> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/advanced-basic/agent-an-li/gold-price-case.md). # Обвал цен на золото сбил с толку? Я сделал «суперинструмент для разбора» на Kimi K2.5 + Cherry Studio (в комплекте дизайн Agent и полный туториал) Недавно золото резко ушло вниз, и у многих первая реакция была: бежать? покупать на просадке?\ Но если оглянуться назад, то золото — это как раз тот актив, который лучше всего умеет «давать рынку напряжение». Его резкие колебания часто отбрасывают тень истории: * **Макроожидания внезапно меняются**(ставки/инфляция/усиление доллара) — золото легко быстро откатывается * **Риски событий усиливаются**(конфликты, давление на финансовую систему) — спрос на защитные активы снова подталкивает цену вверх * **При дефиците ликвидности**может даже возникнуть контринтуитивное движение «сначала вниз, потом вверх» Проблема в том, что десять новостных заметок дают эмоции; а вам нужна**цепочка доказательств**。\ И как раз недавно Moonshot AI выпустила и открыла исходный код **Kimi K2.5** модели. — Это самая умная и самая универсальная open-source-модель Kimi на сегодняшний день, которая в задачах **Agent, код, изображения/видео** достигла open-source SOTA. \ **И тут у меня возникла смелая идея:** раз уж человеческий мозг не успевает переработать столько разрозненной информации,**можно ли посадить Kimi K2.5 внутрь Agent в Cherry Studio, чтобы он помог мне раскопать это «обрушение золота» досконально?** Сегодняшний материал — это не скучная инструкция, а способ показать вам, как с помощью самой новой модели и самых мощных Agent-навыков собрать себе финансовую аналитическую команду, работающую 24/7. В конце будет папка этого Agent `Kimi Agent`。 После скачивания и трехминутной настройки он уже готов к работе. Ниже я разберу логику дизайна, структуру папок, компоненты и процесс запуска — если вы смотрите на свечной график и мучаетесь вопросом «покупать ли на дне», или если вас заваливают новостями, но вы не можете найти реальную причину, вам это нужно.
## **Почему так спроектировано? (3 жестких принципа, без лишних кругов)** 1. **Реальные данные прежде всего, нулевая терпимость к выдумкам**：в финансовом анализе страшнее всего «галлюцинации ИИ». Поэтому на каждом шаге принудительно указывается источник + временная метка; если данных не удается получить — ошибка (без догадок). Открытые источники (например, Kitco, Investing.com) убирают порог входа в виде API Key. 2. **Модульная декомпозиция задач + параллельное выполнение**：сильная сторона Kimi K2.5 — «Agent-кластер» (автономные копии, параллельно до 1500 шагов). Мы используем Skills и Sub-agents в Cherry Studio как имитацию: сбор данных, поиск новостей и генерация отчета идут тремя потоками параллельно, а эффективность удваивается. 3. **Современный формат вывода**：не выдавать Markdown (кто сейчас читает просто текст?), а сразу генерировать HTML (графики Chart.js + адаптивная верстка), на уровне возможностей Kimi K2.5 по генерации кода. Результат: один отчет = график за почти год, таймлайн обвала, прогноз по трем сценариям и список всех источников со ссылками. Можно сразу отправлять начальнику/в чат.
### **📁 Структура папок: почему это совместимо с Claude Code?** Ключевой элемент — `.claude/` каталог — Cherry Studio его распознает и автоматически загружает Skills и конфигурацию. Полная структура взята из вашего `06-DIRECTORY_STRUCTURE.md`：
```python Kimi Agent/ # корневая папка проекта ├── .claude/ # основная зона конфигурации Agent в Cherry Studio │ ├── prompts/ # системные промпты (двуязычные) │ │ ├── system_prompt_cn.md # китайская версия: определяет поведение Agent + правила достоверности данных │ │ └── system_prompt_en.md # английская версия │ ├── skills/ # 3 основных Skills (автоопределение) │ │ ├── skill_financial_data_fetcher.md # сбор данных + проверка │ │ ├── skill_geopolitical_analyst.md # анализ событий + таймлайн │ │ └── skill_financial_report_generator.md # генерация HTML-отчета │ ├── agents/ # конфигурация Sub-agents │ │ ├── subagent_financial_intelligence.md # модуль количественного анализа │ │ └── subagents_usage_strategy.md # стратегия кооперации │ ├── config/ # конфигурация путей/инструментов │ │ └── paths.conf │ ├── settings.json # основная конфигурация: модель + путь к промптам + список инструментов │ └── mcp.json # конфигурация MCP (серверов инструментов) ├── docs/ # резервная документация (README, источники данных, журнал обновлений) ├── start-gold-agent.sh # скрипт запуска в один клик (опционально) ├── USER_PROMPT_EXAMPLE.md # пример инструкции └── папка резервной копии (core_config/ skills/ и т. д.)# оригинальные файлы для бэкапа, в работе не участвуют ``` **Почему так разделено?** * `.claude/` Это стандартный путь распознавания Cherry Studio: выбираете рабочий каталог — он автоматически загружает Skills (имя файла `skill_*.md` → имя Skill `financial-data-fetcher`）。 * Зона резервной копии защищает от потерь: исходные Skills лежат в корне в папке skills/, а при запуске используются `.claude/skills/`。
### **🔧 Разбор ключевых компонентов: 3 Skills + плагин + Sub-agents** #### **🧩 Подробности дизайна трех основных Skills** Давайте посмотрим, как именно устроены эти три «двойника» и зачем они так спроектированы. **Skill A:`financial-data-fetcher` (охотник за данными) — отказ от галлюцинаций** * **Проблема дизайна**：универсальные LLM чаще всего склонны «выдумывать» цены. Спросите цену золота — и он может придумать вам данные за 2023 год. * **Логика Skill**： * **Жесткое ограничение**：в промпте мы намертво зафиксировали правило —*«Запрещено использовать цены из тренировочных данных, обязательно вызвать инструмент»*。 * **Цепочка инструментов**：добавлен `WebFetch`。Он не «ищет» в Baidu, а сразу «сканирует» заданные страницы-источники данных (например, Kitco, GoldPrice.org, LBMA). * **Очистка данных**：он очищает весь этот разнородный HTML, который был скачан, в аккуратный формат `JSON` (временная метка, открытие, закрытие, изменение в процентах). * **Роль Kimi K2.5**：используя его мощную**способность извлекать длинные документы**，он точно находит то самое число `$2,xxx.xx` в десятках тысяч строк веб-кода. **Skill B:`geopolitical-analyst` (база геополитической логики) — отказ от шума** * **Проблема дизайна**：причин обвала золота много (доллар вырос? война? распродажа?). Обычный поиск затянет в себя даже фейковые новости от кликбейт-аккаунтов. * **Логика Skill**： * **Перекрестная проверка по нескольким источникам**：он ищет не только «цену золота», но и параллельно «индекс доллара (DXY)», «протоколы ФРС», «геополитическую ситуацию». * **Согласование по времени**：он выполняет ключевую логику —**«TimeStamp Matching»**。 * *Обнаружено:* Золото резко упало в 14:30 UTC. * *Поиск:* Что произошло в 14:30 UTC? * *Совпадение:* Обнаружено, что США в 14:30 UTC опубликовали CPI выше ожиданий. * *Вывод:* Обвал был вызван данными по инфляции. * **Роль Kimi K2.5**：используя его **способность Agent-кластера (копий)**，он может имитировать «одновременное чтение 20 новостей» и отфильтровывать эмоциональный шум, оставляя только факты. **Skill C:`financial-report-generator` (фронтенд-инженер) — отказ от посредственности** * **Проблема дизайна**：это тоже один из самых впечатляющих шагов Cherry Studio. Большинство Agent просто выдают кусок Markdown-текста, а иногда даже таблицы выглядят криво. * **Логика Skill**： * **Сначала код**：этот Skill натренирован «говорить только на языке кода». Он не пишет статьи — он пишет HTML + CSS + JavaScript. * **Динамическое взаимодействие**：даже если у вас нет опыта программирования, этот компонент вызовет `Chart.js` библиотеку и превратит данные, полученные компонентом A, в масштабируемый свечной график с подсказками при наведении. * **Визуальная интеграция**：он встраивает выводы анализа компонента B в веб-верстку в виде «карточек» или «таймлайна». * **Роль Kimi K2.5**：используя его улучшенную **Code (программирование)** способность, особенно возможности фронтенд-сборки. Код, сгенерированный Kimi K2.5, отличается очень высокой надежностью и почти без ручного дебага запускается в браузере. \
#### **Какова роль Sub-agent в этой системе Agent? 🧩** Ниже разберем **Kimi Agent (Agent для анализа рынка золота)** слой «Sub-agent (подагенты)»: что это такое, зачем они нужны, как они взаимодействуют и что вы увидите в папке. > *Сразу проясним:* ***Skills** больше похожи на «модуль повторно используемого процесса»;**Sub-agent** больше похожи на «специализированную роль с отдельной инструкцией по работе».* \ Главный Agent (тот, который вы создали в Cherry Studio — `Gold Market Analysis Agent`）отвечает за три вещи: 1. **Разбивка задач**：разделить «анализ движения золота / разбор обвала / написание отчета» на несколько независимых подзадач 2. **Постановка задач**：раздать подзадачи разным Sub-agent (у каждого подагента есть четкие границы и формат вывода) 3. **Приемка и сводка**：проверить, есть ли у данных источники и временные метки, нет ли пробелов; затем передать все модулю генерации отчета для вывода HTML Почему бы не заставить один Agent делать все сразу? * Потому что «собирать данные, читать новости, считать метрики, писать фронтенд-отчет» — это задачи с разными требованиями к контексту и вызовам инструментов; если всё смешать в один Prompt, он легко уйдет в сторону. * После разделения правила каждого подагента можно прописать гораздо жестче:**какие инструменты разрешены, что именно выводить, как действовать при сбое**。 \ **Какие Sub-agent есть в этом наборе? Что делает каждый? ✅**В этом пакете Sub-agent в основном трех типов (два системных и один пользовательский): **A. Системный предустановленный:`search-specialist`(поиск и сбор материалов)** * **имя**: `search-specialist` * **обязанности**：продвинутый поиск, фильтрация результатов, проверка по нескольким источникам, оформление ссылок * **особенности вывода**：дает стратегию поиска, URL источников, ключевые цитаты (подходит для «таймлайна триггеров обвала»） В анализе золота он обычно отвечает за: * источник новостей об «обвале», время публикации, ключевые фразы * официальные/авторитетные страницы по публикациям ЦБ и макроданных (например, CPI, решения по ставкам) * кросс-проверку одного и того же показателя из нескольких источников (например, Kitco vs GoldPrice vs Investing) **B. Системный предустановленный:`business-analyst`(анализ показателей и корреляций)** Его инструменты — `Read, Write, Bash`— отлично подходит для**структурированного анализа**： * корреляции (золото vs DXY, золото vs реальные ставки) * изменения позиции ETF (например, SPDR Gold Trust) * расчета KPI (годовая волатильность, просадка и т. п. — при условии, что получены реальные данные) Его ценность в том, что он**превращает описание, которое «выглядит как анализ», в выводы, которые «можно вычислить и у которых есть промежуточный процесс».** **C. Пользовательский Sub-agent:`financial-intelligence-agent`(исторические данные / технические индикаторы / прогноз)** путь:`.claude/agents/subagent_financial_intelligence.md`Он покрывает работу, более похожую на «количественный конвейер»: * загрузка исторических данных (OHLCV, экономические индикаторы, ставки, инфляция и т. д.) * расчет RSI / MACD / полос Боллинджера / скользящих средних / волатильности * вывод набора отслеживаемых промежуточных файлов: CSV, JSON (например `gold_technical_indicators.csv`、`correlation_analysis.json`、`gold_price_forecast_12m.csv`） > *Этот слой особенно важен: он отделяет «технический анализ» от разговорного текста и превращает его в результат, который можно сохранить на диск. Потом его легко переиспользовать, сравнивать и отправлять другим.*
#### **Как Sub-agent «диспетчеризируются»? (стратегия параллелизма) ⚙️** Эта система в первую очередь идет через **параллельность**，потому что разбор золота по природе — задача с несколькими источниками информации. **Фаза 1: параллельный сбор (меньше ожидания)** * `search-specialist`：поиск «ключевых новостей дня обвала / временной шкалы публикаций данных» * `financial-intelligence-agent`：загрузка ценового ряда за почти год + расчет индикаторов * `business-analyst`：расчет корреляций, сбор пояснительной рамки по ETF/макро **Фаза 2: последовательные вычисления (зависимые шаги — позже)** * Только после сохранения исторических данных на диск считать индикаторы / волатильность / поддержку и сопротивление и т. д. * Если обнаружены пробелы в данных, вернуться к `search-specialist` добавить источники **Фаза 3: сводка и сдача** * Главный Agent «согласует по временным меткам и по методологии» результаты всех трех потоков * а затем вызовет модуль генерации отчета и выведет HTML (с графиками, таймлайном и списком ссылок) Вот почему эта система Agent особенно сильна в «горячих сценариях»: **обвал золота = плотный информационный поток + путаница в трактовках**，параллельный сбор доказательств + проверка + сводка заметно снижает эффект «посмотрел много, а стало еще непонятнее». *** #### **Связь между Sub-agent и Skills: не путайте 🤝** В вашем пакете они дополняют друг друга: * **Sub-agent**：больше похоже на «специализированный режим работы», решает вопрос «кто делает, как делает, какими инструментами и в каком формате выводит» * **Skills (.claude/skills/)**：больше похоже на «модуль повторяемого процесса», решает вопрос «как стабильно выполнить этот шаг» Например: * `financial-data-fetcher`：акцент на многократной проверке источников, запрете на выдумывание чисел, выводе структурированных данных * `geopolitical-analyst`：акцент на классификации событий, причинно-следственных механизмах, формате таймлайна * `financial-report-generator`：акцент на HTML-шаблоне, Chart.js, списке источников и пригодном для печати стиле Проще говоря: **Sub-agent отвечают за распределение работы; Skills — за то, чтобы каждый шаг был устойчивее и лучше переиспользовался.**
#### **Как в папке понять, что Sub-agent «действительно работает»? 🔍** Достаточно посмотреть на два места: 1. **Структура каталога стандартная** 1. `.claude/agents/` есть `subagent_financial_intelligence.md` 2. **Журнал выполнения**(в Cherry Studio) 1. Вы увидите следы вызовов инструментов и распределения задач (WebSearch/WebFetch/Bash/Write) 2. В конце создаются готовые файлы: например `gold_analysis_report.html`、если в конфигурации есть промежуточные артефакты, будут также выведены CSV/JSON Если хотите, чтобы это было «более заметно», можно добавить в основной Prompt жесткое условие: > *«Пожалуйста, в приложении к отчету перечислите, какие sub-agent / skills были вызваны в этот раз, и какие файлы каждый из них создал.»* Тогда читателю сразу видно: это не чат — это конвейер.
## **🛠️ Практическое руководство: воспроизведите свой собственный Agent в три шага** Не нужно писать код и настраивать окружение. Я упаковал папку**«Kimi Agent»**，вам достаточно уметь «копировать и вставлять». ### **Шаг 1: настройка модели (Moonshot AI `kimi-K2.5` + конечная точка Anthropic)** Это и есть ядро, которое делает ИИ умнее. 1. Откройте Cherry Studio → **Сервисы моделей** → нажмите **Moonshot AI**
2. перейдите в открытый портал Moonshot AI, чтобы получить **API Key**(он нужен для вызова модели; для сбора данных дополнительный Key не требуется) **⚠️ Важное предупреждение (обязательно сделать):** в настройках Cherry Studio нужно **«Тип конечной точки (Endpoint Type)»** обязательно изменить на `Anthropic`。
* *Почему это нужно?* Потому что Agent-протокол Cherry Studio должен работать в режиме конечной точки Anthropic — тогда Kimi K2.5 сможет идеально диспетчеризировать упомянутые выше Skills. \
### **Шаг 2: создайте Agent (просто подключите папку `Kimi Agent`）** > В конце я подготовил для вас папку с названием `Kimi Agent` ，внутри которой уже предустановлены все навыки, и вам не нужно вручную переписывать Skills/Sub-agent.
1. в Cherry Studio нажмите рядом со списком ассистентов **+** → **Создать Agent** 2. Имя:`Gold Market Analysis Agent`(или любое другое, которое вам нравится). 3. Модель: выберите только что настроенную **Moonshot AI /** `kimi-K2.5` 4. Рабочий каталог: выберите папку, которую вы скачали и распаковали `Kimi Agent` папка
5. Откройте системный промпт в папке (например `.claude/prompts/system_prompt_cn.md`), и вставьте его в поле **системный промпт**.
### **Шаг 3: включите права на инструменты + плагины + Skills (отметьте все по списку)**
1. **Включение прав**：в конфигурации Agent включите права и разрешите инструменты (если пропустить хотя бы один — система может зависнуть):
* `bash` * `fetch` * `edit` * `multiedit` * `webfetch` * `web search` * `write` 2. **Настройка плагинов:** добавьте системный предустановленный плагин:
* `business-analyst` * `search-specialist` системные skills: * `Excel Analysis`
## **увидеть «магия»** Все готово. Откройте в папке `USER_PROMPT_EXAMPLE.md`— там есть заранее написанная**глубокая инструкция**— просто скопируйте и отправьте Agent.**Эта инструкция заставит Agent сделать три вещи:**
1. **Проверить**：найти точный масштаб падения золота и время его начала. 2. **Найти**：используя сетевые возможности Kimi K2.5, найти официальное описание Moonshot AI о характеристиках новой модели (ничего не выдумывать). 3. **Сравнить**：найти в истории похожие модели обвала и проанализировать, есть ли между ними «отражающая» связь. ### **📊 Итоговый результат: что он выдал?** Нажмите отправить — и вы увидите, как Agent начинает лихорадочно работать. В журнале будет показано:`Thinking...` -> `Searching News...` -> `Calculating...`Через некоторое время вы не получите пустые слова, а получите **глубокий аналитический отчёт в формате HTML**：
* 📈 **Визуализация динамики золота за последний год**（графики + таблицы） * 🧷 **Обозначение ключевых участков резкого роста/падения**（особенно «обвал»） * 🗓️ **Хронология событий**（у каждого события есть ссылка на источник, можно проверить） * 📊 **Анализ технических индикаторов/корреляций**（если есть данные — рассчитываем; если нет — ясно указываем） * 🔮 **Прогноз по трём сценариям**（условия, диапазоны и предупреждения о рисках изложены чётко） * 🧾 **Список источников данных**（URL + временная метка сбора） \ **В итоге вы получите** `gold_analysis.html` **файл, который можно открыть и сразу посмотреть:**
*** ## **💭 В заключение** Больше всего в этом опыте меня поразило не то, насколько мощным стал Kimi K2.5, и не то, насколько удобен Cherry Studio. А то, что **«определённость»**На финансовых рынках информация — это деньги. Раньше мы полагались на догадки, теперь — на Agent. Установив Kimi K2.5 в Cherry Studio, мы фактически наняли для себя**«абсолютно рационального, круглосуточно подключённого к сети, с прослеживаемыми данными»**суперсотрудника. **Возможно, на этот раз вы не избежали обвала золота, но если освоите этот способ работы с Agent, то как минимум на уровне понимания уже окажетесь в плюсе.**\ \ Когда вы освоите**«разбиение сложных задач на компоненты Skills»**эту ключевую логику, а также **Kimi K2.5** качественный скачок в планировании задач и вызове инструментов, вы обнаружите, что всё, что раньше казалось «невозможным для ИИ», теперь можно поручить Agent: * **🕵️♂️ Рыночный разведчик**: Не хотите вручную просматривать сайты конкурентов? Пусть Agent автоматически соберёт последние цены и обновления функций у 10 конкурентов, очистит и дедуплицирует данные, а каждое утро в 9:00 будет отправлять вам на рабочий стол подготовленную сравнительную таблицу Excel. * **💻 Теневой программист**: Не успеваете дописать код? Agent может не только дополнять код: он может прочитать всю папку проекта, автоматически написать функциональные модули по требованиям, запустить локальные тесты, исправить баги и заодно сгенерировать идеальную документацию API. * **✈️ Идеальный путешественник**: Откажитесь от скучных шаблонных путеводителей. Пусть Agent в реальном времени сравнит цены на авиабилеты и отели в рамках вашего бюджета, учтёт погоду и отзывы о местных мероприятиях, составит маршрут с точностью до минуты и даже сгенерирует PDF-роудбук. \ **Истинное очарование Agent не в том, как долго он может с вами болтать, а в его автономности и способности доводить дело до результата**— он может, как сегодняшний аналитик по золоту, тихо выполнить работу, пока вы пьёте кофе. Такое**«автоматизация задач»**ощущение, однажды испытанное, уже не отпускает. Мы искренне приглашаем вас выйти за рамки и исследовать ещё больше продвинутых, интересных и практичных сценариев. Будь то оптимизация рабочих процессов или высокотехнологичные лайфхаки для жизни, делитесь своими оригинальными идеями и файлами конфигурации Agent. 📩 **Публикации и общение**：\ **Не ждите будущего. Ваше время AI Agent уже началось — с этого самого момента.** \ 👇 **Скачайте прямо сейчас, подключите Kimi K2.5 и соберите свою первую цифровую команду:** 📥 **Приложение: ссылка на скачивание папки конфигурации Kimi Agent:***(убедитесь, что установлена версия Cherry Studio v1.7.0+)*
\ \ \
*** ### 💡 Получить помощь и отправить отзыв Если вы в процессе настройки или использования столкнётесь с любыми вопросами, багами или предложениями по улучшению функций, пожалуйста, обратитесь к [Обратная связь и предложения](/docs/russian/question-contact/suggestions.md) официальным каналам, указанным там. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/advanced-basic/agent-an-li/gold-price-case.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.