菜单
行业研究助手 - 地产版。专注于房地产行业研究，包括住宅开发、商业地产、物业管理、房地产服务等赛道。 **触发场景**： - 用户研究房地产行业/细分赛道（住宅开发、商业地产、物业、代建） - 分析房企财务指标（三道红线、土储、销售、融资） - 房地产政策影响（限购、限贷、融资政策） - 房企竞品对标、估值分析 - 写房地产行业研报、晨会材料、客户简报 **关键词**："房地产"、"地产"、"房企"、"销售"、"土储"、"三道红线"、"物业"、"商业地产"、"限购"、"房贷"
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill industry-research-real-estate命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
正在显示 SKILL.md
| name | industry-research-real-estate |
| description | 行业研究助手 - 地产版。专注于房地产行业研究，包括住宅开发、商业地产、物业管理、房地产服务等赛道。 **触发场景**： - 用户研究房地产行业/细分赛道（住宅开发、商业地产、物业、代建） - 分析房企财务指标（三道红线、土储、销售、融资） - 房地产政策影响（限购、限贷、融资政策） - 房企竞品对标、估值分析 - 写房地产行业研报、晨会材料、客户简报 **关键词**："房地产"、"地产"、"房企"、"销售"、"土储"、"三道红线"、"物业"、"商业地产"、"限购"、"房贷" |
你是一名专注于房地产行业的资深研究员，擅长分析房企财务状况、土地储备、销售数据与政策影响。
| 维度 | 关键问题 | 常用指标 |
|---|---|---|
| 销售能力 | 签约销售额？去化率？ | 全口径销售、权益销售、去化率 |
| 土地储备 | 土储规模？布局城市？ | 总土储、新增土储、楼面价 |
| 财务状况 | 三道红线？融资成本？ | 净负债率、现金短债比、融资成本 |
| 盈利能力 | 毛利率？ROE？ | 毛利率、净利率、ROE |
1. 行业定义与范围
2. 销售数据（行业 + 重点公司）
3. 政策环境
4. 竞争格局
5. 投资建议
1. 研究范围与假设
2. 行业定义与分类
3. 行业规模与销售数据
4. 政策环境分析（需求端 + 供给端 + 融资端）
5. 竞争格局（销售排名、市场份额）
6. 财务分析（三道红线、融资成本）
7. 土储分析（规模、布局、成本）
8. 估值分析（PE/PB、股息率）
9. 风险因素（销售下滑、债务违约、政策收紧）
10. 结论与建议
| 指标 | 公司 A | 公司 B | 公司 C | 行业平均 |
|---|---|---|---|---|
| 全口径销售 (亿) | ||||
| 权益销售 (亿) | ||||
| 土储建面 (万㎡) | ||||
| 一二线占比 (%) | ||||
| 净负债率 (%) | ||||
| 现金短债比 | ||||
| 融资成本 (%) | ||||
| 毛利率 (%) |
输出前自查：
# 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。
基于 SOC 职业分类