findscripter 何时使用
当需要判断某上市公司最新一期财报电话会上管理层的整体情绪与语气，以衡量其信心、乐观度与战略前瞻时使用。典型问题：本季管理层是乐观还是谨慎？CEO 信心如何？前瞻表态偏积极还是回避风险？情绪相比上季是升是降？
不该用的边界：
- 未配置 Octagon MCP，或目标公司电话会无可用转写文本（非公开会/未覆盖标的）—— 无数据源可分析。
- 想要直接的买入/卖出/下单决策 —— 本技能只产出情绪与语气解读，不给交易指令；结论须经独立风控与投研复核。
- 需要逐字稿全文、财务数字逐项核对或分析师问答细节 —— 那是
earnings-call-analysis/earnings-qa-analysis的职责，本技能聚焦「情绪/语气」一层。 - 不要把单次情绪标签当作行情预测的充分依据；语气与股价反应常背离。
步骤
- 配置 Octagon MCP（首次）：注册取
OCTAGON_API_KEY，把 octagon-mcp 注册为 MCP server（见下「指令」）。 - 整体情绪分析：对
<TICKER>最新一期电话会发起总体情绪/语气查询。 - 定向细分（按需）：CEO 语气与信心、前瞻情绪、风险/挑战回应方式、信心指标、季度环比情绪变化。
- 对照框架解读：用「情绪分级 / 信心指标 / 语气分类 / 措辞模式」四张表把自然语言结论落到可比标签。
- 留存引用：记录返回的转写来源与页码（如
NVDA_Q32026, Pages: 3-9），便于复核。
指令
注册 MCP server（Claude Code，需先装 Node.js / npx）：
# 通用（mcpServers 配置）
{
"mcpServers": {
"octagon-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "octagon-mcp@latest"],
"env": { "OCTAGON_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
}
}
}
# Windows 命令行格式
cmd /c "set OCTAGON_API_KEY=<your-api-key> && npx -y octagon-mcp"
向 MCP 发起的查询（自然语言，把 <TICKER> 换成代码如 NVDA）：
# 整体情绪与语气
Analyze the overall sentiment and tone of management during <TICKER>'s latest earnings conference call.
# CEO 语气与信心
Analyze the CEO's tone and confidence level in <TICKER>'s latest earnings call.
# 前瞻情绪
What is the forward-looking sentiment in <TICKER>'s earnings call?
# 风险/挑战回应
How did management address challenges and risks in <TICKER>'s earnings call?
# 信心指标
Identify confidence indicators in <TICKER>'s management commentary.
# 季度环比情绪变化
Has management's sentiment changed from the prior quarter in <TICKER>'s call?
返回结构（结构化情绪结论）： 整体情绪（乐观/中性/谨慎）、信心等级（高/中/低）、关键主题、风险表态方式、前瞻聚焦、来源页码引用。
情绪分级量表：
| 情绪 | 典型信号 | 隐含倾向 |
|---|---|---|
| 非常乐观 | 最高级措辞、兴奋、上调指引 | 强多 |
| 乐观 | 自信措辞、积极展望 | 偏多 |
| 中性 | 平衡、克制、陈述事实 | 平稳 |
| 谨慎 | 模糊、加保留、给区间 | 存隐忧 |
| 悲观 | 强调挑战、下调指引 | 偏空 |
信心指标对照（高信心 vs 低信心措辞）：
| 高信心 | 低信心 |
|---|---|
| "We will..." | "We hope to..." |
| "Strong momentum" | "Challenging environment" |
| "Clear visibility" | "Uncertain conditions" |
| "Exceeding expectations" | "Working through issues" |
| 给具体数字 | 给宽区间 |
语气分类： 自信（We're well-positioned）/ 热情（Tremendous opportunity）/ 克制（We're monitoring）/ 防御（Let me clarify）/ 谨慎（Subject to）。
分段对照（同一场会，不同段语气往往不同）： 准备好的讲稿打磨且积极，CEO 开场看战略信心，CFO 段看指引信心，Q&A 最易暴露真实情绪。
示例
Analyze the overall sentiment and tone of management during NVDA's latest earnings conference call.
返回（节选）：NVDA 管理层在 Q3 2026 电话会上整体「乐观且自信」，聚焦增长与战略执行——强调创纪录环比营收与显著同比增长；对把握新兴市场与技术机会有信心；突出最新架构的成功；扩大合作与生态布局；虽承认投入成本压力，但对靠运营效率维持健康毛利保持乐观；语气整体偏长期增长与行业领先。来源：NVDA_Q32026, Pages: 3-9。
注意事项
- 依赖 MCP 配置：先确保 octagon-mcp 已注册且
OCTAGON_API_KEY无多余空格，否则查询报错。 - 结论可比性：把自然语言结论落到上面四张表的标签，才能做季度环比与同行横比；建议记录每季「整体情绪/信心等级/挑战聚焦度」追踪拐点。
- 关注矛盾与分段差异：语气与信息不一致、讲稿乐观而 Q&A 闪躲、CEO 与 CFO 信号不同步，都是值得追问的信号。
- 不是交易信号：情绪解读仅供投研参考，需结合财务、指引、价格反应与风控独立复核；缺数据或边界不清时先停下确认。
- 来源核验：始终保留返回的 ticker_季度_页码引用，便于回溯原文。
互见
- requires：先配置 Octagon MCP（见
references/mcp-setup.md思路），否则无数据源。 - related：
alpha-vantage-market-data（行情/新闻情绪数据接入）、其他 Octagon 财报系技能（earnings-financial-guidance指引信心、price-target-consensus目标价共识）。 - combines_with：
earnings-call-analysis（全场分析叠加情绪层）、earnings-qa-analysis（分析师关切 vs 管理层语气）、earnings-financial-guidance（指引 + 信心等级）—— 组合可从「说了什么 + 怎么说」两面交叉验证一份财报会。
采编自 OctagonAI/skills（MIT 许可），已做中文适配重写。