| name | financial-report-analyzer |
| description | 专门用于上市公司财报（如年度报告、季度报告）的深度分析。该技能能够自动提取关键财务指标，计算核心财务比率，生成可视化图表，并结合行业背景生成专业的财务分析报告。 Use when this capability is needed. |
| metadata | {"author":"eosphoros-ai"} |
财报分析技能 (Financial Report Analyzer)
本技能旨在帮助 DB-GPT 系统化地分析上市公司财报，通过提取核心数据、计算财务比率、生成可视化图表并结合业务背景，产出高质量的财务分析报告。
核心工作流程
-
数据提取与结构化：
- 使用
execute_skill_script_file 工具执行 scripts/extract_financials.py 脚本，传入财报文件路径（file_path 参数），自动提取营收、净利润、资产、负债等核心数值。
- 脚本支持 PDF 文件（通过 pdfplumber 解析）和纯文本文件，返回 JSON 格式的结构化数据。
-
财务比率计算：
- 使用
execute_skill_script_file 执行 scripts/calculate_ratios.py，传入 Step 1 的 JSON 数据。
- 自动计算毛利率、净利率、ROE、资产负债率等关键指标，输出 30 个模板占位符键值。
- 参考
references/financial_metrics.md 确保指标定义的准确性。
- 系统会自动保存返回的 JSON 结果（
react_state["ratio_data"]），后续 html_interpreter 会自动合并。
-
图表生成：
- 使用
execute_skill_script_file 执行 scripts/generate_charts.py，传入 Step 1 的 JSON 数据。
- 自动生成 3 张可视化图表：
financial_overview.png：核心财务指标对比柱状图profitability.png：盈利能力指标横向条形图asset_structure.png：资产结构环形饼图
- 系统会自动将图片复制到静态目录并记录 URL 映射（
react_state["image_url_map"]），后续 html_interpreter 会自动合并。
-
深度分析：
- 遵循
references/analysis_framework.md 提供的框架，从盈利质量、偿债风险、营运效率和现金流四个维度进行深度剖析。
- 结合"经营情况讨论与分析"章节，解释业绩变动的核心驱动因素。
- 撰写以下 7 段分析文本：
PROFITABILITY_ANALYSIS：盈利能力分析SOLVENCY_ANALYSIS：偿债与风险分析EFFICIENCY_ANALYSIS：营运效率分析CASHFLOW_ANALYSIS：现金流与利润质量分析ADVANTAGES_LIST：核心优势列表（HTML <li> 格式）RISKS_LIST：主要风险列表（HTML <li> 格式）OVERALL_ASSESSMENT：综合评价
-
渲染报告：
- 调用
html_interpreter，使用 template_path 模式：
{
"template_path": "financial-report-analyzer/templates/report_template.html",
"data": {
"PROFITABILITY_ANALYSIS": "LLM撰写的盈利能力分析...",
"SOLVENCY_ANALYSIS": "LLM撰写的偿债分析...",
"EFFICIENCY_ANALYSIS": "LLM撰写的营运效率分析...",
"CASHFLOW_ANALYSIS": "LLM撰写的现金流分析...",
"ADVANTAGES_LIST": "<li>优势1</li><li>优势2</li>",
"RISKS_LIST": "<li>风险1</li><li>风险2</li>",
"OVERALL_ASSESSMENT": "LLM撰写的综合评价..."
},
"title": "XX公司 2023年度财报分析报告"
}
- 重要：
data 字典中只需传入你撰写的 7 段分析文本！后端会自动合并：
- Step 2 的 30 个数据指标（COMPANY_NAME、REVENUE、NET_PROFIT 等）
- Step 3 的图表 URL（CHART_FINANCIAL_OVERVIEW、CHART_PROFITABILITY、CHART_ASSET_STRUCTURE）
- 绝对不要在
data 中包含数据指标或图表路径，否则 JSON 过大会导致截断。
-
完成：
- 调用
terminate 返回 1-2 句话的简短摘要。
- 报告会以卡片形式展示在左侧面板，用户点击卡片即可在右侧面板查看完整报告。
完整流程示例
Step 1: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="extract_financials.py", args={"file_path": "/path/to/report.pdf"})
→ 返回 JSON: {"revenue": 10500000000, "net_profit": 1200000000, ...} （记为 raw_data）
Step 2: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="calculate_ratios.py", args=<raw_data>)
→ 返回 30 个模板键值，系统自动记录到 react_state["ratio_data"]
Step 3: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="generate_charts.py", args=<raw_data>)
→ 生成图表，系统自动复制到 /images/ 并记录 URL 映射
Step 4: （LLM 自行撰写 7 段深度分析文本）
Step 5: html_interpreter(template_path="financial-report-analyzer/templates/report_template.html", data={仅包含 7 段分析文本}, title="报告标题")
→ 后端自动合并数据指标 + 图表 URL + 分析文本，渲染完整报告
Step 6: terminate(result="简短摘要")
资源使用说明
- 脚本（均通过
execute_skill_script_file 执行）：
scripts/extract_financials.py：接收 file_path 参数，读取财报文件（支持 PDF 和文本格式），提取核心财务数据。scripts/calculate_ratios.py：计算财务比率，输出 30 个模板占位符键值。系统自动记录结果。scripts/generate_charts.py：生成 3 张可视化图表（matplotlib），系统自动处理图片复制。scripts/fill_template.py：（备用）接收 ratio_data、chart_paths、analysis 三个参数，读取 HTML 模板并替换所有占位符。正常情况下不需要使用此脚本，因为 html_interpreter 的 template_path 模式会自动完成模板填充。
- 参考：
references/financial_metrics.md：包含公式定义。references/analysis_framework.md：包含分析逻辑。
- 模板：
templates/report_template.html：最终交付报告的 HTML 模板（必须严格遵循，不得删减章节或修改表格结构）。由 html_interpreter 的 template_path 参数自动读取并填充。templates/report_template.md：Markdown 版本，仅供参考结构说明。
注意事项
- 必须使用
execute_skill_script_file 执行脚本（不要用 shell_interpreter），因为 execute_skill_script_file 会自动处理图片复制和数据记录。
- 脚本提取可能受排版影响，建议在计算前人工核对提取的关键数值。
- 始终关注"非经常性损益"，以评估公司核心业务的真实盈利能力。
- 对比至少三年的历史数据，以识别趋势。
generate_charts.py 依赖 matplotlib，请确保环境中已安装该库。
Source: eosphoros-ai/DB-GPT — distributed by TomeVault.
