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在当前文件夹生成对应公司的投资入股、收购、并购报告（markdown 格式）。通过分析当前文件夹或子文件夹中该公司最近5年的财务报告（PDF年报），汇总分析公司的投资入股、收购、并购活动。当用户需要以下功能时使用：(1) 生成投资入股/收购/并购报告，(2) 分析公司对外投资活动，(3) 汇总公司并购交易历史，(4) 研究公司资本支出中的收购投资部分
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基于唐朝《手把手教你读财报》和《价值投资实战手册》方法论的企业财报排雷分析工具。当用户要求分析某公司财报、排查财务风险、判断是否符合唐门选股标准、或对已曝光造假/退市公司进行复盘验证时使用。触发词包括：财报分析、排雷、财报排雷、唐朝财报、读财报、财务造假排查、是否符合三大前提、利润为真吗、财报体检、A股财报、港股财报、美股财报、中概股财报。
根据公司名称获取 SEC CIK 并下载公司年度财报文件（美国本土公司 10-K，外国公司 20-F）。当用户需要以下操作时使用：(1) 根据公司名获取 SEC CIK，(2) 下载公司的年度财报文件（自动检测 10-K 或 20-F），(3) 获取 SEC EDGAR 系统中的公司 filing 数据，或请求在美国上市的公司的年报文件
Generate comprehensive balance sheet research reports in markdown format from company annual reports and reference materials (markdown). Use when user needs to create financial analysis reports focusing on balance sheet, asset composition, liability structure, and debt analysis. Triggered by requests for balance sheet analysis reports, asset liability composition analysis, debt trend analysis, financial statement research from annual reports, or investment research on company financial position
在包含公司年报和参考资料（markdown）的当前目录中生成资本配置研究报告（markdown 格式）。重点关注资本配置分析，包括分红、股票回购和投资。当用户需要创建投资研究报告、分析资本配置策略或生成投资分析财务图表时使用。
在包含公司年报和参考资料（markdown）的当前目录中生成业务构成与成本结构比例研究报告（markdown 格式）。重点关注业务板块收入构成、地理区域划分、成本结构分析。当用户需要分析公司业务构成、收入来源分布或生成相关比例图表时使用。
从公司年报和参考资料（markdown）生成全面的企业估值研究报告（markdown格式）。当用户需要以下功能时使用：(1) 使用DCF方法分析企业估值，(2) 生成带有财务图表的估值报告，(3) 基于自由现金流研究企业内在价值，(4) 创建包含历史财务数据和未来预测的投资分析报告
| name | invest-cap-acq |
| description | 在当前文件夹生成对应公司的投资入股、收购、并购报告（markdown 格式）。通过分析当前文件夹或子文件夹中该公司最近5年的财务报告（PDF年报），汇总分析公司的投资入股、收购、并购活动。当用户需要以下功能时使用：(1) 生成投资入股/收购/并购报告，(2) 分析公司对外投资活动，(3) 汇总公司并购交易历史，(4) 研究公司资本支出中的收购投资部分 |
生成专业的投资入股、收购、并购研究报告。当前目录应包含：
报告应包含以下四个核心章节：
分析公司的战略性股权投资活动：
重点关注：
分析维度：
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 投资标的 | 被投资公司名称、行业、投资比例 |
| 投资金额 | 投资金额、账面价值变动 |
| 投资目的 | 战略布局、财务回报、产业链整合 |
| 投资结果 | 持有期间收益、减值情况、退出情况 |
示例表格：
| 年份 | 投资标的 | 投资比例 | 投资金额 | 投资目的 | 当前状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023 | XX公司 | 15% | $50M | 上游整合 | 持有中 |
| 2022 | YY基金 | LP份额 | $100M | 财务投资 | 持有中 |
分析公司的收购交易活动：
重点关注：
分析维度：
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 收购标的 | 目标公司名称、所属行业 |
| 收购价格 | 交易对价、支付方式（现金/股票） |
| 收购溢价 | 相对目标公司净资产的溢价率 |
| 整合结果 | 收购后业绩表现、协同效应 |
示例表格：
| 年份 | 收购标的 | 收购比例 | 交易金额 | 支付方式 | 整合状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023 | ABC科技 | 100% | $500M | 现金 | 已完成 |
| 2022 | XYZ医药 | 60% | $300M | 现金+股票 | 整合中 |
深入分析重大并购交易：
对重大并购交易（单笔金额 > 5年总收购金额10%），应详细分析：
交易背景
交易结构
融资安排
交易后表现
分析投资活动的规模和趋势变化：
必需指标：
| 指标 | 计算方式 |
|---|---|
| 年度投资总额 | 当年所有投资/收购交易金额总和 |
| 投资/营收比 | 年度投资总额 / 营业收入 |
| 投资/FCF比 | 年度投资总额 / 自由现金流 |
| 累计投资余额 | 长期股权投资账面价值 |
示例表格：
| 年份 | 投资总额 | 占营收比 | 占FCF比 | 主要投资方向 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | $800M | 5.2% | 25% | AI、云服务 |
| 2022 | $650M | 4.5% | 22% | 数据中心 |
| 2021 | $500M | 3.8% | 18% | 产能扩张 |
从年报中提取以下关键信息：
投资入股相关：
收购并购相关：
资本支出中的投资：
数据验证要求： 详见 invest-report/references/common-guidelines.md（数据验证规范）。
⚠️ 重要：在完成报告时，必须执行以下步骤来生成图表：
generated_images/ 目录是否包含生成的图片推荐图表：
investment_trend.png)investment_type_breakdown.png)创建图表生成脚本模板：
#!/usr/bin/env python3
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
os.makedirs('generated_images', exist_ok=True)
# 从实际数据中提取
years = ['2020', '2021', '2022', '2023', '2024'] # 替换为实际数据
investments = [18.5, 25.3, 32.1, 28.7, 35.6] # 替换为实际投资总额（亿元）
# 图表1：投资规模趋势
def create_investment_trend():
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
bars = ax.bar(years, investments, color='#1E88E5', edgecolor='white', linewidth=1.5)
ax.set_ylabel('Investment Amount (Billion CNY)', fontsize=12, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('Year', fontsize=12, fontweight='bold')
ax.set_title('Investment Scale Trend (Last 5 Years)', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.grid(axis='y', alpha=0.3)
for bar, val in zip(bars, investments):
height = bar.get_height()
ax.annotate(f'{val:.1f}亿', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 5), textcoords="offset points", ha='center',
fontsize=10, fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.savefig('generated_images/investment_trend.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()
print('[OK] investment_trend.png')
# 图表2：投资类型分解
def create_investment_type_breakdown():
types = ['Minority\nStake', 'Acquisition', 'Joint\nVenture', 'Financial\nInvestment']
values = [20, 50, 15, 10] # 替换为实际数据（亿元）
colors = ['#1E88E5', '#43A047', '#FB8C00', '#9C27B0']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
wedges, texts, autotexts = ax.pie(values, labels=types, colors=colors,
autopct='%1.1f%%', startangle=90,
pctdistance=0.85)
for autotext in autotexts:
autotext.set_color('white')
autotext.set_fontsize(11)
autotext.set_fontweight('bold')
ax.set_title('Investment by Type', fontsize=14, fontweight='bold', pad=20)
plt.tight_layout()
plt.savefig('generated_images/investment_type_breakdown.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()
print('[OK] investment_type_breakdown.png')
if __name__ == '__main__':
create_investment_trend()
create_investment_type_breakdown()
print('\nAll charts generated successfully!')
执行步骤：
python generate_acq_charts.py
ls generated_images/
验证清单：
□ Python脚本已创建并执行
□ generated_images/目录已创建
□ 所有图表已生成
□ 报告中已正确引用所有图片
生成 markdown 报告，包含：
将报告保存为：[公司名称]_投资并购报告_YYYY-MM-DD.md
日期使用昨日日期
示例结构：
# [公司名称]投资入股与并购研究报告
**日期**：2025-01-29
**分析师**：Claude AI
## 一、投资入股活动汇总
### 战略性股权投资
| 年份 | 投资标的 | 投资比例 | 投资金额 | 投资目的 | 当前状态 |
|------|----------|----------|----------|----------|----------|
...
## 二、收购活动分析
### 控股权收购
| 年份 | 收购标的 | 收购比例 | 交易金额 | 支付方式 | 整合状态 |
|------|----------|----------|----------|----------|----------|
...
## 三、重大并购交易详情
### 3.1 收购ABC公司（2023年）
**交易背景：**
...
**交易结构：**
...
**交易后表现：**
...
## 四、投资规模趋势
---
**数据来源**：
- [年份] 年报
- 参考资料（如有）
在完成报告前，确认以下内容：
报告内容检查：
数据质量检查：
专业的财务图表生成工具，使用 matplotlib。
可用方法：
revenue_trend(years, revenues, title) - 可用于投资规模趋势revenue_segment_breakdown(segments, values, title) - 可用于投资类型分解capital_allocation_breakdown(years, dividends, repurchases, title) - 资本配置分解所有图表：
generated_images/