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title: Skill 接入 —— 安装与使用
description: 一条命令把 OpenMobius-skill 装进 Claude Code / Codex / OpenClaw / Hermes,你的 AI 助手立即拥有 MobiusQuant 全能力。
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# Skill 接入

> 把 MobiusQuant 装进你的 AI Agent 最快路径。**一条命令、4 个平台、<10 分钟**,你的 AI 助手就变成市场感知 + 知识库加持的量化分析师。

[![Repo](https://img.shields.io/badge/GitHub-OpenMobius--skill-171717?logo=github)](https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache_2.0-blue.svg)](https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill/blob/main/LICENSE)
[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-3776ab.svg)](https://www.python.org/)

## 你能用它做什么

实际跑起来是这样 —— 一句话提示词,从安装到第一次分析一气呵成:

![OpenMobius-skill 端到端演示](/demo/final-combined.gif)

装完之后,在终端里的 AI Agent 里直接用自然语言问:

| 你问... | 它做... |
| --- | --- |
| *"什么是 Fair Value Gap,怎么交易?"* | 向量检索 FVG 概念卡 + 关联概念(CISD / OTE / Premium-Discount),引用知识库规则回答 |
| 上传 BTCUSDT 1h K 线图 + *"分析一下"* | 识别资产 → 拉真实 OHLCV → 提取 FVG / OB / sweep / displacement → 5 段式输出 + **精确价位** + 自动标注 PNG |
| *"BTC 1h 现在怎么样?"*(无图) | 实时拉数据 → 特征提取 → 基于知识库的解读 |
| *"BTC 的 RSI(14) 和 MACD 怎么样?"* | 调用指标端点 + 应用每个指标的分析维度规则 |
| 粘贴 OHLCV CSV | 解析 → 分析 → 知识库交叉引用 → 5 段式回答 |
| *"按我给的 entry / SL / target 出张图"* | Playwright + lightweight-charts 渲染 |

底层包含:
- **964 张精选知识卡**(380 概念卡 + 584 案例卡,源自 130 个 ICT/SMC 教学视频)
- **实时行情数据**(Binance · Bybit · OKX · Hyperliquid · A 股 · 港股 · 美股 · 外汇)
- **60+ 技术指标**,自带解读规则(`summary_focus`)

## 安装

### 推荐 —— 让你的 AI Agent 替你装(一句话)

打开你已经在用的 AI Agent(Claude Code / Codex / OpenClaw / Hermes),粘贴下面这段话:

```
帮我安装 OpenMobius-skill,请严格按照这份文档执行:
https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill/blob/main/README_AGENT.md
```

Agent 会自动完成 6 步流程:**环境检查 → 平台识别 → 告知耗时 → 跑安装 → 跑健康检查 → 报告结果**。需要你确认的时候会停下来问你,整个过程 5–10 分钟(主要在下模型和依赖)。

::: tip 也可以这么说
Agent 能识别多种自然表达,以下任意一种都会触发安装流程:

- "帮我装一下 OpenMobius"
- "装一下这个交易 skill"
- "安装 mobius 交易知识库"
- "install OpenMobius-skill on this machine"

我们专门为 Agent 写了 [`README_AGENT.md`](https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill/blob/main/README_AGENT.md) —— 里面是 step-by-step 执行手册:平台路径表、每步成功标准、失败时怎么处理、装完怎么验证。**你不需要懂任何命令行**。
:::

### 进阶 —— 手动跑命令

如果你想自己控制安装流程:

```bash
git clone https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill.git
cd OpenMobius-skill
python install.py
```

安装器会:

1. 创建 `.venv/` 并装依赖
2. 下载 Playwright chromium(~280 MB)
3. 下载 `nomic-embed-text-v1.5` 嵌入模型(~274 MB)
4. 构建 964 张卡片的向量索引
5. 注册 skill 到 `~/.claude/skills/OpenMobius-skill/`
6. 跑健康检查

**首次安装**:~5–10 分钟 · **后续更新**:<30 秒。

::: tip 系统要求
Python 3.10+。详细参见仓库的 [INSTALL.md](https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill/blob/main/INSTALL.md)。
:::

## 平台支持

```bash
python install.py --platform <name>
```

| 平台 | 参数 | 默认安装路径 |
| --- | --- | --- |
| **Claude Code** | `--platform claude-code` *(默认)* | `~/.claude/skills/OpenMobius-skill/` |
| **Codex** | `--platform codex` | `~/.codex/skills/OpenMobius-skill/` |
| **OpenClaw** | `--platform openclaw` | `~/.openclaw/skills/OpenMobius-skill/` |
| **Hermes** | `--platform hermes` | `~/.hermes/skills/market-data/OpenMobius-skill/` |
| 自动探测 | `--platform auto` | 扫 `~/.<agent>` 目录 |
| 全部 4 个 | `--platform all` | 一次性都装 |

共享资源(`scripts/`、`knowledge_base/`、`.venv/`、模型缓存)是**软链接**,4 个平台同时装比单平台只多 ~17 KB。

## 装完直接用

在你的 AI Agent(Claude Code / Codex 等)里用自然语言问:

```
"什么是 Liquidity Sweep"
[上传图] "分析这个 setup"
"ETH 4h 怎么样,给我画张图"
"BTC 1h 的 RSI(14) 和 MACD?"
```

Skill 通过 description 匹配**自动调用** —— 不用手动切模式。

## API Token(可选但推荐)

实时数据拉取走 `api.mobiusquant.ai`,**分两档**:

| 模式 | 限速 | 何时用 |
| --- | --- | --- |
| 匿名 | 10 req/min per IP | 快速试用,无需注册 |
| 带 Token | 60 req/min | 持续使用 |

配置一次永久生效(Agent 读 `.env.local`):

```bash
# 最简单的方式:把 token 粘进对话,Agent 自动跑校验 + 写入 + 验证流水:
你:    <粘贴 mq_xxx... token>
Agent: ✓ Token configured (mq_xxxx…yyyy)

# 手动:
cd <安装目录>
.venv/bin/python scripts/kb_klines.py token set <TOKEN>
```

免费 token 申请:[/apply-token](https://www.mobiusquant.ai/zh/apply-token)(7 天匿名)或 [/account](https://www.mobiusquant.ai/zh/account)(登录永久)。详见 [申请 Token](/zh/token)。

## 更新

```bash
# 拉最新脚本 + 依赖
python install.py --update

# 同时重建向量索引(知识库内容更新后用)
python install.py --update --rebuild-index
```

更新很快(<30s),因为依赖 / 模型 / 索引都复用。

## 卸载

| 目标 | 命令 |
| --- | --- |
| 只取消平台注册(软卸,保留 `.venv` + 索引) | `python install.py --uninstall` |
| 一次卸载所有平台 | `python install.py --uninstall --platform all` |
| 完全卸载(`.venv` + 索引一起删) | `python install.py --uninstall --full` |
| 全部清光(包括共享的 chromium + nomic 缓存,**可能其他项目还在用**,确认再跑) | `python install.py --uninstall --purge --yes-i-know` |

## 排错

先跑环境医生:

```bash
.venv/bin/python scripts/kb_doctor.py
```

输出:venv 状态 · 依赖 · nomic 模型 · 向量索引 · CJK 字体 · skill 注册情况 · API 联通性。

常见问题:

| 症状 | 解决 |
| --- | --- |
| 中文标签显示成方块 | 装 `fonts-noto-cjk`(Linux);macOS / Windows 通常自带 |
| API 请求失败 | 检查网络;探一下 `https://api.mobiusquant.ai/api/health` |
| Claude Code 里 skill 不自动触发 | 确认 `~/.claude/skills/OpenMobius-skill/` 存在;重启 Agent |
| `chroma.sqlite3` 找不到 | 重新跑 `.venv/bin/python scripts/build_index.py` |

## 工作原理(高层)

```
OpenMobius-skill/
├── SKILL.md                # 主入口 —— 你的 AI Agent 会读这个
├── SKILL.body.md           # 共享内容(平台无关)
├── platforms/              # 各平台的 frontmatter(claude-code / codex / openclaw / hermes)
├── workflows/              # qna / analyze / annotate / klines 四个流程
├── scripts/                # AI 调用的 CLI 工具
├── knowledge_base/         # 380 概念卡 + 584 案例卡
└── install.py              # 跨平台安装器
```

AI Agent 通过 `SKILL.md` 的 description 匹配触发 → 路由到 4 个工作流之一:

- **Q&A** —— 概念查询(`kb_retrieve.py`)
- **analyze** —— 图分析 + 引用规则
- **annotate** —— 把 entry/SL/target 标到用户的图上
- **klines** —— 拉数据 + 跑指标 + 知识库解读

## 源码

- 仓库: <https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill>
- License: Apache 2.0
- Issues / PRs: <https://github.com/MobiusQuant/OpenMobius-skill/issues>

## 延伸

- [申请 Token](/zh/token) —— 7 天匿名试用或登录永久
- [支持的行情品种](/zh/markets) —— 11 venue × 512 品种
- [指标库](/zh/indicators/) —— 56 个指标,响应自带解读知识
- [AI Agent 操作手册](/zh/agents) —— 站点结构(供 AI 抓取)