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🦀 ClawHub

Lg Agent Platform

by @guangfuwu

Privora · 私人专属数据管家 for AI Agents. Give Hermes / Claude / GPT a Bearer Token to multi-asset data — A股 / 港股 / 持仓 / 黄金 unified API + 24/7 portfolio monitoring +...

Versionv1.0.13
Downloads715
Stars⭐ 1
#crypto-defi#security#finance#legal
TERMINAL
clawhub install lg-agent-platform

📖 About This Skill

name: lg-agent-platform version: 1.0.11 description: Cloud Quant & Stock Monitor. Serverless alerts to Feishu/WeChat. Portfolio PnL, minute bars, Python strategy backtesting, and zero-friction feedback. 自动盯盘, 量化交易, 回测, 飞书推送. license: MIT-0 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "env": ["LG_AGENT_BASE_URL", "LG_AGENT_TOKEN"] } } }

LG Data Stock Monitor

赋予您的通用 AI Agent 专业的金融量化与全天候盯盘能力。 支持 A 股、港股实时行情与分钟线数据，提供 Serverless 云端策略托管及飞书/微信毫秒级预警推送。

🎯 最佳适用场景：实时股票预警、持仓盈亏追踪、自动化量化工作流。

!演示

🌟 核心亮点

1. 🤖 兼容所有主流通用 AI Agent

打破生态壁垒，本技能不仅专供某一平台，而是完美兼容 Hermes、OpenClaw、Claude Code、GitHub Copilot 等所有支持外挂工具/技能的通用大模型 Agent。只需简单配置环境变量，您的通用 AI 助手瞬间化身专业量化分析师。

2. 🔒 银行级数据隐私隔离 (Privacy First)

无需向大模型暴露您的敏感财务数据！ 传统对话模式要求您手动输入持仓数量和成本，极易造成隐私泄露。本技能采用云端托管架构，您的真实持仓、账户数据全部安全储存在 lg-data.cc 平台。Agent 仅通过加密 Token 安全调用盈亏分析结果，彻底杜绝隐私数据被用于大模型训练的风险。

3. ⚡ Serverless 极速预警与零部署

策略云端托管运行，无需您购买第三方行情 API，无需自建服务器维护 Cron 任务，无 Token 消耗税。策略触发后，毫秒级推送到您的飞书机器人或微信 Webhook。

🛠️ 能做什么

| 核心功能 | 详细说明 | | :--- | :--- | | 资产盈亏巡航 | 一键查询持仓明细、当日盈亏、历史收益率，数据由 lg-data.cc 闭环处理。 | | 云端自动盯盘 | 设置预警条件（突破均线、涨跌幅、换手率等），触发即通知，7x24小时云端值守。 | | 多终端实时推送 | 策略触发毫秒级推送到飞书、微信 Webhook，不错过任何交易信号。 | | 实时深度行情 | 获取 A 股、港股实时报价及分钟线数据，为 Agent 提供精准决策依据。 | | 策略回测 ✨ NEW | 用 Python 写策略、用平台日线数据一键跑历史回测，输出 Sharpe / 最大回撤 / 交易明细 | | 用户声音收集 | 支持 Agent 代客户提交 Bug 和需求，无缝对接后台反馈系统。 |

🚀 快速接入 (Quick Start)

只需三步，即可让您的 AI Agent 拥有量化能力：

1) 获取您的专属 Token

1. 注册并登录 lg-data.cc 2. 进入 Account Settings / Token 页面 3. 创建一个仅包含所需 scopes 的专用 Token（建议先用只读或低权限 Token） 4. 复制您的专属 LG_AGENT_TOKEN

2) 为您的 Agent 配置环境变量

在您使用的 Agent 终端（如 Hermes、Claude Code、GitHub Copilot 或 OpenClaw）中注入以下环境变量： 
export LG_AGENT_BASE_URL="https://lg-data.cc"
export LG_AGENT_TOKEN="***"
公开版仅支持以上 Bearer Token 方式，不支持 session cookie / CSRF 兼容调用。

3) 唤醒 Agent，开始对话

现在，您可以直接用自然语言向您的 Agent 下达指令了！

💬 典型应用场景

场景 1：查询私密资产盈亏（数据不落大模型）

> 您： “帮我查下今天的账户盈亏情况。” > > Agent（调用 dataasset.data.get）： > “为您同步 lg-data.cc 的最新分析结果： > 💰 当日盈亏： +319 元 | 累计浮动： -19,135 元 > 📊 持仓明细： > - 中国核电：+2.06% > - 永和股份：-32.45% > - 中国联通：-16.25%”

场景 2：设定云端智能监控

> 您： “帮我监控贵州茅台，只要突破MA20均线就通知我。” > > Agent（调用监控接口）： > “✅ 已在云端成功创建监控任务： > - 标的：贵州茅台 (SH600519) > - 条件：价格突破 MA20 > - 通知：飞书/微信推送 > *任务将在 Serverless 云端静默运行，触发时您将立刻收到推送。*”

场景 3：测试流程并抓取执行日志

# 触发执行（异步），记下返回的 executionId

自定义参数放在 body 里：key=参数名（以 - / -- 开头），value=参数值


后端会自动注入 -f  —— body 里不用传 -f（传了也会被忽略）

RESP=$(scripts/lg_agent_exec.sh '{
  "skillId": "process.ingestion.execute",
  "pathParams": {"id": "123"},
  "body": {
    "-start_date": "20260419",
    "-end_date":   "20260420",
    "--env":       "dev"
  }
}')
EXEC_ID=$(echo "$RESP" | jq -r '.executionId')
轮询日志，直到 completed=true

OFFSET=0
while :; do
  LOG=$(scripts/lg_agent_exec.sh "{
    "skillId": "process.ingestion.execute.log.get",
    "pathParams": {"id": "123", "executionId": "$EXEC_ID"},
    "query": {"offset": "$OFFSET"}
  }")
  echo "$LOG" | jq -r '.logLines[]'
  [ "$(echo "$LOG" | jq -r '.completed')" = "true" ] && break
  OFFSET=$(echo "$LOG" | jq -r '.nextOffset')
  sleep 1
done
echo "exitCode=$(echo "$LOG" | jq -r '.exitCode')"

返回：status 由 running 过渡到 completed 或 failed，exitCode 为脚本退出码，logLines 为增量日志行。

场景 4：策略回测（双均线跑茅台）

> 您： “用双均线（5日/20日）对茅台 SH600519 过去三年跑个回测”

在平台新建一个 python_script 流程节点，脚本如下（lg_utils 已预装）：

from lg_utils import get_variable
from lg_utils.backtest_examples.dual_ma import DualMA
from lg_utils.backtest_examples.stock_day import run_stock_day_backtest
result = run_stock_day_backtest(
    strategy=DualMA(fast=5, slow=20),
    stock_num="600519",
    start="20220101",
    end="20241231",
    initial_cash=1_000_000,
    commission_bps=3, slippage_bps=1,
)
print(result.summary())
result.export_to_context("maotai_ma520")

任务日志里会出现：

=== Backtest Summary ===
asset           : stock_day
period          : 20220101 ~ 20241231  (bars=725)
total_return    : 23.1500%
sharpe          : 0.8412
max_drawdown    : 18.2300%
num_trades      : 14
win_rate        : 57.1429%
__LG_BACKTEST_RESULT__:maotai_ma520:{"metrics":...,"trades":...}

完整 JSON（含 trades / equity_curve）会被下游节点或监控面板消费。

技能列表

REST 技能（scripts/lg_agent_exec.sh 调用）

> 当前公开版 skill 仅包含只读能力与常规非破坏性写操作。删除、终止、撤销、系统级评估、审批流等高风险/管理类操作不在该公开版 skill 范围内。 > 风险标记：🟢 low / 🟡 medium。所有 GET 技能默认对会话用户开放；写操作需显式授予 scope。

流程 (Process / Ingestion)

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | process.ingestion.list | GET | 列出所有流程 | 🟢 | | process.ingestion.get | GET | 根据 id 获取流程详情 | 🟢 | | process.ingestion.execute | POST | 异步触发流程执行（返回 executionId）。body 接收自定义 CLI 参数，如 {"-start_date":"20260419","--env":"dev"}。后端自动注入 -f ，不要自己传 -f。 | 🟡 | | process.ingestion.execute.log.get | GET | 按 executionId 拉取日志+状态，支持 offset 增量轮询。记录持久化在 process_execution 表 + 磁盘文件，重启不丢。 | 🟢 | | process.component.list | GET | 列出当前团队可用的步骤组件（含 Markdown 使用说明） | 🟢 | | process.pipeline.build | POST | 一次性创建完整 pipeline（节点+组件+边） | 🟡 | | process.pipeline.update | PUT | 全量更新已有 pipeline（PUT /api/ingestions/{id}，同形 BuildPipelineRequest）。nodes 省略=仅改名/描述，保留现有步骤；nodes=[] 显式清空；nodes=[...] 全量替换。每次 PUT 自动写一条 dacp_meta_proc_version，可 /versions/{n}/restore 回滚。legacy team_name IS NULL 的流程会直接 403，需先 backfill。 | 🟡 |

调度 (Schedule)

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | schedule.job.list | GET | 列出调度作业 | 🟢 | | schedule.job.get | GET | 获取调度作业详情 | 🟢 | | schedule.instance.list | GET | 列出作业实例（运行历史） | 🟢 | | schedule.instance.log.get | GET | 按 jobTriggerId 拉取作业日志 | 🟢 | | schedule.job.plugin.webhook.trigger | POST | 触发作业绑定的 webhook 插件 | 🟡 |

数据源 & 数据资产 (Datasource / Data Asset)

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | datasource.list | GET | 列出数据源 | 🟢 | | datasource.get | GET | 获取数据源详情 | 🟢 | | datasource.list.active | GET | 列出活跃数据源 | 🟢 | | datasource.connection.test | POST | 测试数据源连接 | 🟡 | | dataasset.list | GET | 列出数据资产 | 🟢 | | dataasset.get | GET | 获取资产详情 | 🟢 | | dataasset.schema.get | GET | 获取资产 schema | 🟢 | | dataasset.data.get | GET | 查询资产数据（盈亏、行情等） | 🟢 |

看板 & 工作空间 (Dashboard / Workspace)

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | dashboard.list | GET | 列出看板 | 🟢 | | dashboard.get | GET | 获取看板详情 | 🟢 | | dashboard.data.get | GET | 一次拿看板所有组件的数据（支持 maxRows，默认 100，上限 500） | 🟢 | | workspace.list | GET | 列出工作空间 | 🟢 | | workspace.get | GET | 获取工作空间详情 | 🟢 |

订阅 & Marketplace

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | subscription.token.list | GET | 列出订阅 token | 🟢 | | subscription.token.create | POST | 创建订阅 token | 🟡 | | marketplace.item.list | GET | 列出可订阅的看板/资产 | 🟢 | | marketplace.item.subscribe | POST | 订阅市场条目 | 🟡 | | marketplace.item.unsubscribe | POST | 取消订阅 | 🟡 |

指标告警 (Metric Alert)

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | metric.alert.list | GET | 按 dashboardId 列出告警规则 | 🟢 | | metric.alert.get | GET | 按 ruleCode 获取规则 | 🟢 | | metric.alert.create | POST | 创建告警规则 | 🟡 | | metric.alert.update | PUT | 更新告警规则 | 🟡 | | metric.alert.toggle | PUT | 启用/停用规则 | 🟡 | | metric.alert.test | POST | 仅测试（无副作用） | 🟡 | | metric.alert.evaluate | POST | 执行评估并按规则触发 webhook | 🟡 |

Webhook 插件

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | plugin.webhook.send | POST | 通过数据源发送 webhook | 🟡 |

用户注册 & 反馈

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | auth.user.register | POST | 注册新账号（teamName 自动生成为 tenant_${username}） | 🟢 | | feedback.submit | POST | 提交反馈/Bug/需求 | 🟢 | | feedback.list | GET | 查看历史反馈与官方回复 | 🟢 |

Stock Studio（需开通 stock_studio 解决方案权限）

| skillId | method | 功能 | 风险 | |---|---|---|---| | stockstudio.portfolio.list | GET | 查持仓（支持 account_id/market/stock_num/q/limit/offset） | 🟢 | | stockstudio.portfolio.create | POST | 新增持仓条目 | 🟡 | | stockstudio.portfolio.update | PUT | 更新持仓 | 🟡 | | stockstudio.trading.list | GET | 查交易记录 | 🟢 | | stockstudio.trading.create | POST | 录入新交易（自动更新持仓） | 🟡 |

> 技能源在 app.js 的 SKILL_CATALOG，运行时可通过 GET /agent/skills 查询当前 token 实际可用的列表（会过滤 scope）。

Python 工具库 lg_utils（在平台 python_script 流程节点里 import 使用）

平台的 python_script 执行器会自动把 lg_utils 注入到用户脚本的 PYTHONPATH，无需安装。

| 模块 / 函数 | 功能 | |---|---| | lg_utils.get_variable(key, default) | 读取流程上下文变量（由前端/调度器传入） | | lg_utils.get_context() | 当前团队快照：assets / datasources / dashboards / processes | | lg_utils.get_asset_data(asset, page, size, order_by, filter_column, filter_value, ...) | 分页拉团队有权限的资产数据（股票行情、持仓等） | | lg_utils.get_connection(ds_name) / get_db_config(ds_name) | 按团队数据源名取 JDBC 连接 | | lg_utils.backtest(strategy, asset, ...) ✨ NEW | 策略回测引擎：单资产、long-only、整数股；输出 Sharpe / Sortino / MaxDD / 胜率 / 交易明细 / equity_curve | | lg_utils.backtest_examples.dual_ma.DualMA ✨ NEW | 内置双均线参考策略 | | lg_utils.backtest_examples.stock_day.run_stock_day_backtest ✨ NEW | 针对平台 stock_day 日线表（OPEN_PRICE/CLOSE_PRICE/day_id/STOCK_NUM）的快捷封装 |

环境要求

必需

  • LG_AGENT_BASE_URL - 平台地址（默认 https://lg-data.cc）
  • LG_AGENT_TOKEN - Bearer Token（公开版唯一认证方式；建议使用最小权限、专用 Token）

    • Security Notes

  • 公开版 skill 仅支持 Bearer Token 模式，不接受会话 Cookie / CSRF。
  • 首次安装建议使用测试账号或低权限 Token 验证读取类能力。
  • 当前公开版 skill 仅面向只读与常规非破坏性写操作；删除、终止、审批与其他管理类能力应通过单独的 admin 工具或人工流程处理。
  • 写操作应只授予明确需要的 scopes。
  • 不要在脚本里硬编码 Token 凭据。

    • 注意事项

  • 公开版 skill 不包含删除、终止、撤销、审批等高风险管理操作。
  • 公开版 helper scripts 只支持 Token 调用，不支持 session/cookie 兼容模式。
  • idempotencyKey 用于幂等控制，写操作请保持稳定。
  • Token 从平台获取，不要硬编码在脚本中。

    • 传送门： https://lg-data.cc