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金價暴跌睇到懵？我用 Kimi K2.5 + Cherry Studio 整咗個「複盤神器」（附 Agent 設計+完整教學）

最近黃金一跳水，好多人第一反應係：要唔要跑？要唔要抄？ 但回頭睇，黃金呢類資產最擅長就係「畀市場強度」。佢嘅劇烈波動，其實經常可以見到歷史嘅影子：

  • 宏觀預期突然轉向（利率/通脹/美元走強），黃金好易快速回撤

  • 風險事件升溫（衝突、金融系統壓力），避險需求又會推高價格

  • 流動性緊張時，甚至會出現「先跌後漲」嘅反直覺走勢

問題係：刷十條新聞，得到嘅係情緒；但你需要嘅係證據鏈。 啱啱好，最近 月之暗面 發布並開源咗 Kimi K2.5 模型。——佢係 Kimi 迄今最智能、最全能嘅開源模型，喺 Agent、代碼、圖像/視頻 等任務上達到開源 SOTA。

於是，我產生咗一個大膽嘅諗法： 既然人腦處理唔切咁多雜亂嘅資訊，能唔能夠畀 Kimi K2.5 住喺 Cherry Studio 嘅 Agent 入面，幫我把今次「黃金暴跌」扒到底朝天？

今日呢篇，唔係枯燥嘅說明書，而係帶你用最新嘅模型、最硬核嘅 Agent 技能，配一個 24 小時待命嘅金融分析團隊。文末會提供呢個 Agent 嘅資料夾 Kimi Agent。

你下載後，配置 3 分鐘，就可以跑。下面，我會把設計邏輯、資料夾結構、元件拆解、運行流程，全數扒畀你睇，如果你盯住 K 線糾結「要唔要抄底」，或者畀新聞轟炸但搵唔到真因，咁你需要呢個。

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點解咁設計？（3 條硬邏輯，唔繞彎）

  1. 數據真實第一，零容忍編造：金融分析最驚「AI 幻覺」。所以強制每步標註來源 + 時間戳，抓唔到就報錯（唔估）。公開來源（例如 Kitco、Investing.com）確保零 API Key 門檻。

  2. 任務拆模組化 + 並行：Kimi K2.5 嘅亮點係「Agent 集群」（自主分身、並行 1500 步）。我哋用 Cherry Studio 嘅 Skills + Sub-agents 模擬：數據抓取、新聞搜集、報告生成三路並進，效率翻倍。

  3. 輸出現代化：唔吐 Markdown（邊個仲睇純文字？），直接生成 HTML（Chart.js 圖表 + 響應式佈局），對標 Kimi K2.5 嘅代碼生成能力。

結果：一份報告 = 近一年走勢圖 + 暴跌時間線 + 三情景預測 + 全來源連結。發畀老闆/群組，直接可用。

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📁 資料夾結構：點解兼容 Claude Code？

核心係 .claude/ 目錄——Cherry Studio 認呢個，能自動加載 Skills 同配置。完整結構來自你嘅 06-DIRECTORY_STRUCTURE.md：

點解要咁分？

  • .claude/ 係 Cherry Studio 嘅標準識別路徑：揀中工作目錄，佢自動加載 Skills（文件名 skill_*.md → Skill 名 financial-data-fetcher）。

  • 備份區防丟：原始 Skills 喺根目錄 skills/，運行時用 .claude/skills/。

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🔧 核心組件拆解：3 個 Skills + 插件 + Sub-agents

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🧩 三大核心 Skills 設計詳情

我哋嚟睇下呢三個「分身」具體係點設計，仲有點解要咁做。

Skill A：financial-data-fetcher (數據獵手) —— 拒絕幻覺

  • 設計痛點：通用 LLM 最容易「瞎編」價格。你問金價，佢可能編個 2023 年嘅數據畀你。

  • Skill 邏輯：

    • 硬約束：我哋喺 Prompt 入面寫死咗規則——「禁止使用訓練數據中嘅價格，必須調用工具」。

    • 工具鏈：配備咗 WebFetch。佢唔係去「搜」百度，而係直接去「爬」指定嘅數據源網頁（例如 Kitco, GoldPrice.org, LBMA）。

    • 數據清洗：佢會將爬上嚟嘅亂七八糟 HTML 清洗成乾淨嘅 JSON 格式（時間戳、開盤、收盤、漲跌幅）。

  • Kimi K2.5 嘅作用：利用其強大嘅長文檔抽取能力，喺幾萬行網頁代碼中精準定位到嗰個 $2,xxx.xx 嘅數字。

Skill B：geopolitical-analyst (地緣邏輯庫) —— 拒絕噪音

  • 設計痛點：黃金暴跌原因好多野（美元升？打仗？拋售？）。普通搜索會把營銷號嘅假新聞都吸入嚟。

  • Skill 邏輯：

    • 多源交叉：唔單止搜「金價」，仲並行搜索「美元指數(DXY)」、「美聯儲會議紀要」、「地緣局勢」。

    • 時間對齊：佢會執行一個核心邏輯——「TimeStamp Matching」。

      • 發現： 黃金喺 UTC 14:30 暴跌。

      • 搜索： UTC 14:30 發生咗乜嘢？

      • 匹配： 發現美國喺 UTC 14:30 發佈咗超預期嘅 CPI 數據。

      • 結論： 暴跌由通脹數據引發。

  • Kimi K2.5 嘅作用：利用其 Agent 集群（分身）能力，佢能模擬「同時閱讀 20 篇新聞」，並過濾掉情緒化嘅噪音，只保留事實。

Skill C：financial-report-generator (前端工程師) —— 拒絕平庸

  • 設計痛點：亦都係 Cherry Studio 最驚艷嘅一步。大多數 Agent 只會俾你吐一段 Markdown 文字，甚至表格都歪歪扭扭。

  • Skill 邏輯：

    • 代碼優先：呢個 Skill 被訓練做「只講代碼語言」。佢唔寫文章，佢寫 HTML + CSS + JavaScript。

    • 動態交互：即使你冇編程基礎，呢個元件都會調用 Chart.js 庫，將組件 A 抓到嘅數據變成可縮放、可懸停查看嘅 K 線圖。

    • 視覺整合：佢會將組件 B 嘅分析結論，以「卡片」或「時間軸」嘅形式，嵌入到網頁佈局入面。

  • Kimi K2.5 嘅作用：利用其升級嘅 Code（編程） 能力，特別係前端構建能力。Kimi K2.5 生成嘅代碼健壯性極高，幾乎唔使人工 Debug 就可以喺瀏覽器跑通。

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Sub-agent 喺呢套 Agent 入面嘅定位係乜嘢？🧩

下面把 Kimi Agent（黃金市場分析 Agent） 入面「Sub-agent（子代理）」呢一層講清楚：佢哋係乜嘢、點解要用、點樣協作、你喺資料夾入面可以見到啲乜嘢。

先把話講清： Skills 更似「可複用嘅流程模組」；Sub-agent 更似「帶獨立工作說明書嘅專職角色」。

主 Agent（你喺 Cherry Studio 裡面創建嘅 Gold Market Analysis Agent）負責三樣嘢：

  1. 拆任務：把「分析黃金走勢/回顧暴跌/寫報告」分成若干獨立子任務

  2. 派任務：把子任務分發俾唔同 Sub-agent（每個子代理有明確邊界同輸出格式）

  3. 驗收與彙總：檢查數據係唔係有來源、時間戳，係唔係出現缺口；最後交畀報告生成模塊輸出 HTML

點解唔畀一個 Agent 一氣呵成？

  • 因為「搜數據、讀新聞、算指標、寫前端報告」對上下文同工具調用嘅要求唔同，揉喺一個 Prompt，最容易跑偏。

  • 拆開後，每個子代理嘅規則可以寫得更死：允許用邊啲工具、輸出乜嘢結構、遇到失敗點處理。

呢套配置入面有啲乜嘢 Sub-agent？分別做乜嘢？✅呢個包入面 Sub-agent 主要係三類（兩類係系統預置，一類係自定義）：

A. 系統預置：search-specialist（搜索與資料整理）

  • name: search-specialist

  • 職責：高級搜索、篩選結果、跨來源驗證、整理引用

  • 輸出特點：會俾出搜索策略、來源 URL、關鍵引用（適合做「暴跌觸發因素時間線」）

用喺黃金分析入面，佢通常負責：

  • 「暴跌」嘅相關新聞來源、發佈時間、關鍵句子

  • 央行、宏觀數據發佈（例如 CPI、利率決議）對應嘅官方/權威來源頁面

  • 同一指標嘅多源校驗（例如 Kitco vs GoldPrice vs Investing）

B. 系統預置：business-analyst（指標與相關性分析）

佢嘅工具係 Read, Write, Bash，好啱做結構化分析：

  • 相關性（黃金 vs DXY、黃金 vs 實際利率）

  • ETF 持倉變化（例如 SPDR Gold Trust）

  • KPI 計算（年化波動率、回撤等——前提係攞到真實數據）

佢嘅價值喺於：把「睇落似分析」嘅描述，變成「可計算、有中間過程」嘅結論。

C. 自定義 Sub-agent：financial-intelligence-agent（歷史數據/技術指標/預測）

路徑：.claude/agents/subagent_financial_intelligence.md佢覆蓋咗偏向「量化流水線」嘅工作：

  • 拉取歷史數據（OHLCV、經濟指標、利率、通脹等）

  • 計算 RSI / MACD / 布林帶 / 均線 / 波動率

  • 輸出一組可追溯嘅中間文件：CSV、JSON（例如 gold_technical_indicators.csv、correlation_analysis.json、gold_price_forecast_12m.csv）

呢一層特別關鍵：佢把「技術分析」從聊天內容剝離出嚟，變成可以落盤嘅產物。之後重用、對比、發畀其他人，都好方便。

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Sub-agent 係點樣被「調度」嘅？（並行策略）⚙️

呢套系統優先走 並行，因為黃金回顧本身係多源資訊任務。

Phase 1：並行收集（減少等待）

  • search-specialist：搜「暴跌當日關鍵新聞/數據發佈時間線」

  • financial-intelligence-agent：拉取近一年價格序列 + 計算指標

  • business-analyst：計算相關性、整理 ETF/宏觀嘅解釋框架

Phase 2：串行計算（有依賴嘅放後面）

  • 只有當歷史數據落盤後，先計算指標/波動率/支撐阻力等

  • 若發現數據缺口，再返回去 search-specialist 補來源

Phase 3：彙總交付

  • 主 Agent 把三路結果「對齊時間戳、對齊口徑」

  • 再調用報告生成模塊輸出 HTML（含圖表、時間線、引用清單）

呢個就係點解呢套 Agent 喺「熱點場景」更能打： 黃金暴跌=資訊密集+口徑混亂，並行搜證 + 校驗 + 彙總，能顯著降低「睇咗好多但更加迷惘」嘅情況。

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Sub-agent 同 Skills 嘅關係：唔好搞錯🤝

喺你嘅包入面，兩者係互補：

  • Sub-agent：更似「專用工作模式」，解決「邊個做、點做、用邊啲工具、輸出乜嘢格式」嘅問題

  • Skills（.claude/skills/）：更似「可重複調用嘅流程模組」，解決「呢一步點樣穩定執行」嘅問題 例如：

    • financial-data-fetcher：強調多源校驗、禁止編數字、輸出結構化數據

    • geopolitical-analyst：強調事件分類、因果機制、時間線格式

    • financial-report-generator：強調 HTML 模板、Chart.js、來源列表、可打印樣式

簡單講： Sub-agent 負責把工作分出；Skills 負責令每一步更穩、更可複用。

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你喺資料夾入面點確認 Sub-agent 「真係生效」？🔍

睇兩個位就夠：

  1. 目錄係唔係標準

    1. .claude/agents/ 入面有 subagent_financial_intelligence.md

  2. 運行日誌（Cherry Studio 內）

    1. 你會見到工具調用同任務分派嘅痕跡（WebSearch/WebFetch/Bash/Write）

    2. 最後可以落地生成文件：例如 gold_analysis_report.html、若果配置包含中間產物亦會輸出 CSV/JSON

如果你希望「更加醒目」，可以喺主 Prompt 入面加一句硬約束：

「請喺報告附錄列出今次調用了邊啲 sub-agent / skills，以及各自輸出嘅文件名。」

咁讀者一眼就睇得出：呢唔係聊天，係流水線。

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🛠️ 實戰教程：三步複刻你嘅專屬 Agent

唔使寫代碼，唔使配環境。我打包咗一個「Kimi Agent」資料夾，你只要識「複製貼上」就用得。

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Step 1：模型配置（月之暗面 嘅 kimi-K2.5 + Anthropic 端點）

呢個係令 AI 變聰明嘅核心。

  1. 打開 Cherry Studio → 模型服務 → 點擊 月之暗面

  1. 跳轉 月之暗面 開放平台攞 API Key（模型調用需要；數據抓取唔需要額外 Key）

⚠️ 高能預警（必做）： 喺 Cherry Studio 嘅配置入面，把 「端點類型 (Endpoint Type)」 必須改為 Anthropic。

  • 點解要改？ 因為 Cherry Studio 嘅 Agent 協議需要喺 Anthropic 端點模式下運行，咁先可以令 Kimi K2.5 完美調度上面提到嗰啲 Skills。

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Step 2：創建 Agent（直接掛載資料夾 Kimi Agent）

文末我為你準備好咗名叫 Kimi Agent 嘅資料夾，入面預裝咗所有技能，你唔使手動重複寫 Skills/Sub-agent。

  1. Cherry Studio → 助手列表旁點 + → 創建 Agent

  2. 名稱：Gold Market Analysis Agent(或者你鍾意嘅名)。

  3. 模型：揀剛配置好嘅 月之暗面 / kimi-K2.5

  4. 工作目錄：揀你下載並解壓嘅 Kimi Agent 資料夾

  1. 打開資料夾入面嘅系統提示詞（例如 .claude/prompts/system_prompt_cn.md），複製黏貼到 Cherry Studio 嘅 系統提示詞框。

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Step 3：打開工具權限 + 插件 + Skills（照單全勾）

  1. 權限開啟：喺 Agent 配置入面開啟權限並授權工具（少一樣都可能卡住）：

  • bash

  • fetch

  • edit

  • multiedit

  • webfetch

  • web search

  • write

  1. 配置插件：

添加系統預置 plugin：

  • business-analyst

  • search-specialist

系統 skills：

  • Excel Analysis

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見證「魔法」

一切就緒。打開資料夾入面嘅 USER_PROMPT_EXAMPLE.md，入面有一段寫好嘅深度指令，直接複製發送畀 Agent。呢段指令會令 Agent 做三樣嘢：

  1. 查：搜索黃金暴跌嘅具體跌幅同發生時間。

  2. 搵：利用 Kimi K2.5 嘅聯網能力，搵月之暗面官方關於新模型嘅特性介紹（唔准瞎編）。

  3. 比：搵歷史上類似嘅暴跌形態，分析係咪有「映射」關係。

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📊 最終效果呈現：佢交出咗啲乜嘢？

點擊發送，你會見到 Agent 開始瘋狂運轉。日誌入面會顯示：Thinking... -> Searching News... -> Calculating...一段時間後，你唔會得到一句廢話，而係會收到一份 HTML 格式嘅深度研報：

  • 📈 近一年黃金走勢可視化（圖表 + 表格）

  • 🧷 關鍵暴漲/暴跌區間標注（尤其係「暴跌」）

  • 🗓️ 事件時間線（每條事件帶來源連結，可核實）

  • 📊 技術指標/相關性分析（有數據就計算；缺失就明確說明）

  • 🔮 三情景預測（條件、區間、風險提示寫清楚）

  • 🧾 數據來源清單（URL + 抓取時間戳）

最終，你會得到一個 gold_analysis.html 文件，打開就睇到：

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💭 寫喺最後

今次體驗令我最震驚嘅，唔係 Kimi K2.5 變得幾強，亦唔係 Cherry Studio 幾好用。 而係 「確定性」。喺金融市場，資訊就係金錢。

以前我哋靠估，依家我哋靠 Agent。通過把 Kimi K2.5 裝入 Cherry Studio，我哋其實係僱咗一個「絕對理性、24 小時聯網、數據可溯源」嘅超級員工。

今次黃金暴跌可能你冇避過，但如果學識咗呢套 Agent 玩法，至少喺認知層面，你已經賺返嚟。 當你掌握咗「把複雜任務拆解為 Skills 組件」呢個核心邏輯，再加上 Kimi K2.5 喺任務規劃、工具調用上嘅質變，你會發現，你以前覺得「AI 做唔到」嘅事，依家都可以交畀 Agent 做：

  • 🕵️‍♂️ 市場偵察兵： 唔想手動刷競品網頁？畀 Agent 自動抓取 10 個競品嘅最新價格同功能更新，清洗去重，每朝九點把整理好嘅 Excel 對比表推送到你桌面。

  • 💻 影子程序員： 代碼寫唔完？唔止係補全代碼，你可以畀 Agent 閱讀成個項目資料夾，按需求自動編寫功能模組、運行本地測試、修復 Bug，並順手生成一份完美嘅 API 文件。

  • ✈️ 極致旅行家： 拒絕流水賬攻略。畀 Agent 根據你嘅預算實時比價機票酒店，綜合天氣同本地活動評價，規劃一條精確到分鐘嘅行程，甚至生成 PDF 路書。

Agent 嘅真正魅力，唔喺於佢可以陪你傾幾耐，而喺於佢嘅自主性同交付力——佢可以好似今日嘅黃金分析師咁，喺你飲咖啡嘅時候，默默把工做完。呢種「任務自動化」嘅感覺，一旦試過，就回唔到頭。

我哋誠意邀請你跳出框架，去探索更多硬核、有趣、實用嘅場景。無論係工作流優化，定生活黑科技，請將你嘅奇思妙想同 Agent 配置文件分享出嚟。

📩 投稿與交流：[email protected]envelope 唔好等未來。屬於你嘅 AI Agent 時代，從依刻，已經開始。

👇 而家就下載，接入 Kimi K2.5，構建你嘅第一支數字化團隊：

📥 附：Kimi Agent 配置資料夾下載連結 ：https://pan.quark.cn/s/1ef986d1a9ff(請確保已安裝 Cherry Studio v1.7.0+ 版本)

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