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此 Skill 是针对 A 股市场设计的全面量化与定性研究助手。专为专业交易员、分析师与投资者打造，通过整合复杂的技术数据与实时新闻情绪，自动化收盘后的市场复盘流程。该工具采用多 Agent 并行处理架构，将市场行为解构为宏观扫描、情绪测量、板块结构、资金流向、技术指标及情景规划等六大核心模块，并将原始数据转化为极具洞察力且视觉风格对标金融时报（FT）的交互式 HTML 日报。

• 多 Agent 协同：执行专用的子 Agent 进行宏观情绪分析、板块资金流向追踪及技术估值研究，确保分析的深度与逻辑的交叉验证。

• 数据驱动整合：利用 AkShare 采集全面的财务金融指标（指数数据、PE/PB、资金流向、北向资金），并使用 Tavily API 获取经过降噪筛选的新闻事件。

• 量化分析引擎：将原始市场信号转化为结构化指标，包括 ERP（股权风险溢价）、行业四象限分析及技术趋势矩阵。

• 交互式可视化：输出结构化的 HTML 报告，内置动态 ECharts，提供清晰、专业且视觉统一的阅读体验。

• 使用注意：需要配置 TAVILY_API_KEY 环境变量或本地 MCP-auth JWT token 才能运行。

• 执行流程：系统识别目标交易日期（默认为最近交易日），并自动通过 scripts/fetch_market_data.py 和 search_news.py 触发数据采集。

• 实际限制：请确保已安装 Python 依赖库（numpy, pandas, akshare）。逻辑强制要求行情与新闻的双源数据完整性，若缺少任一类数据将无法生成报告。

• 输出管理：遵循严格的目录结构规范（SKILL_ROOT/assets 用于存放 JSON 中间产物），以保持项目整洁与数据完整性。