上海
昨天写了篇《易方达、华宝、南方三家ETF skill，哪家更好用》，对比了三家基金公司针对ETF的skill，可谓是各有千秋。
ETF领域的skill调用，和其他领域skill有一个很大的差别——我们许多的调用，是基于数据提取和简单的数据处理——但这类调用，往往是要高频复用的。
比如我在上一篇提到的“查询所有纳指ETF的实时溢价率和当日成交额，按照溢价率从低到高排序”这个需求，往往在需要买入时，会需要时不时查询，一日数次都可能。
但每次都驱动skill来走一遍大模型解析流程，不仅浪费token，而且速度也慢，对于实时溢价这种场景，拖慢了节奏。
怎么办？
我的思路是：用Python脚本固化。
是的，查询所有纳指ETF溢价率这事儿，其实是完全固定流程的，所以当你调用skill自主完成这个工序之后，别忙着收手，要和它继续交互。
比如我刚刚的查询，Agent给我的结果如下图，一头一尾两只ETF不是我需要的。
所以我用下面的指令，先优化后固化：
纳指科技ETF景顺和纳指生物科技ETF汇添富，不要，我只要纳指ETF。 请将刚刚的查询流程，写成一个可以快速调用的Python脚本，需要查询的ETF代码直接放入脚本，输出通过在屏幕打印Markdown格式的表格，包含代码、名称、溢价率和当日成交额即可
这里有两点。
首先，跳过每次查询有哪些纳指ETF的过程，而且通过程序硬编码写入，每次跳过一个环节。这样的缺点是未来有新发的纳指ETF，需要你手动加入或者驱动大模型查询加入。不过考虑到纳指ETF属于很久才有一个的产品线，这个问题不大。
其次，溢价率这类，追求效率，所以我不需要什么花哨的HTML，直接要求它在终端中输出，而且裁剪列，只要留下最核心的四列。
当然，基于个人习惯，还倾向于在指令中增加两个优化指令：
1.请增加对uv单文件的支持
2.Markdown表格请用tabulate+wcwidth来实现自动对齐
因为我要求大模型输出Python的脚本，为了规避本地Python环境(macOS内置，Windows需要额外安装)版本、库的冲突问题，所以我倾向于使用更现代的UV管理环境*(PS:开发UV的母公司*Astral今年3月被OpenAI收购，足可见已经成为大模型领域重要基建了)。
此外，直接在终端输出Markdown表格，往往列不对齐，很丑。用+可以在终端下实现非常好的对齐。当然，作为处女座完美主义者，我考虑复制到Markdown编辑器后数据对齐的问题，甚至还会要求Markdown输出中增加列对齐属性，但如果你只是在终端查看，完全不需要。
tabulate
wcwidth
基于上述操作，GLM 5.2就给我生成了一个177行的脚本，它给的名字叫。
query_nasdaq_ETF_premium.py
我在终端环境下执行就能得到如下的结果，几乎是秒出。
uv run query_nasdaq_ETF_premium.py
以上数据为2026年8月12日收盘数据
如果你不会打开终端驱动的话，也可以将脚本交给Agent，让它用uv来执行，它知道该如何操作。
上述的思路，特别适合任何你流程固定需要高频执行的ETF数据查询操作，对用大模型辅助ETF投资的朋友，不妨一试。
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