用于基于AkShare数据的情绪风险分析场景。适用于金融工作中的基础任务单元。
本 Skill 使用 AkShare 提供的数据接口来完成单只股票的舆情风险识别，核心依赖如下：
stock_news_em
stock_js_weibo_report
建议安装最新版 akshare，因为 stock_news_em 在 AkShare 更新日志中多次修复，旧版本可能出现字段变化或调用失败。
该 Skill 面向“单只股票”的舆情风险识别，功能包括：
输出结果字段包括：
overall_risk_score: 综合风险分数，范围 0~100overall_risk_level: 综合风险等级，取值 low / medium / higharticle_count: 参与分析的新闻条数high_risk_count: 高风险新闻数量medium_risk_count: 中风险新闻数量weibo_hotness_rank: 微博热度排行指数（如可获取）articles: 风险最高的新闻明细pip install akshare pandas
python script/main.py --symbol 000001 --stock-name 平安银行 --limit 50 --output result.json
脚本会在终端打印 JSON，并把完整结果保存到 result.json。
示例输出节选：
{
"symbol": "000001",
"stock_name": "平安银行",
"summary": {
"overall_risk_score": 42.6,
"overall_risk_level": "medium",
"article_count": 28,
"high_risk_count": 3,
"medium_risk_count": 7,
"hotness_adjustment": 4.6
}
}
本 Skill 代码示例以 MIT License 提供；但底层数据来自 AkShare 及其对应上游网站。
使用者需要自行遵守：