{"repo":"quantskills/skill-xingtai-catcher","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/quantskills/skill-xingtai-catcher","clone":"git clone https://github.com/quantskills/skill-xingtai-catcher.git","description":"PatternCatcher MCP skill for similar K-line stock and futures search","language":"Python","stars":28,"topics":["a-share","futures","mcp","kline-pattern","quantskills"],"license":"GPL-3.0","category":"mcp-servers","readme_excerpt":"形态捕手 Skill 把这个仓库地址发给你的 AI，它就可以帮你用文字描述、K 线截图、手绘走势图，查找相似的 A 股或期货形态，并返回候选标的、评分、结果页和分享页。 结果仅用于形态相似度研究和选股辅助，不构成投资建议。 你可以怎么说 文字搜索： 手绘图搜索： K 线截图搜索： 固定模板筛选： 这些固定模板会直接走服务器的“今日形态雷达”，不会让 AI 临时画一张图再搜索，所以结果更稳定，也更适合每天跟踪。 如果你没有说明周期和 BAR 长度，AI 应该先问你： 图片搜索规则 如果你上传了图片，AI 应该直接把原图交给形态捕手匹配： - 手绘图、单线走势图、画布截图：使用 kind=drawing ，并默认 mode=high precision 。 - 真实 K 线蜡烛图截图：使用 kind=upload screenshot 。 - 不要让 AI 先把图片改写成文字。 - 不要让 AI 重新画一张图再搜索。 - 如果 AI 不确定图片类型，它应该先问你“这是手绘走势图，还是 K 线截图？” 真实 K 线截图如果识别失败，通常是图表裁剪不够清楚。请尽量只保留 K 线主图和指标区，减少网页按钮、聊天窗口、边框和空白区域。只有确认图片本来就是手绘/单线图时，才应该改成手绘模式重试。 产品效果 首页和今日形态雷达 首页展示最新数据日期、固定模板雷达，以及 Skill 下载入口。固定模板适合“不想画图，直接看机会”的用户。 手绘走势找相似 你可以直接画一条走势轮廓，选择市场、模式、周期和匹配长度，然后让系统在全市场里寻找相似形态。 结果页和候选列表 结果页会展示候选列表、输入预览、标的 K 线图、评分、数据日、周期和 BAR 长度。你可以继续分享、订阅或导出图片。 大模型分析 点击分析后，系统会结合当前 K 线图、指标结构和模板背景，生成走势判断、后续预判、交易计划和风险提示。 个人后台和订阅 登录网站后，可以保存形态、订阅模板，设置每日推送时间，并通过飞书或企业微信接收最新结果。 能力边界 - 文字模板：强趋势延续、底部反转、W底/双底、趋势回踩、震荡整理、M头/顶部反转。 - 手绘走势：适合表达轮廓，例如 W 底、M 头、趋势延续、震荡后上行、下跌后反转。 - K 线截图：适合已有股票或期货的图表截图，系统会识别蜡烛结构后匹配。 - 周期：日线、60分钟。 - 匹配长度：30 BAR、60 BAR、120 BAR。 - 市场：A 股、期货、全市场。 手绘 W 底和 M 头的小技巧 画 W 底时，建议先画一段前置下跌，再画第一个底、反弹、第二个底和右侧抬升。只画最后一个 W，容易丢失“底部反转”的上下文。 画 M 头时，建议先画一段前置上涨，再画第一个顶、回落、第二个顶和右侧走弱。只画最后一个 M，容易和普通震荡混在一起。 直连脚本 一般用户只需要把仓库交给 AI，不需要自己运行命令。如果你的 AI 需要明确命令，可以使用仓库里的直连脚本。 AI 调用脚本后应读取 .xingtai result.txt ，再把结果整理给用户。 文字搜索： 手绘图搜索： K 线截图搜索： 如果 K 线截图识别失败，而你确认它其实是手绘/单线图，才使用： 调试时想在终端直接打印结果，可以加 --print 。 使用限制 - top n 最大为 10。 - 图片建议压缩后再上传，默认最大 2MB。 - 公共试用服务有频率限制，短时间大量请求可能会排队或被拒绝。 - 服务返回的是形态相似候选，不保证未来收益。 仓库内容 Contributors - 松鼠量化 / song","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/quantskills","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/quantskills/skill-xingtai-catcher/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}