AI 助手

navi skill 為 AI 編碼助手提供 Navi 語言的專用知識——語法、執行模型、標準庫和常用模式——使其無需每次會話重新學習，即可編寫正確、地道的 .nv 指標和策略腳本。

包含內容

Skill 包含四個按需載入的參考文件：

文件	用途
syntax.md	語言語法——聲明、控制流、函數、struct/enum/newtype、導入
execution-model.md	逐 bar 執行、類型限定符（const/input/simple/series）、var/varip、na、歷史引用、避免重繪
stdlib.md	內置函數——prelude、ta/math/str、Array/Map/Matrix、繪圖、strategy
patterns.md	經典模式——indicator/strategy/library 框架、預熱守衛、有狀態累加器、交叉邏輯、常見陷阱

安裝

使用 Skills CLI 從 longbridge/navi 倉庫安裝：

npx skills add longbridge/navi

如需先查看倉庫中可安裝的 skill：

npx skills add longbridge/navi --list

如果安裝器要求選擇 skill，請選擇 navi。也可以顯式安裝：

npx skills add longbridge/navi --skill navi

也可以下載打包後的 skill，並將它解壓到 AI 編碼助手的 skills 目錄。

同時安裝獨立的 navi CLI，讓 AI 編碼助手可以編譯並執行它編寫的腳本。

macOS 或 Linux：

curl -fsSL https://navi-lang.org/install.sh | sh

Windows PowerShell：

irm https://navi-lang.org/install.ps1 | iex

確認 CLI 可用：

navi --version

Navi 文件或 API 更新後，可更新已安裝的 skill：

npx skills update navi

CLI 不包含行情數據。下方驗證流程會透過 --data 使用調用方提供的模擬或真實 OHLCV 數據。

使用

安裝後，兼容的 AI 編碼助手在處理 .nv 文件或你詢問 Navi 相關問題時即可使用該 skill。

用 Navi 編寫一個完整的 VWAP 指標，支援設定上下軌。
儲存為 vwap_bands.nv，並使用 navi CLI 完成驗證。

為了獲得更準確的結果，建議說明：

• 腳本類型：指標、策略或庫
• 輸入參數，以及預期的繪圖、訊號或訂單
• 標的和週期假設
• 是否允許重繪，以及預熱要求
• 目標 .nv 文件名

推薦工作流程

1. 要求 AI 返回完整的 .nv 文件，而不是孤立代碼片段。

2. 文件名、變量、參數和函數統一使用 snake_case。

3. 要求 AI 使用獨立的 navi CLI 驗證文件：

   navi lint path/to/script.nv

4. 如果只有格式問題，先執行 navi fmt，然後重新 lint。

5. 需要驗證執行行為時，先構造一份較小的模擬 OHLCV CSV，數據量應覆蓋腳本最長回看週期，然後實際執行腳本：

   navi run path/to/script.nv \
     --data bars.csv \
     --symbol NASDAQ:AAPL \
     --timeframe 1D

6. 將驗證後的腳本用於 Longbridge CLI、App 或桌面端。獨立的 navi CLI 主要用於開發和調試。

只有 AI 成功執行 CLI 才能稱為「已驗證」；僅返回代碼區塊不代表完成驗證。

執行數據

獨立的 navi CLI 僅提供基礎編譯和本機執行能力，不包含也不會下載行情數據，因此 navi run 必須透過 --data 接收調用方提供的數據。AI 驗證預設應使用模擬數據：時間戳按 Unix 毫秒遞增，OHLC 價格關係合理，並根據腳本需要覆蓋預熱、上漲、下跌、橫盤和觸發訊號等場景。

需要真實數據時，按可用環境優先選擇：

• 已安裝並登入的 Longbridge CLI：執行 longbridge kline history SYMBOL --start YYYY-MM-DD --end YYYY-MM-DD --format json，再將返回的 K 線轉換為 navi run 所需的 CSV；也可以使用 longbridge quant run 直接基於 Longbridge 歷史數據執行腳本。
• AI 環境中的 Longbridge MCP：透過其行情工具請求歷史 K 線，再將返回的 OHLCV 轉換為 CSV。
• 兩者均不可用時，可使用可靠的公開數據源，但要核對授權、復權方式、時區、數據順序及缺失 K 線處理方式。

真實數據是對模擬場景的補充，不能代替專門構造、用於觸發關鍵分支的數據。

線上預覽

驗證完成後，AI 可以將完整 UTF-8 腳本編碼為不帶填充的 Base64URL，並放入 code 查詢參數，生成 Playground 預覽：

https://navi-lang.org/playground?code=<base64url-source>

開啟連結後，Playground 會將腳本作為未儲存文件載入並添加到圖表。Base64URL 使用 -、_ 代替 +、/，並移除末尾的 =。瀏覽器和聊天工具會限制 URL 長度，因此仍需同時保留源文件。

提問示例

檢查 momentum_strategy.nv 是否存在重繪或 series 狀態錯誤。
修復文件並保持原有行為，完成後執行 navi lint。

建立一個 Navi 庫，匯出 EMA 和交叉判斷輔助函數。
遵循 Navi 命名規範，儲存為 moving_average_helpers.nv，
並返回實際的 navi lint 結果。

Skill 將 navi-lang.org 及其標準庫文件作為目前 API 的權威來源。