enterprise-report

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Use for generating a professional enterprise big-data report (企业大数据报告) from the HandaaS enterprise MCP — covering 工商信息、企业简介、企业标签、企业业务、控股股东、对外投资、分支机构、主要人员. Trigger when users ask for “企业大数据报告”, “企业工商报告”, “查一家公司的工商信息/股东/对外投资/分支机构/主要人员”, “企业尽调报告”, “企业画像”, or “生成企业分析报告”. Infer the canonical enterprise name (auto-fuzzy-completing a keyword), pick the right MCP tools, and produce HTML + Markdown + JSON reports automatically.

企业大数据报告

用户契约

把“企业大数据报告”作为面向用户的调用短语。enterprise-report 仅为内部包名。

当本 skill 处于激活状态：

1. 不要向用户索要 product_id、MCP 工具名、API 字段、内部参数或凭证信息；只接受企业名称或关键词。
2. 接受自然目标，例如“查一下某某公司的工商信息”“分析这家企业的股东和对外投资”“给我一份某某公司的企业画像报告”“尽调一下某某企业”。
3. 当用户只给关键词（如简称、品牌、人名）时，自动调用关键词模糊查询补全企业全称，再查询详情。
4. 优先使用 MCP 连接（ENTERPRISE_MCP_URL Remote MCP 或本地 handaas-mcp-server/enterprise-mcp-server）；不要让用户处理签名或凭证。
5. 同时产出 HTML（可分享交付）、Markdown（知识库 / wiki）、JSON（系统集成）三类产物；除非用户明确只要其中之一。
6. 报告正文必须是专业研究报告风格：只见企业事实与结构化数据，绝不出现“联网收集”“Skill 生成”、工具名、入参、product_id、内部字段或空表。
7. 绝不打印 secret_id、secret_key、签名、token 或原始签名请求。
8. 默认 dry-run；真实付费 / 凭证调用需用户明确要求且 MCP 连接配置完整。
9. 数据为空时明确说明数据范围 / 口径，不渲染空表、不臆造事实。

• MCP 返回的嵌套 JSON 字符串（如金额 {"coinType":"人民币","value":430000000.0}、地址 {"city":"杭州市",...}）必须解析为可读文本（如"4.30 亿 人民币"、"浙江省杭州市"），绝不在报告正文、表格或指标中输出原始 JSON 字符串。
• 报告所有章节标题、指标卡标签必须用中文；core_analysis.sections 的 title 字段必须中文，不可显示英文 key（如 holders、investments）。
• 指标值必须可读化：金额格式为"X 亿/万 + 币种"，地址拼接省市区，比率显示百分号。详见 references/report-output.md 的「数据格式约束」。

MCP 服务入口

• 上游 MCP 项目：handaas-mcp-server/enterprise-mcp-server（位于 HANDAAS_MCP_SERVER_ROOT 或本仓库同级目录）。
• Remote MCP：设置环境变量 ENTERPRISE_MCP_URL（streamable-http），可选 ENTERPRISE_MCP_TOKEN。
• 本地 MCP：设置 HANDAAS_MCP_SERVER_ROOT 指向 handaas-mcp-server 仓库根目录；该 server 自己的 .env 提供 INTEGRATOR_ID / SECRET_ID / SECRET_KEY。
• 首次真实查询前，运行 scripts/mcp_client.py ping 与 scripts/mcp_client.py list-tools 验证连通。

按需加载 references

• 不清楚该 MCP 有哪些工具、参数、返回字段、何时调用：references/mcp-tools-reference.md。
• 报告结构、章节、质量底线、渲染工作流：references/report-output.md。

意图路由

用户意图	内部工作流
查一家公司的全维度企业报告	调 6 个企业工具组装全量报告；compose_report.py --enterprise ...
只要工商基础 / 股东 / 投资 / 分支 / 人员某一维度	仅调对应工具，按统一骨架组装该维度为主的核心分析
只给关键词（不是全称）	先 enterprise_get_keyword_search 补全全称，再查详情
只要 JSON / 只要 HTML / 只要 Markdown	用 --output（JSON）或 --report-output（HTML+MD），或用 render_report.py 重渲染
连接 / 工具不存在 / 传参错误	mcp_client.py ping / list-tools 排查；报脱敏后的缺失项

Golden path for 企业大数据报告

1. 解析企业全称：若输入含“公司/集团/有限/院/厂/中心/事务所/合作社/合伙”等后缀视为全称；否则调 enterprise_get_keyword_search 取首个命中。
2. 调用企业工具：依次调用 enterprise_get_enterprise_base_info（含工商/简介/业务/标签）、enterprise_get_enterprise_holder_info（股东）、enterprise_get_enterprise_invest_info（对外投资）、enterprise_get_enterprise_branch_info（分支机构）、enterprise_get_enterprise_main_person_info（主要人员）。所有详情接口入参为 keyword（企业全称）。
3. 组装统一报告：按统一 JSON 骨架（subject / abstract / metrics / caliber / core_analysis / representative_records / insights / data_source）组装；核心分析按工商基础 / 简介 / 业务 / 标签 / 股东 / 对外投资 / 分支机构 / 主要人员分章节。
4. 渲染三件套：compose_report.py --enterprise ... --output ... --report-output ... 直接产出 JSON + HTML + Markdown；或用 render_report.py --input ... --output ... 重渲染。
5. 返回路径：返回 JSON、HTML、Markdown 文件路径，以及企业全称映射与数据口径。

脚本速查

# 校验连接配置（脱敏）
python scripts/validate_config.py --allow-placeholders

# 连通性自测
python scripts/mcp_client.py ping
python scripts/mcp_client.py list-tools

# 干跑（不调真实 API，用样例数据组装报告骨架）
python scripts/compose_report.py \
  --enterprise "深圳市汇川技术股份有限公司" \
  --dry-run \
  --output output/enterprise.json \
  --report-output output/enterprise.html

# 真实查询 + 渲染（需 MCP 连接就绪）
python scripts/compose_report.py \
  --enterprise "深圳市汇川技术股份有限公司" \
  --output output/enterprise.json \
  --report-output output/enterprise.html

# 只给关键词（自动模糊补全）
python scripts/compose_report.py --enterprise "汇川技术" --report-output output/huichuan.html

# 手动调单个工具
python scripts/mcp_client.py call-tool \
  --tool enterprise_get_enterprise_base_info \
  --arguments-json '{"keyword": "深圳市汇川技术股份有限公司"}'

# 重渲染已有 JSON
python scripts/render_report.py --input output/enterprise.json --output output/enterprise.html
python scripts/render_report.py --input output/enterprise.json --output output/enterprise.md

输出字段

• subject：企业全称、匹配关键词、主体类型、是否自动补全。
• abstract / summary：封面摘要与详细摘要。
• executive_summary：3-5 条核心发现要点。
• metrics：注册资本、成立时间、经营状态、对外投资数、分支机构数、主要人员数、股东数等指标卡。
• caliber：匹配对象、匹配方式、数据范围、产品、局限。
• core_analysis：工商基础（KV）、企业简介（文本）、企业业务（文本）、企业标签、股东、对外投资、分支机构、主要人员（表格）。
• representative_records：代表性记录（对外投资 + 分支机构 Top N）。
• insights：结构化特征与解读（投资布局 / 分支网络 / 股权结构 / 核心人员）。
• data_source：MCP server、数据产品、生成时间、是否 dry-run。

若 API 调用失败，明确报出缺失的配置 / 缺失的工具 / MCP 错误 / 参数校验错误 / 上游网络错误，给出 dry-run 命令或配置步骤，绝不暴露密钥。