝试用另一个获取相同数据作为备用。

注意事项

数据来源：公开财经网站（东方财富等），仅限学术研究和个人使用
请求频率：避免高频循环调用，建议间隔 0.5-1 秒
交易时间外：实时行情在非交易时段返回上一交易日数据
数据延迟：免费数据可能有 15 分钟延迟，不适用于实盘交易
接口稳定性：基于网页爬虫，上游网站改版可能导致接口暂时不可用

更多 API 细节见 references/api_reference.md。

Install command

One-click installPick a runner, click Copy, paste into your terminal, press enter

npx skills add aifinlab/FinClaw/skills/efinance-data -y

Open general install guide

View skill source

Works with

Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini
OpenCode
Roo Code
AAide
+Augment
GitHub Copilot
OpenClaw
KKiro
Junie
WWarp
Goose
Trae
Kilo Code
OpenHands
Amp
Zencoder
CContinue
AIAider
CodeBuddy
CodeGeeX
Replit Agent

Security audit

88 / 100

Community

未声明 license/许可。
未声明 version。
未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

Metadata

Source: github
aifinlab/FinClaw
中文

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