A Share Macro

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name: a-share-macro
description: 中国宏观经济分析/经济数据解读。当用户说"宏观分析"、"经济数据"、"GDP"、"CPI"、"PMI"、"社融"、"M2"、"降准降息"、"宏观经济怎么看"、"经济形势"、"货币政策"、"财政政策"时触发。基于 akshare 获取中国核心宏观经济指标，结合 web 搜索获取最新政策动向和市场解读，生成结构化宏观分析报告。支持机构宏观研究风格（formal）和个人宏观笔记风格（brief）。不适用于个股分析或行业研究。
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### 数据源
```bash
# akshare 宏观数据接口（cn-stock-data 不直接覆盖宏观数据，需通过 akshare 获取）
python -c "
import akshare as ak
# GDP
df = ak.macro_china_gdp()
# CPI
df = ak.macro_china_cpi_monthly()
# PPI
df = ak.macro_china_ppi_monthly()
# PMI（制造业）
df = ak.macro_china_pmi_monthly()
# 社会融资规模
df = ak.macro_china_shrzgm()
# M2 货币供应
df = ak.macro_china_money_supply()
# LPR
df = ak.macro_china_lpr()
# 进出口
df = ak.macro_china_trade_balance()
print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))
"
```
补充 web 搜索：央行/国务院/统计局最新发布、券商宏观研报、市场解读。

### Workflow (5 steps):

**Step 1: 确定分析范围**
根据用户需求：
- **综合宏观**："宏观经济怎么看" → 全面分析 GDP/CPI/PMI/社融/货币政策
- **单项数据**："最新 CPI 怎么样" → 聚焦单个指标深度解读
- **政策分析**："降准降息影响" → 聚焦货币/财政政策
- **市场影响**："宏观对 A 股什么影响" → 宏观到市场的传导链条

**Step 2: 数据获取**
通过 akshare 获取核心宏观指标（近 12-24 个月）：

**经济增长**：
- GDP 季度增速（实际 + 名义）
- 工业增加值同比
- 固定资产投资同比
- 社会消费品零售总额同比

**物价**：
- CPI 同比/环比（总体 + 核心CPI）
- PPI 同比/环比

**先行指标**：
- PMI 制造业/非制造业/综合（50 为荣枯线）
- PMI 分项：新订单/生产/就业/库存

**金融**：
- 社会融资规模（存量同比 + 当月增量）
- M1/M2 同比增速（M1-M2 剪刀差）
- 新增人民币贷款
- LPR（1年期/5年期）

**外贸**：
- 进出口同比增速
- 贸易顺差

**Step 3: 数据分析**

**趋势判断**：
| 指标 | 当前值 | 前值 | 去年同期 | 趋势 | 解读 |
|------|--------|------|---------|------|------|

**经济周期定位**：
- 复苏期：GDP↑ CPI↑ PMI>50 社融↑
- 过热期：GDP高位 CPI↑快 PMI高位
- 滞涨期：GDP↓ CPI↑ PMI↓
- 衰退期：GDP↓ CPI↓ PMI<50 社融↓

**政策空间判断**：
- 货币政策：降准/降息空间、流动性松紧
- 财政政策：赤字率、专项债额度、减税降费

**Step 4: 对市场的影响判断**
- 经济数据超/低于预期 → 对 A 股的影响方向
- 政策转向信号 → 利好/利空哪些板块
- 流动性变化 → 对成长股 vs 价值股的差异影响
- 汇率影响 → 人民币走势对北向资金的影响

**Step 5: 输出**

### 风格说明
| 维度 | formal（机构宏观研究） | brief（个人宏观笔记） |
|------|---------------------|---------------------|
| 篇幅 | 4-8 页 | 1-2 页 |
| 数据覆盖 | 完整（8+ 项指标） | 核心（3-5 项关键指标） |
| 历史对比 | 近 12-24 个月趋势 | 当前 vs 前值 vs 去年同期 |
| 经济周期 | 详细定位 + 历史类比 | 一句话判断 |
| 政策分析 | 完整（货币+财政+产业） | 核心政策方向 |
| 市场影响 | 详细板块影响分析 | 1-2 句结论 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |

### 关键规则
1. **数据来源标注**：所有数据标注来源（统计局/央行/海关）和发布日期
2. **预期差分析**：数据公布后的市场反应取决于实际值 vs 市场预期的差值
3. **不做精确预测**：宏观预测极难，给出趋势判断和概率评估而非精确数字
4. **区分领先/同步/滞后指标**：PMI 是领先指标，GDP 是滞后指标，分析时注意时序关系
5. **政策解读谨慎**：政策信号往往需要多次确认，避免过度解读单次表态
6. **与其他 skill 联动**：宏观判断可指导 a-share-sector（哪些行业受益）、a-share-stock-screen（调整筛选策略）

## 使用示例

### 示例 1: 基本使用

```python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})
```

### 示例 2: 命令行使用

```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```