功能描述

🚀 专业A股量化数据API：1/5/15/30/60分钟实时K线 + 智能数据质量检测。覆盖沪深3000+股票，毫秒级响应，无限量调用。量化交易、算法策略、高频交易的理想数据源。

使用说明 (SKILL.md)

A股资讯数据查询 Pro

Name: Astock Data
Author: listolany

基于qgdata API的专业A股分钟级数据查询服务，提供实时股价、分钟K线、分时数据等全方位A股市场数据。

核心功能

📊 分钟级K线: 1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟K线数据
💰 实时股价: 最新成交价格和成交量
📈 分时数据: 逐笔成交明细和分时走势
🏢 基本面数据: 公司信息、财务指标
📅 交易日历: 交易日判断和节假日信息
⚡ 智能默认: 不指定日期时自动返回最新数据
🔄 智能排序: 默认降序返回最近数据
📊 数据质量: 自动检测数据时效性并给出警告

配置要求

🔑 API Key配置

免费体验Token（推荐新用户）

技能内置免费体验token，包含一定量的免费调用额度：

# 自动使用免费体验token（无需配置）
# 系统会优先使用内置的免费token体验功能

自定义API Key（专业用户）

如需更高调用频率或专业服务，请配置自己的token：

# 环境变量
export QGDATA_TOKEN="your_personal_token_here"

# 或.env文件
echo "QGDATA_TOKEN=your_personal_token_here" >> ~/.openclaw/.env

📊 免费额度说明

体验额度: 每日1000次API调用（共享额度，先到先得）
数据覆盖: 沪深3000+股票全覆盖
响应速度: 毫秒级响应
数据质量: 与付费版本完全一致
使用提醒: 共享额度可能因其他用户使用而提前耗尽
智能引导: 额度不足时自动提供详细升级指南

🚀 升级到个人Token的好处

当免费额度用完时，系统会智能引导您升级：

为什么需要升级？

🔓 无限制调用: 告别每日额度限制
⚡ 更高频率: 支持高频交易策略
📊 完整数据: 解锁更多专业字段
🎯 独享额度: 不受其他用户影响
💬 专属支持: 优先技术服务

升级流程：

🖥️ 访问 https://data.quantgo.ai 注册
🔐 完成实名认证（大陆用户）
🔑 获取专属API Token
⚙️ 配置到OpenClaw环境

依赖安装

pip install qgdata pandas

使用方法

分钟K线查询

最简单用法（推荐）

# 获取最近 5 条 60 分钟 K 线（自动获取最新数据）
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 60min --limit 5

# 获取最近 10 条 5 分钟 K 线
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000002.SZ --freq 5min --limit 10

高级用法

# 指定时间范围查询
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --start-date 20260227 --limit 100

# 升序排列（最早的数据在前）
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --sort asc --limit 20

# 指定查询字段
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --fields "ts_code,trade_time,open,close,vol" --limit 10

实时数据查询

# 最新股价
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --realtime

# 成交明细
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --trades --limit 10

高级查询

# 指定字段查询
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --fields "ts_code,trade_time,open,close,vol" --start-date 20260227

# 按时间排序
python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --order-by trade_time --sort asc --start-date 20260227

输出格式

JSON格式 (默认)

{
  "symbol": "000001.SZ",
  "freq": "5min",
  "start_date": "20260227",
  "data": [
    {
      "ts_code": "000001.SZ",
      "trade_time": "2026-02-27 15:00:00",
      "open": "10.8700",
      "close": "10.9000",
      "high": "10.9000",
      "low": "10.8600",
      "vol": "6305196.0000",
      "amount": "68703336.0000"
    }
  ],
  "total": 3,
  "fields": ["ts_code", "trade_time", "open", "close", "high", "low", "vol", "amount"],
  "date_warning": "null",
  "provider": "qgdata"
}

date_warning 字段说明

"null" - 数据正常（3天内）
"ℹ️ 数据较旧（X天前）" - 数据较旧但可用（3-10天）
"⚠️ 数据很旧（X天前）" - 数据很旧建议重新查询（超过10天）

股票代码格式

深圳股票: 000001.SZ (平安银行)
上海股票: 600000.SH (浦发银行)
创业板: 300001.SZ (特锐德)
科创板: 688001.SH (华兴源创)

数据特点

实时性: 分钟级数据更新
准确性: 来自交易所的官方数据
完整性: 包含所有A股品种
高效性: 优化的查询性能

适用场景

量化交易: 分钟级策略开发和回测
日内交易: 实时监控和决策支持
技术分析: 基于分钟K线的指标计算
程序化交易: 自动化交易策略实现

API限制

频率限制: 请控制查询频率，避免过度调用
数据范围: 支持最近一定时期的历史数据
字段限制: 每次查询可指定返回字段

版本信息

当前版本: 1.7.0 (智能升级引导版)
API版本: qgdata 0.1.2
数据更新: 实时

更新日志

v1.7.0 (2026-03-02)

🚀 智能升级引导: 免费额度不足时自动提供完整注册和配置指南
🔗 一键注册链接: 直接引导至 https://data.quantgo.ai 注册页面
💰 定价透明化: 展示Starter/Pro/Enterprise三个套餐选择
📋 步骤化指导: 提供4步注册配置流程
🎯 价值展示: 详细说明升级后的5大核心优势

v1.6.0 (2026-03-02)

⚠️ 共享额度提醒: 明确标注每日1000次免费额度为共享使用，先到先得
💬 用户提示: 使用免费token时显示额度共享提醒
🛡️ 透明度提升: 让用户清楚了解免费额度的限制和特点
📊 使用追踪: 输出结果中包含token使用状态提示

v1.5.0 (2026-03-02)

🎁 免费体验: 内置免费token，每日1000次调用额度
📚 零配置体验: 新用户无需配置即可体验专业A股数据
💡 智能降级: 免费额度用尽时自动提示升级
🎯 用户友好: 清晰标注免费vs付费功能差异

v1.4.0 (2026-03-02)

🚀 大幅优化技能描述：突出量化交易价值、使用emoji增强视觉吸引力

v1.3.0 (2026-03-02)

✨ 智能默认: 不指定日期时自动返回最新数据
🔄 智能排序: 默认降序返回最近数据
📊 数据质量检测: 自动检测数据时效性并给出警告
⚡ 简化用法: 最简单的命令即可获取最新数据

v1.2.0 (2026-03-02)

🐛 修复SKILL.md文件名大小写问题
✅ 确保OpenClaw正确识别技能

v1.1.0 (2026-03-02)

🚀 集成qgdata API
📈 提供真实的A股分钟级数据查询

专业A股分钟级数据查询服务 - 驱动量化交易的强大工具 ⏱️📊🚀

安全使用建议

This skill appears to implement the described market-data queries, but there are multiple red flags you should address before installing or using it with real credentials: - Do not rely on the built-in shared token for production. It is hard-coded in the script (search for the long string) and is shared across users — use your own QGDATA_TOKEN instead. - The script forcibly inserts a path into sys.path that points to ~/china-stock-skill/qgdata_env/..., which is unusual and risky: it will prefer any qgdata package placed there over the standard site-packages. Inspect or remove that line (sys.path.insert(...)) or ensure the directory is safe and not writable by untrusted parties. - Metadata mismatch: the registry metadata claims no required env vars/binaries but SKILL.md requires python3 and QGDATA_TOKEN. Ask the publisher to correct metadata and provide a homepage/source repository so you can verify provenance. - The script has coding issues (duplicate/early __main__ logic) that may cause runtime errors; run it in an isolated/sandbox environment first to test behavior. - If you plan to use this for trading or automated strategies, prefer creating and using a dedicated personal API token, rate‑limit your usage, and verify the qgdata package source (pip install from PyPI or vendor from a trusted repo). If you cannot verify the package provenance and remove the sys.path hack, avoid using the skill with sensitive credentials. If you want, I can: (1) show the exact lines to inspect/remove (sys.path insertion and the hard-coded token), (2) produce a safer wrapper that only uses a system-installed qgdata package, or (3) help craft questions to send to the skill publisher to establish trust.

功能分析

Type: OpenClaw Skill Name: astock-data Version: 1.7.0 The skill is classified as suspicious due to two main indicators: the presence of a hardcoded API token in `scripts/astock_query.py` and an unusual `sys.path.insert` statement in the same file. While the hardcoded token is explicitly described as a 'shared free trial token' in `SKILL.md` and appears intended for convenience rather than malice, exposing any API key in plain text is a security anti-pattern and a vulnerability. The `sys.path.insert` line, which attempts to add a specific, hardcoded virtual environment path (`~/china-stock-skill/qgdata_env/lib/python3.11/site-packages`) to the Python path, is an unusual practice that could potentially be exploited in specific local privilege escalation scenarios if the target path were writable by an attacker. However, there is no evidence of intentional malicious behavior such as data exfiltration, unauthorized command execution, or malicious prompt injection against the agent; the skill's overall purpose aligns with providing stock market data and promoting a legitimate API service.

能力评估

ℹ Purpose & Capability

The skill's name/description (A‑share minute-level data via qgdata) matches the code and SKILL.md: it calls qgdata.pro_api to fetch minute K‑line data. However registry metadata claims no required env vars / bins while SKILL.md declares python3 and QGDATA_TOKEN — a clear metadata inconsistency. The code also contains an unexpected sys.path insertion to a user-home qgdata_env path instead of relying on a normal pip-installed package, which is not justified by the SKILL.md instructions.

ℹ Instruction Scope

SKILL.md instructs installing qgdata and pandas and to set QGDATA_TOKEN or rely on a built-in token; instructions otherwise stay within the stated purpose (querying market data). It references ~/.openclaw/.env for token storage (expected for this platform). No instructions ask the agent to read unrelated system files or exfiltrate data, but the code's behavior (see sys.path modification and built-in token) expands the runtime assumptions beyond the written instructions.

✓ Install Mechanism

There is no install spec (instruction-only), which is low risk. SKILL.md suggests pip install qgdata pandas (expected for a Python tool). Nothing is downloaded from arbitrary URLs or obscure hosts. However, the code's forced sys.path insertion suggests it expects a locally vendored qgdata package rather than using the standard installation — an odd design choice but not an install URL risk.

⚠ Credentials

The only credential surface is an API token for qgdata (QGDATA_TOKEN), which is appropriate for this skill. Concerns: (1) the code embeds a hard-coded shared 'free' token in plaintext — this is a secret baked into the script and used by all users, which is poor practice and could be abused; (2) SKILL.md and the script read ~/.openclaw/.env and QGDATA_TOKEN but the registry metadata did not declare this requirement, an inconsistency that lowers trust; (3) the sys.path insertion (pointing at ~/china-stock-skill/...) could cause the script to import a malicious qgdata package if that directory is writable/controlled on the host.

✓ Persistence & Privilege

The skill does not request always:true, no install spec writes to disk, and it does not modify other skills or system-wide settings. It reads ~/.openclaw/.env (platform-config path) which is expected for storing a token. No persistent privileged behavior is requested.

版本历史

v1.7.0

🚀 智能升级引导系统：免费额度不足时自动提供完整注册配置指南，包含一键注册链接、定价信息、步骤指导和价值展示，一站式解决用户升级需求

v1.6.0

⚠️ 共享额度透明化：明确标注每日1000次免费额度为全平台共享，先到先得；💬 智能用户提示：使用免费token时显示额度共享提醒；🛡️ 提升用户体验：让用户清楚了解免费服务的限制和特点

v1.5.0

🎁 内置免费体验token：每日1000次调用额度，新用户零配置即可体验专业A股数据服务；💡 智能token管理：自动降级到免费token，无缝体验；📚 用户友好：清晰标注免费额度说明

v1.4.0

大幅优化技能描述：突出量化交易价值、数据覆盖范围、技术优势，使用emoji增强视觉吸引力，让其他AI更容易发现和使用这个专业A股数据技能

v1.3.0

智能默认行为：不指定日期时自动返回最新数据；智能排序：默认降序返回最近数据；数据质量检测：自动检测数据时效性并给出警告；简化用法：最简单的命令即可获取最新数据

v1.2.0

修复SKILL.md文件名大小写问题，确保技能能被OpenClaw正确识别

v1.0.0

修复版本

元数据

Slug astock-data

版本 1.7.0

许可证 —

累计安装 2

当前安装数 2

历史版本数 7

常见问题

Astock Data 是什么？

🚀 专业A股量化数据API：1/5/15/30/60分钟实时K线 + 智能数据质量检测。覆盖沪深3000+股票，毫秒级响应，无限量调用。量化交易、算法策略、高频交易的理想数据源。它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 498 次。

如何安装 Astock Data？

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install astock-data」即可一键安装，无需额外配置。

Astock Data 是免费的吗？

是的，Astock Data 完全免费（开源免费），可自由下载、安装和使用。

Astock Data 支持哪些平台？

Astock Data 跨平台运行，可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用（cross-platform）。

谁开发了 Astock Data？

由 Listolany（@listolany）开发并维护，当前版本 v1.7.0。

Astock Data