写了一篇《南方基金ETFSkill，能用，有惊喜，但数据还得多完善》，感谢读者的留言，让我知道了易方达基金和华宝基金此前也推出了skill。
自然要逐一试用。
虽然标题说“哪家更好用”，其实各家的skill支持的数据各有不同，所以必须结合具体细分场景，才能选出更好用的。
让GLM 5.2阅读三家的Skill文档，从数据丰富度角度，做了详尽的对比。也让我对这几个skill的“能力圈”有了更清晰的认知，并发掘出了不少非常有用的场景。
本文，我会先讲我发掘的几个场景，最后附上各类数据的三家对比表格供参考。
场景一：纳指ETF实时溢价率
跨境ETF，最令人头疼的，就是溢价率的飙升。
为了降低溢价率的风险，我会倾向于选溢价率最低，且交投还算活跃的品种。
这个需求，用南方基金的skill就很好用，一句话的事儿。
请查询所有纳指ETF的实时溢价率和当日成交额，按照溢价率从低到高排序
从skill的文档来看，南方基金的skill是三家中唯一支持实时数据的，下表是我在交易时段中提取的，数据对比了下Wind的，溢价率和成交额都挺准。唯一小缺陷就是乱入了纳指生物技术等，不过这个肉眼过滤，或者下次提示词修订即可。
场景二：股票反查ETF
这个功能，韭圈儿当年的“牛股选基”很出名。
如今在ETF上，通过易方达家的skill，也能做到了，似乎这是他家的一个绝活。
请查询下，同时持有工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、招商银行A股的ETF有哪些，按照合计权重从高到低排序
这里需要说明的是，skill查询的是2季报的10大重仓。
大模型还挺智能的，因为建设银行跟中国银行往往不会被作为十大重仓股持有，所以它会以任意包含并合计权重的方式来进行计算，下表就是算出的前十大ETF。
不过请注意的是，这个功能只支持最新的报告期，并无法做历史数据的回溯。
而且由于目前刚刚发了二季报，还没有发中报，所以暂时也不知道这个接口是否支持中报全持仓数据的筛选。
场景三：指数申赎净流入
一个指数，ETF是在申购还是赎回，这是许多人关心的数据。
这个功能，对于南方基金和华宝基金的skill，都有现成的接口。
比如下面是用南方基金的调用：
我要所有跟踪中证红利000922指数的ETF，过去5个交易日申赎口径的单日净流入合并数据
他会先列出所有中证红利指数跟踪的ETF清单。
然后逐一查询逐日的申赎净流入数据并合并。
下图是Wind上的数据，除了合并时候小数点上的误差，总体一致。
当然，由于这个接口需要用所有相关的ETF数据来拼接，所以如果是遇上了类似沪深300指数这样ETF产品众多的指数，涉及的数据量就比较大了，这就不如万得金融终端直接有相应的合并数据来得方便。当然，这种场景考虑到真正规模大的ETF也就那几个，其实可以先筛选出规模最大的5个，用它们的申赎流入数据来做替代。
场景四：全收益指数及股息率
之前在分享南方基金的Skill时就说过，南方基金并不提供指数，尤其是全收益指数长期的收盘价。与此同时，也不提供一个指数的股息率行情序列数据，而只有市盈率和市净率。但是有了华宝基金的Skill之后，这些问题就迎刃而解。
通过大模型对相关Skill的分析，猜测华宝基金的Skill后台是由Wind来做支持的，那自然在数据上有着先天的优势。
下载中证红利全收益指数过去3年的收盘价、股息率数据到本地excel
基于华宝基金的skill，大模型会很聪明地先下载了中证红利全收益指数的收盘价，同时发现全收益指数并没有股息率数据，然后就自动去下载中证红利的股息率数据，并将这两者拼接，合并成一个Excel输出给我。
这个下载的数据还是非常全面，除了我要求的收盘价和股息率之外，还提供了市盈率、市净率以及成分股的数量。
场景五：联接基金代码查询
平常我关注场内的ETF比较多，但是很多的读者往往是以场外第三方基金平台为主，所以他们最常见的问题就是询问一只ETF对应的场外联接基金是什么。
这个功能非常高频，也是最基础的。但真正要找到一个快速的查询入口，以往倒还真不容易。不过现在各家基金公司做的这些小程序，倒是有一个不错的查询方式。比如下图是易方达的“指数直通车”查询510300时提供的场外基金的信息，南方基金的“首趋E指”也有类似信息。
反过来，查询联接基金对应的ETF，也是可以的。
但是大模型驱动 skill 的好处就是可以对大量的基金进行批量查询。比如下面这个应用场景：
请帮我查询价值ETF易方达和成长ETF易方达的场外联接基金，我要所有份额的。
因为都是易方达旗下的产品，所以我就原汤化原食，也用易方达指数直通车的 skill 来进行查询，结果如下：
当然，这是一个非常基础的功能，所以你使用华宝基金或者南方基金的skill也都可以完成得很好。不过需要提醒的是，通过 skill 去查询因为需要非常多的步骤，所以速度比较慢，仅适合批量查询多只产品。如果是查询单一产品，其实还是通过小程序的对应页面来得更快。
值得一提的是，华宝基金返回的数据中含有是否可申购的状态数据。
场景六：历史分红
当下，越来越多的高股息策略ETF的拥趸开始在意定期分红这件事情。无论是每季度分红还是每月度分红，都意味着一笔相对稳健的现金流。
这个功能目前在易方达、华宝和南方三家的skill来看，只有易方达的skill提供了，也算是一个独门绝活。我特地挑了一个月度分红的产品，来测试一下它的数据。
510720请查询这支ETF自成立以来所有的分红的记录。
可以看到它自动概括了28次分红。不过因为整张表格实在太长了，所以我只截取了前面14次的分红记录。在缺省状况下，它返回的包括权益登记日、基准日、每份分红和发放日的四列数据。从下面这个数据也可以看出，国泰的这个 ETF 很有特色，发放日一般都会选在每个月的 18 日前后，有一种ETF发工资的感觉。
场景七：查询主动基金的持仓
虽然这三家的 skill 都是针对 ETF 和指数基金的，但其实华宝基金的 skill 同时也支持主动基金的一些数据查询，或许这和它的后台是由强大的Wind来支撑有关。
比如我输入：
中泰星元价值优选A 006567.OF 的十大持仓
就成功返回了以下数据：
如果你需要，也可以让大模型查询2026年一季度和二季度的十大重仓并进行对比，这种功能大模型也是驾轻就熟。
额度与使用
Skill 这个东西对于基金公司来说，应该还是一个和用户连接的新方式，所以目前总体都比较豪爽：
-
华宝基金和南方基金的 Skill：我没有看到有额度的限制，应该是不做限制。
-
易方达的产品：每天有 500 次调用的额度限制。
不过从我实际使用的感觉来看，易方达的这个额度应该还是蛮耐用的。在做了比较多的查询之后，也只消耗了三十几次的额度，而且每天还允许临时申请增加一次额度，还算相当友善的。
此外，当你在你的 Agent 里面安装了 3 家的 skill 时，如何精准调用就是一个问题了。我的个人习惯是对每家的特色有一个基础的了解，然后尽可能调用专长的那个 skill。至于哪家的 skill 各自有什么优势，下面有一张我让GLM 5.2整理的详细表格，各位可以参考。
我一般会通过斜杠的方式来唤醒特定的skill并下命令。虽然现在 skill 的描述区会告诉你这个 skill 大致是怎么用的，并让模型来自动判定调用哪个 skill，但由于这 3 个 skill 的功能其实非常类似，所以我还是习惯了人工指定的方式。
这就像我前两天写千问 APP 推出的开放式智能体时《千问这次，没急着让AI调用一切》的观点一样：我更喜欢精准表达我用哪个智能体的诉求，然后和他明确对话，免去大模型智能判断造成的误判。
当然，从实际使用来看，因为我在本地有一份关于这三个模型各自能力的详细描述文件，所以当某一个功能在我要求调用的 skill 里面没有时，它也会建议我是不是要调用另一个 skill。这也是一个可以参考的思路。
功能清单
以下功能清单，由GLM 5.2完成，仅供参考。
一、产品覆盖范围
小结：南方和华宝覆盖“指数+ETF+场外”三层；易方达只覆盖“ETF+场外基金”两层，不提供指数本身的数据查询。
二、行情数据
小结：南方基金是唯一提供实时盘中行情的（5秒刷新，含IOPV、溢折率）；华宝提供日频完整OHLC；易方达不提供任何实时行情类数据。
三、估值数据
小结：南方基金估值数据最丰富，独有FED溢价和ROE；华宝估值种类最全（含PCF/PS双口径）但分位需本地算；易方达分位数据现成但种类较少。
四、资金流向
小结：南方基金资金流向数据最完整，多周期现成+排名；华宝提供两种口径的原始序列；易方达仅ETF产品侧多周期。
五、持仓与行业分布
小结：南方基金持仓结构最细（联接基金10类资产拆分）；华宝持仓有指数/积极投资拆分特色；易方达独有“按股票反查ETF”功能，但无行业分布数据。
六、业绩与风险指标
小结：华宝基金风险指标最专业（独有Alpha/Beta/信息比率）；南方有同类排名+走势序列；易方达区间最全但缺波动率/Alpha/Beta。
七、基金信息与特色功能
八、综合评价
数据丰富性排名
按场景推荐
- 需要盘中实时行情/IOPV/溢折率 → 南方基金（唯一支持）
- 需要专业风险分析（Alpha/Beta/信息比率） → 华宝基金
- 需要估值种类最全（含PCF/PS双口径） → 华宝基金
- 需要FED溢价/ROE/智选标签/分析师观点 → 南方基金
- 需要历史分红/按股票反查ETF/热搜榜 → 易方达
- 需要指数本身的数据（编制信息/成分股/估值序列） → 南方或华宝（易方达不支持）
- 需要联接基金持仓最细拆分 → 南方基金（10类资产占比）