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Digital Oracle 📈

Digital Oracle 是一款让 AI Agent 基于从海量金融数据中，挖掘出宏观事件发展趋势的开源 Skill。

适用于 OpenClaw / Claude Code / Cursor / Codex。

我们生活在一个噪音极度泛滥的时代。社交媒体上充斥着情绪化的预测 — 有人说房价要崩了，有人说黄金要上天，有人说明天就打仗。这些观点往往顺应人群情绪，而不是基于客观数据的理性分析。

但交易数据不一样。

价格是绝对理性的 — 当一个人要把自己的钱押在某个结果上时，他会比发一条短视频认真很多。

这就是有效市场理论的核心洞察：所有公开信息都已经被价格消化了。一切信息都在 K 线里。

Digital Oracle 把这个洞察变成了一个可执行的工具。它接入了 13 个权威金融数据源 — 从 Polymarket 和 Kalshi 这样的预测市场，到美国国债收益率曲线、CFTC 机构持仓、SEC 内部人交易、各国央行利率、加密衍生品，以及 A 股的拆单资金流与板块轮动。

它不看报纸不读新闻，不消费文章、短视频、播客，只通过从金融数据中挖掘出的价值信号，来回答房价涨跌、黄金走势、比特币周期、军事冲突概率这类问题，并给出结构化的概率估计和推理链。

某种意义上，这就是新时代的数字先知。

能回答什么问题？

• "WW3 的概率是多少？"
• "中国房价还会跌多久？"
• "AI 是不是泡沫？"
• "现在适合买黄金吗？"
• "比特币到底了吗？"
• "NVDA 期权溢价是不是太高了？"

只要有市场在定价这件事，Digital Oracle 就能给出一个基于交易数据的概率估计。

数据源

所有 API 均免费、无需 API Key。

安装

OpenClaw

clawhub install digital-oracle

其他 AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / ...）

直接告诉你的 Agent：

安装这个开源项目并读取 SKILL.md 作为你的工作指令：https://github.com/komako-workshop/digital-oracle

Agent 会自行 clone 代码、阅读方法论、调用 provider。

前置依赖

• uv — Python 包管理器，skill 运行时用它执行 Python 脚本
• 13 个数据源中有 12 个零外部依赖（纯 Python 标准库）。期权链分析需要额外安装：

uv pip install yfinance

工作原理

1. 理解问题 — 拆解核心变量、时间窗口、可定价性
2. 选择信号 — 根据问题类型选择 3+ 个独立数据源
3. 并行拉取 — 用 gather() 同时调用多个 provider
4. 矛盾推理 — 找不同市场之间的分歧，解释为什么它们可以同时正确
5. 输出报告 — 结构化的多层信号表格 + 概率估计 + 场景分析

项目结构

digital-oracle/
├── SKILL.md                # Skill 定义（OpenClaw 读取这个文件）
├── digital_oracle/         # Python 源码
│   ├── concurrent.py       # 并行执行工具
│   ├── http.py             # HTTP 客户端抽象
│   ├── snapshots.py        # HTTP 响应录制/回放（测试用）
│   └── providers/          # 13 个数据 provider
├── references/             # API 速查
│   ├── providers.md        # Provider API 参考
│   └── symbols.md          # 交易符号目录
├── scripts/                # Demo 脚本
└── tests/                  # 单元测试 + fixtures

设计原则

• 零依赖优先 — 12/13 个 provider 只用 Python 标准库，无需 pip install
• 依赖注入 — 所有 provider 接受可选的 http_client 参数，方便测试
• 部分失败容忍 — 一个数据源挂了不影响其他结果
• 快照测试 — 录制真实 HTTP 响应，CI 里无网络也能跑测试

License

MIT © 2026 komako-workshop — see LICENSE.