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巨潮资讯网(cninfo.com.cn)A 股法定披露公告数据契约 — 年报/季报/中报/三季报/临时公告 PDF + PyMuPDF 全文 Markdown。真实抓取逻辑由独立开源工具 use_cninfo 实现,本仓库通过 data_sources/cninfo.py 适配 CLI 输出。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
财报分析 Skill v2。用现金流量表和资产负债表交叉验证利润表，按七步链「利润质量/现金流匹配/需求真实性/资本开支/债务与利率敏感性/扩张质量/行业特殊口径」判断公司真实经营质量；输出符合 AI_Renaissance 标准 Signal 的 JSON。触发：财报分析、财务报表、利润质量、现金流验证、合同负债、资本开支、扩张风险、Signal。
产业链中观分析框架。三维度独立展示：产业链景气度、产业链拐点、产业链生命周期。 基于项目数据层注入的财报数据与行业数据，输出可溯源的结构化分析。 System B 仅做个股类型判定（成长/周期/价值/主题/混合），不写交易计划。 触发词：景气度、/景气度。
基于 AkShare 的资金流全景数据契约，一次返回个股基础信息、个股主力资金、相关行业/概念板块资金、大盘主力资金与北向资金概览；真实执行逻辑位于 data_sources/akshare.py。
开发2组仲裁方法论Skill。基于桥水经济机器模型的场景化专家权重体系，支持三种模式：(1)场景设计与权重配置迭代；(2)7专家Signal仲裁执行（含场景自动选择、评分制匹配、共识/分歧标注、贡献追踪）；(3)权重回测校准。当用户讨论仲裁权重、场景选择逻辑、match_signals规则、仓位公式设计、权重校准或标准化推理链时调用。
用"节点叙事"的方式分析一家公司的发展路径——把公司的成长拆解成一系列关键决策节点（创立、转型、并购、融资、控制权变更、产品突破等），逐个节点深挖其交易结构、估值逻辑、对手方动机、买方意图、时代背景与协同效应，最终串联成一条清晰的版图扩张路径，并推演未来格局与风险。任何时候用户说"讲讲 XX 公司""分析一下 XX 公司""研究 XX 公司""XX 公司是怎么发展起来的""XX 公司的并购史""XX 公司的发展历程"——都要用这个 skill。即使用户没明说"按节点分析"或"做深度报告"，只要他们想了解一家公司是如何一步步走到今天的，就用这个 skill。这个 skill 必须配合 web_search 主动联网搜索公司的真实历史信息，绝不允许凭记忆杜撰节点、日期、金额或交易细节。
对个股、指数、ETF 或 OHLCV CSV 运行专家二组“四模型传统技术指标融合”分析。使用本工程的 fusion_traditional_models Python 程序只生成可复核 JSON 结果，再由大模型读取 JSON 并按中文模板生成融合结果解读报告。适用于用户要求测试股票、输出融合信号、解释四模型结果、生成技术面融合结果解读报告的场景。
| name | cninfo |
| description | 巨潮资讯网(cninfo.com.cn)A 股法定披露公告数据契约 — 年报/季报/中报/三季报/临时公告 PDF + PyMuPDF 全文 Markdown。真实抓取逻辑由独立开源工具 use_cninfo 实现,本仓库通过 data_sources/cninfo.py 适配 CLI 输出。 |
| owner_group | 开发3组(数据) |
| domain | data |
| status | draft |
所属小组:开发3组(数据)
适用任务:
边界说明:
use_cninfodata_sources/cninfo.py(CninfoDataSource),内部 subprocess 调 cninfo CLI 并解析 JSONpageSize 服务端硬限 30,长时间窗会触发翻页,建议每次窗口 ≤ 1 个月extracted_pages=0 时 md 正文为空,本 Skill 不内置 OCR(stock_code, ann_date, title) 去重~/.cache/cninfo/,可被 $CNINFO_CACHE_DIR 覆盖),秒级返回不发网络真实数据获取逻辑位于:
data_sources/cninfo.py # 薄 shim,subprocess 调 use_cninfo CLI
推荐调用方式:
from data_sources import CninfoDataSource
source = CninfoDataSource()
# 拿茅台 2024 年报本体
r = source.get_periodic_report(stock_code="600519", year=2024, kind="annual")
# 拿茅台 2025-04 全月公告(仅列表)
r = source.get_announcements(stock_code="600519", since="2025-04-01", until="2025-04-30")
# 拿茅台 2025-04 全月公告并下载 + 解析全文
r = source.get_announcements(
stock_code="600519", since="2025-04-01", until="2025-04-30", download=True,
)
前置依赖(用户在 Agent 运行环境装好):
# 必装
git clone https://github.com/rollysys/use_cninfo.git
cd use_cninfo && pip install -e .
# 可选(启用 search 标签过滤,本契约暂未暴露,后续扩展)
git clone https://github.com/rollysys/announcement_filter.git
cd announcement_filter && pip install -e .
cninfo 命令需要在 PATH 中(pip install -e . 自动配置)。CninfoDataSource 初始化时若未找到 CLI 会输出 warning,所有方法返回 status: error 并在 error 字段提示安装命令。
get_periodic_report(stock_code, year, kind, force=False)| 参数 | 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| stock_code | string | 6 位股票代码(无后缀) | "600519" |
| year | int | 报告所属财年 | 2024 |
| kind | string | 报告类型:annual / q1 / h1 / q3 | "annual" |
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| force | bool | False | 忽略本地缓存重新下载并重新解析 |
get_announcements(stock_code, since, until, download=False)| 参数 | 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| stock_code | string | 6 位股票代码 | "600519" |
| since | string | 起始日期 YYYY-MM-DD | "2025-04-01" |
| until | string | 截止日期 YYYY-MM-DD | "2025-04-30" |
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| download | bool | False | True 时下载并 PyMuPDF 解析每份 PDF |
get_periodic_report 成功{
"status": "success",
"stock_code": "600519",
"fetch_time": "2026-05-04T17:30:00",
"report": {
"ann_id": "1222993920",
"sec_code": "600519",
"ts_code": "600519.SH",
"ann_date": "20250403",
"title": "贵州茅台2024年年度报告",
"category": "01010503||010113||010301",
"pdf_url": "http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-04-03/1222993920.PDF",
"pdf_path": "/Users/x/.cache/cninfo/pdf/600519.SH/20250403__1222993920.pdf",
"md_path": "/Users/x/.cache/cninfo/md/600519.SH/20250403__1222993920.md",
"meta_path": "/Users/x/.cache/cninfo/meta/1222993920.json",
"total_pages": 143,
"extracted_pages": 143,
"text_chars": 176373,
"cache_hit": false
}
}
md_path 指向的文件含 YAML frontmatter(ann_id / ts_code / sec_code / sec_name / ann_date / title / category / source / total_pages / extracted_pages / text_chars)+ PyMuPDF 提取的全文 Markdown,直接可读。
get_announcements 成功{
"status": "success",
"stock_code": "600519",
"since": "2025-04-01",
"until": "2025-04-30",
"fetch_time": "2026-05-04T17:30:00",
"total": 18,
"announcements": [
{
"ann_id": "1222993920",
"sec_code": "600519",
"ann_date": "20250403",
"title": "贵州茅台2024年年度报告",
"adjunct_size_kb": 3542
}
]
}
download=True 时每条 announcement 额外含 cache_hit / md_path / pages / text_chars 字段。
{
"status": "error",
"stock_code": "600519",
"error": "..."
}
常见 error:
`cninfo` 命令未安装。装一下: ...cninfo CLI 超时 (120s)OrgIdNotFound: orgId not found for sec_code=XXX(代码错 / 已退市 / cninfo 接口变)no annual report body found for ... year=YYYY(报告期窗口外 / 只有摘要无本体)法定属性:cninfo 是中国证监会指定的 A 股法定信息披露平台,所有上市公司必须在此披露,无遗漏风险。
频次限制:
pageSize 服务端硬限 30,长时间窗会自动翻页(本工具内部已处理)docs/gotchas.md缓存语义:
~/.cache/cninfo/),pdf + md + meta 三件齐全才算命中force=True 跳过缓存重新下载cninfo cache prune --older-than 365d 可手动清理(本契约未暴露,直接命令行)已知陷阱(继承自上游):
extracted_pages=0,md 正文为空但 PDF 已落盘完整陷阱清单见 use_cninfo/docs/gotchas.md。
from data_sources import CninfoDataSource
source = CninfoDataSource()
# 场景 1:为财务分析 Agent 拿茅台 2024 年报全文
r = source.get_periodic_report("600519", 2024, "annual")
if r["status"] == "success":
md_path = r["report"]["md_path"]
with open(md_path, encoding="utf-8") as f:
annual_report_text = f.read()
# 喂给下游分析 Skill ...
# 场景 2:为事件追踪 Agent 拿最近 30 天的所有公告标题
from datetime import date, timedelta
today = date.today()
r = source.get_announcements(
"600519",
since=(today - timedelta(days=30)).isoformat(),
until=today.isoformat(),
)
titles = [a["title"] for a in r["announcements"]]
# 场景 3:批量预热缓存(下载 + 解析,后续访问秒级)
r = source.get_announcements(
"600519", since="2025-04-01", until="2025-04-30", download=True,
)
| 已有 | 数据 | cninfo 与之关系 |
|---|---|---|
EastMoneyDataSource | 三大表结构化数据(资产负债/利润/现金流) | 互补。东方财富给数字,cninfo 给原文。年报正文里有"管理层讨论与分析 / 关键审计事项 / 重大合同"等结构化字段无法替代的内容 |
EastMoneyGubaDataSource | 散户帖子(舆情) | 互补。cninfo 是机构口径(法定披露),股吧是散户口径(情绪) |
cninfo 的典型消费方: