sensedeal/cue-skills

cue-skills

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Cue（sensedeal）官方开源 agent skills 集合。

skill 是一份可移植的指令包,任何 AI agent（Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI / OpenClaw 等）都能 load 它来获得新能力——无需改 agent 本身。这个仓库收纳 Cue 对外维护的 skills。

第一次来? 先看 为什么用 Cue · English——能亲验的带引研究,以及如何免费试。

安装

npx skills add sensedeal/cue-skills                       # 默认:列出 cue-buddy、cue-research、cue-omni-reader、cue-data-mcp
npx skills add sensedeal/cue-skills --skill cue-research   # 只加一个

手动安装与各 skill 说明见 如何使用 skill。DSH 用户直接看 DSH 组合包。

DSH 用户:安装 Cue 深度研究组合包

在用 DeepSeek Harness?把三个 Cue bundle 加进 profile,即可获得 Cue 的原生 mcp__omni__(解析/读取)与 mcp__cue_(金融/监管数据)工具:

dsh plugin --profile web add @cueai/dsh-omni-reader            # Omni Reader 解析/读取工具
dsh plugin --profile web add @cueai/dsh-omni-reader-guard      # 可选 SSRF/同意护栏
dsh plugin --profile web add @cueai/dsh-cue-data-mcp           # Cue 公开数据 MCP(15 域 / ~104 工具)

重启 dsh;模型即可见 mcp__omni__parse / …get_parse_status / …read_result / …read_outline / …save_result / …cancel_parse / …discard_result 与 mcp__cue___* 数据工具。CUE_API_KEY(可选 OMNI_ALLOWED_ROOTS)在 $DSH_HOME/.env 里设置。指引:dsh/·usage.md。

DSH 组合包

本仓库还提供 DeepSeek Harness 的 bundle(组合包),位于 dsh/:把 Cue 的 MCP server 接进 DSH profile,让它的工具以原生形式暴露(如 mcp__omni__parse)。skill 是可被 agent 加载的指令包;bundle 是面向 Harness 的组合包(package.json + cordis.patch.yml)。安装:dsh plugin --profile web add ;详见 dsh/README.md 与 cue-omni-reader 的 bundle。

仓库内 skill 列表

| Skill | 用途 | 状态 |
|---|---|---|
| cue-buddy/ — cue-buddy | 让业务专家通过自然对话起草、校验、测试、调优、设为常用 Cue 搭子（buddy）调研模板。不需要 Python / 不需要懂 API；agent 替用户调 Cue 生产 API。 | v0.3.8 |
| cue-research/ — cue-research | cue-buddy 的兄弟 skill,负责在你自己的 AI agent 里用 Cue：自然语言提问 → 匹配 ≤2 个候选搭子(或走 /api/rewrite 自由式深研) → 确认 credits → 后台跑、replay 取报告 → 满意可一键沉淀为搭子(回流给 cue-buddy)。支持仿写/mimic(模仿参考链接或样本文档的写作风格)。 | v0.3.8 |
| cue-omni-reader/ — cue-omni-reader | 帮外部 agent 通过官方 MCP 工具解析 HTTP(S) URL 与已授权的本地文档、音频、视频，覆盖安全 Bridge 自举、可恢复 operation、有意选择 inline/artifact 交付、目录导航、完整结果读取与清理。薄指令层，不含自定义解析器或协议 driver。 | v0.5.1 |
| cue-data-mcp/ — cue-data-mcp | 让外部 agent 通过 Cue 的公共 MCP 数据服务查询外部数据（监管、宏观、披露、市场数据、法律全文、持仓、实体数据、学术、IPO、股权激励、回购、财报附注）：从匿名 /api/mcp-catalog 发现 live 域，再按每个域的 routing DTO 直连。薄指令层，不硬编码端点或工具名。 | v0.3.6 |
| playbook/ — playbook 场景 skills | Cue 搭子广场每个场景一个可供 agent 加载的 SKILL.md(投资研究 / 信贷尽调 / 财富投顾 / 全球宏观 …)。加载后你的 agent 就能跑该场景的 Cue 深度研究:运行时查 live /api/playbook 取该场景当前搭子 → 选一个 → 确认 credits → 跑 → 返回带来源报告。运行时查 live、不烤 template_id,搭子增删改自动反映、无需重生成。由 scripts/gen_scene_skills.py 自动生成。两种用法:与 cue-research/cue-buddy 一起整包装,或单独发到第三方 skill 市场——单场景 skill 自带自举(本机若无 runner 则克隆本仓获取,GitHub 不通走 Gitee 镜像)。 | 自动生成 |

Cue surface 扩展会陆续在这里加新 skill。

Cue 是什么 / 搭子是什么

Cue 是面向高精度金融与商业场景的 Deep Research Agent + Intelligence Sentinel 平台。从 300+ 专业数据源（A 股/港股/美股披露 / 工商 / 司法 / 监管 / 资金流 / 行业研报 / 政府采购）里挑工具、多源交叉验证,几分钟产出带源引用的结构化报告——不杜撰、可回查。

"搭子" 是一份针对具体场景的调研 playbook——对公授信预尽调 / 主体合规风险公开快照 / 季度财报点评 / 私募尽调 等——定义一次,之后给个主体名就跑完。本仓库的 cue-buddy skill 就是让业务专家用对话 author 这些 playbook 的工具。

详细 walkthrough:cue-buddy/README.zh-CN.md。

范围边界:Cue 工具面仅覆盖公开数据源(上市公司披露 / 工商登记 / 司法公开 / 监管处罚 / 资金流向 等)。需要私有数据的场景(银行真正反洗钱 AML 需内部交易流水 / 医疗诊断 / 企业内账)不适合做 Cue 搭子——supervisor 路由不到匹配工具,只能 web_search 兜底。cue-buddy +author 在起草时会调 +capabilities 交叉验证每个 search_plan 维度,无 category 兜底时 warn 用户。

如何使用 skill

cue-buddy 是 self-contained:入口 SKILL.md + 支持的 references/ + stdlib-only scripts/。cue-research 也已自洽——把共享 Cue 客户端(cue_api / sse_report / paths)vendor 进自己的 scripts/,可独立运行(无需 sibling cue-buddy)。

推荐安装见文首「安装」(npx skills add)。skills CLI 会列出全部;--skill 挑一个。

手动安装:把 skill 文件夹 copy 到 ~/.claude/skills/(Claude Code),或用 /use-skill ;其他 agent 把 /SKILL.md 当 system instruction load。每个 skill 都自洽——cue-buddy/cue-research 自带运行时,cue-omni-reader/cue-data-mcp 是薄指令层。

cue-omni-reader 不带运行时解析脚本。加载其 SKILL.md 并连接官方 Omni MCP surface；已有 URL 工具无需本地安装，本地文件则在最小目录授权确认后使用已审核 Bridge。

cue-data-mcp 不带运行时代码。加载其 SKILL.md，让 agent 从匿名 /api/mcp-catalog 发现 live 数据域，再按每个域的 routing DTO 直连。self-contained，无需兄弟目录。

playbook/ 场景 skill 把实际跑研究委托给 cue-research 的 runner。cue-research 已自洽(自带共享 Cue 客户端),所以把 playbook/ + cue-research 装在同一父目录下作兄弟目录即可;cue-buddy 仅在你还想制作/保存搭子时才需要。

有赠送积分可先试:每个 Cue 账号都送赠送积分——注册送 500 分,之后每天再送 10 分。申请 API key(用 cue CLI 登录)即可开始:数据查询与试探性研究从这里抵扣,每次深度研究仍会消耗积分,skill 跑之前都会先跟你确认再花。

贡献

Bug / skill 建议:开 issue。

欢迎 PR。每个 skill 有自己的 hard-rules / validator;贡献指引看具体 skill 的 README。

License

MIT — 见 LICENSE。skill 内容可自由使用、修改、再分发。