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A股管理层质量评估/公司治理分析。当用户说"管理层"、"管理层怎么样"、"公司治理"、"management"、"CEO"、"董事长"、"高管"、"治理结构"、"XX的管理层靠谱吗"、"实控人"、"管理层激励"时触发。评估上市公司管理层能力（战略/执行/资本配置）、治理结构（股权制衡/独董/激励机制）、诚信记录，辅助判断管理层是否值得信赖。支持研报风格（formal）和快速评估风格（brief）。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-management-qualityコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | a-share-management-quality |
| description | A股管理层质量评估/公司治理分析。当用户说"管理层"、"管理层怎么样"、"公司治理"、"management"、"CEO"、"董事长"、"高管"、"治理结构"、"XX的管理层靠谱吗"、"实控人"、"管理层激励"时触发。评估上市公司管理层能力（战略/执行/资本配置）、治理结构（股权制衡/独董/激励机制）、诚信记录，辅助判断管理层是否值得信赖。支持研报风格（formal）和快速评估风格（brief）。 |
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 财务数据（业绩趋势反映执行力）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
# 十大股东（股权结构/集中度）
python -c "import efinance as ef; df=ef.stock.get_top10_stock_holder_info(stock_code='[CODE]'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"
# 个股行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
# K线（任期内股价表现）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
补充：通过 web 搜索获取管理层简历、过往业绩、诚信记录、薪酬数据、年报致辞、投资者关系互动、处罚记录等。
通过 web 搜索获取核心高管信息：
通过 cn-stock-data finance 获取财务数据，分析管理层任期内：
好的管理层 = 说到做到，业绩趋势稳步向上。
通过 efinance 十大股东数据 + web 搜索：
详见 references/management-quality-guide.md 中的治理红旗和A股特色问题。
管理层大量增持 = 利益绑定信号；频繁减持 = 需警惕。
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 输出格式 | 完整治理分析报告（4-6页） | 快速评估要点 |
| 管理层画像 | 核心高管逐人分析 | 仅列关键人物和亮点/风险点 |
| 业绩追踪 | 多年财务趋势图表+承诺兑现度 | 仅ROE/营收趋势方向 |
| 治理结构 | 股权结构图+独董/委员会详情 | 仅标注治理红旗/绿旗 |
| 利益一致性 | 持股/激励/薪酬详细数据 | 仅增减持方向和激励有无 |
| 综合评分 | 五维雷达图（能力/诚信/激励/治理/稳定性） | 一句话结论+评级 |
| 结论 | 客观陈述各维度评估 | 可加简要判断（"管理层可信"/"需关注XX风险"） |
默认风格：brief。用户要求"详细分析"/"出报告"时用 formal。
综合评级参考：
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json
A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
SOC 職業分類に基づく