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✍️ ライティング コミュニティ

sentiment-shift

Identify stocks where blogger sentiment has changed significantly. Use when users want to find who changed their mind or detect sentiment reversals.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o sentiment-shift.zip https://jpskill.com/download/21996.zip && unzip -o sentiment-shift.zip && rm sentiment-shift.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/21996.zip -OutFile "$d\sentiment-shift.zip"; Expand-Archive "$d\sentiment-shift.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\sentiment-shift.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して sentiment-shift.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → sentiment-shift フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

センチメントシフト検出器

ブロガーのセンチメントが大きく変化した銘柄を特定します。

トリガー

  • "情绪变化最大的股票"
  • "谁转向了"
  • "sentiment shift"
  • "who changed their mind"
  • "态度转变"
  • /sentiment-shift

指示

ユーザーがセンチメントシフトを見つけたい場合、以下の手順に従ってください。

  1. 複数日のサマリーを取得する 最近の日付（今日、昨日、数日前）について get_daily_summary を呼び出し、時間の経過に伴うセンチメントを比較します。

  2. 変化したティッカーを特定する サマリーを比較して、以下を見つけます。

    • 強気から弱気に転じた銘柄
    • 弱気から強気に転じた銘柄
    • 言及数が増加/減少した銘柄

  3. 詳細なセンチメントを取得する 注目すべき変化があったティッカーについて、get_ticker_sentiment を呼び出し、誰が意見を変えたのかを理解します。

  4. 説明を検索する 変化したティッカーについて search_viewpoints を呼び出し、センチメントシフトの背後にある理由を見つけます。

  5. 結果を提示する 出力を以下の形式で整形します。

    ## 情绪转变追踪 🔄

### 转向看涨 📈

#### TICKER1
- **变化**: 看跌 → 看涨
- **时间**: X天前开始转变
- **关键转变博主**: 博主A, 博主B
- **转变原因**: [摘要为什么改变看法]
- **代表观点**: "[具体观点]" — 博主A

### 转向看跌 📉

#### TICKER2
- **变化**: 看涨 → 看跌
- **时间**: X天前开始转变
- **关键转变博主**: 博主C
- **转变原因**: [摘要为什么改变看法]
- **代表观点**: "[具体观点]" — 博主C

### 热度变化 🌡️

| 股票 | 之前提及 | 现在提及 | 变化 |
|------|----------|----------|------|
| XXX | 5 | 25 | ⬆️ +400% |
| YYY | 20 | 3 | ⬇️ -85% |

### 分析
[总结市场情绪变化的整体趋势]

ツールシーケンス

  1. get_daily_summary(date=today) + get_daily_summary(date=yesterday) + get_daily_summary(date=3_days_ago) → 時間の経過とともに比較
  2. センチメントが変化したティッカーを特定
  3. get_ticker_sentiment(changed_ticker) → 変化した各ティッカーについて
  4. search_viewpoints(changed_ticker) → 理由を検索
  5. シフト分析をまとめる

注記

  • センチメントシフトは先行指標となる可能性があります。
  • 新しいブロガーが加わるよりも、ブロガーが意見を変えることの方が重要であることがよくあります。
  • 方向の変化と強度の変化の両方を追跡します。
  • シフトが発生した理由（ニュース、決算など）のコンテキストを含めます。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Sentiment Shift Detector

Identify stocks where blogger sentiment has changed significantly.

Triggers

  • "情绪变化最大的股票"
  • "谁转向了"
  • "sentiment shift"
  • "who changed their mind"
  • "态度转变"
  • /sentiment-shift

Instructions

When the user wants to find sentiment shifts, follow these steps:

  1. Get Multi-Day Summaries Call get_daily_summary for recent dates (today, yesterday, a few days ago) to compare sentiment over time.

  2. Identify Changed Tickers Compare the summaries to find:

    • Stocks that moved from bullish to bearish
    • Stocks that moved from bearish to bullish
    • Stocks with increased/decreased mentions

  3. Get Detailed Sentiment For tickers with notable changes, call get_ticker_sentiment to understand who changed their view.

  4. Search for Explanations Call search_viewpoints for changed tickers to find the reasoning behind sentiment shifts.

  5. Present Results Format the output as:

    ## 情绪转变追踪 🔄

### 转向看涨 📈

#### TICKER1
- **变化**: 看跌 → 看涨
- **时间**: X天前开始转变
- **关键转变博主**: 博主A, 博主B
- **转变原因**: [摘要为什么改变看法]
- **代表观点**: "[具体观点]" — 博主A

### 转向看跌 📉

#### TICKER2
- **变化**: 看涨 → 看跌
- **时间**: X天前开始转变
- **关键转变博主**: 博主C
- **转变原因**: [摘要为什么改变看法]
- **代表观点**: "[具体观点]" — 博主C

### 热度变化 🌡️

| 股票 | 之前提及 | 现在提及 | 变化 |
|------|----------|----------|------|
| XXX | 5 | 25 | ⬆️ +400% |
| YYY | 20 | 3 | ⬇️ -85% |

### 分析
[总结市场情绪变化的整体趋势]

Tool Sequence

  1. get_daily_summary(date=today) + get_daily_summary(date=yesterday) + get_daily_summary(date=3_days_ago) → Compare over time
  2. Identify tickers with changed sentiment
  3. get_ticker_sentiment(changed_ticker) → For each changed ticker
  4. search_viewpoints(changed_ticker) → Find reasoning
  5. Compile shift analysis

Notes

  • Sentiment shifts can be leading indicators
  • A blogger changing their view is often more significant than new bloggers joining
  • Track both direction changes and intensity changes
  • Include context for why shifts happened (news, earnings, etc.)