TradingAgents-CN-Skill 是基于 TradingAgents 框架的中文股票分析 Skill。用户输入股票截图、文字描述或股票代码，Agent 自动完成 4 位分析师 + 2 轮多空辩论 + 风控三方辩论 + 五级评级，输出完整 PDF 报告。

OpenClaw 有一套内置的 Memory 系统，基于 SQLite 实现，开箱即用。但对于需要更高搜索质量、更广索引范围的场景，OpenClaw 提供了一个更强大的选项——QMD Memory Engine。

本文梳理 QMD 的核心概念、架构原理、配置方法，以及它在 OpenClaw 记忆体系中的实际角色，最后与 OpenViking 方案做对比。

2026年3月AI大模型资讯汇总。

一、主流大模型动态

1. DeepSeek V4即将发布

• DeepSeek V4将于下周发布，将原生支持音视频图文生成，兼容国产算力
• 内部测试显示代码生成能力已超越Claude和GPT系列
• 重点突破：超长代码提示词解析能力，可一次性理解庞大代码库上下文
• 来源：金融时报/CSDN，2026年2月28日-3月1日

据36氪/每日经济新闻3月1日报道，全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示：

• 2026年2月9日-15日当周，中国模型以4.12万亿Token调用量，首次超越美国模型的2.94万亿Token
• 2月16日-22日当周，中国模型调用量进一步冲高至5.16万亿Token，三周暴涨127%
• 全球调用量排名前五的模型中，中国模型占据四席：MiniMax M2.5、月之暗面Kimi K2.5、智谱GLM-5、DeepSeek V3.2，合计贡献Top5总调用量的85.7%

TradingAgents-CN 是一个基于 LLM 的多智能体股票交易分析框架，其精心设计的 prompt 体系值得深入研究。本文完整记录该项目中的所有 prompt 设计。

什么是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是大模型应用的核心架构。它通过"检索+生成"的两阶段模式，让 AI 能够利用私有知识库回答问题，而不是仅依赖模型内部的训练数据。

在 AI 应用开发中，让大模型稳定地输出我们想要的格式是一个常见需求。本文介绍如何使用 LangChain 的 Golang 版本 langchaingo 实现 Prompt Template，并结合主流 LLM 的 JSON Mode 实现可靠的结构化输出。

什么是 Prompt Template

Prompt Template 是将提示词模板化的技术，通过占位符动态注入变量，让同一套提示词可以处理不同输入。类似于 Web 开发中的模板引擎。