内容来源
产品案例
用 QVeris 接入 FMP
把结构化金融数据变成 Agent 可调用能力。
可复制 Prompt
使用实时市场数据、近期基本面、估值语境以及最新相关公告或新闻分析 AAPL。区分事实和判断，并说明调用了哪些 QVeris 能力。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
投研备忘录 · Markdown memo
案例工作流
每篇文章或教程都按可复用工作流呈现：内容来源、可复制 prompt、QVeris API recipe 和预期输出。
内容来源
教程
OpenClaw A 股金融助手
面向 24 小时市场监控的实用工作流。
可复制 Prompt
从价格走势、收入增长、利润率、估值、近期新闻和关键风险对比 NVDA 与 AMD。使用 QVeris 发现并调用所需金融能力。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
信号扫描表 · Table
内容来源
产品案例
Twelve Data 市场能力
为 Agent 研究任务补充市场数据覆盖。
可复制 Prompt
为 AAPL、NVDA、MSFT、TSLA 生成每日观察列表简报。对每只股票说明发生了什么变化、最强数据点和接下来要关注什么。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
审计附录 · JSON / appendix
Prompt 模板
把 skill 变成可执行 Agent 工作流的 starter prompts。
单只股票简报
为单个股票生成带来源依据的研究快照。
使用实时市场数据、近期基本面、估值语境以及最新相关公告或新闻分析 AAPL。区分事实和判断，并说明调用了哪些 QVeris 能力。
对比两只股票
在一个 Agent 工作流中对比行情和公司基本面。
从价格走势、收入增长、利润率、估值、近期新闻和关键风险对比 NVDA 与 AMD。使用 QVeris 发现并调用所需金融能力。
每日观察列表简报
把观察列表变成可重复执行的每日简报。
为 AAPL、NVDA、MSFT、TSLA 生成每日观察列表简报。对每只股票说明发生了什么变化、最强数据点和接下来要关注什么。
预期输出模板
Agent 跑完工作流后应返回的结构化格式，方便复用和审计。
Markdown memo
投研备忘录
用结论、证据和反证组织成可转发给团队的研究 memo。
章节
- 研究范围
- 核心发现
- 证据表
- 风险与反证
- QVeris 调用与 credits
Table
信号扫描表
把多个 ticker、来源或事件压缩成可排序的表格。
章节
- 对象
- 信号
- 证据强度
- 市场相关性
- 下一步验证
JSON / appendix
审计附录
保留 Agent 调用过的能力、来源、时间窗口和费用估算。
章节
- capabilities_used
- sources
- paid_calls
- estimated_credits
QVeris API Recipe
这个 skill 预期 Agent 执行的 Discover、Inspect、Call 编排链路。
Recipe 步骤 01Discover
POST /search寻找金融数据能力
搜索行情、公告、财务报表、市场数据或分析师数据能力。
示例查询: real-time stock quote and financial statements API
FMPTwelve Datafinancial data providers
Recipe 步骤 02Inspect
POST /tools/by-ids检查参数和质量
在 Agent 调用供应商前确认股票代码参数、覆盖范围、延迟、成功率和计费规则。
Capability schemasProvider metrics
Recipe 步骤 03Call
POST /tools/execute执行市场数据调用
调用选定金融能力，并把结果组织成分析师式简报。
FMPTwelve Data
QVeris 使用量与费用
执行前的规划估算。Discover 和 Inspect 免费；成功执行 Call 时按所选供应商 billing_rule 计费。
典型付费 Call3-8
预计积分3-80 credits
免费动作
DiscoverInspect
付费动作
Call
金融研究工作流
典型股票简报会在免费 Discover 和 Inspect 后调用若干行情、基本面、公告或新闻能力。
实际范围取决于供应商 billing_rule，以及 Agent 调用了多少股票、公告或新闻来源。
安装
在目标 Agent 环境安装 skill。Agent 执行命令或修改本地配置前必须先请求确认。
官方 GitHub 源
这是 QVeris skills 的官方可信源。安装到 Agent 环境前，可以先检查或 fork 对应 skill 目录。
源码路径
QVerisAI/open-qveris-skills/stock-copilot-progit clone https://github.com/QVerisAI/open-qveris-skills.git && cd open-qveris-skills/stock-copilot-pro安装技能OpenClaw
openclaw skills install stock-copilot-proAgent 执行流程
用户复制 prompt 后，Agent 应该展示的执行链路。
01
描述任务
Agent 将用户请求转换为面向能力的搜索意图。
02
发现候选能力
QVeris 返回带有质量、延迟和价格信号的能力候选。
03
检查并选择
Agent 在调用前检查参数、示例和供应商信号。
04
调用并组织结果
选定能力被执行，Agent 将结果组织成最终工作流输出。
安装策略
先读取 manifest 和 agent.md。说明安装命令、API 动作和可能的积分消耗。等待用户明确确认后再修改本地环境。