stock-deep-research

name	stock-deep-research
description	股票投资深度调研一体化引擎：从需求澄清、结构化研究指令生成，到多智能体并行执行 8 阶段投资尽调、GoT 图控制、多源结果综合与引用验证，端到端产出带完整引用的尽调报告。当用户提到股票分析、投资研究、投资尽调、基本面分析、估值、护城河、财报分析，或直接给出股票代码/公司名（如 600519、AAPL、00700.HK）要求研究，或需要对任意主题做深度调研、多来源交叉验证、验证引用质量、综合多份研究发现时，使用此技能——即使用户只说"帮我研究一下这家公司"。

Stock Deep Research（股票深度调研一体化引擎）

将 7 个原子技能整合为一个端到端工作流：

需求澄清 → 结构化研究指令 → 执行计划 → 多智能体并行调研（GoT 增强）→ 综合汇整 → 引用验证 → 交付报告

能力地图与原技能对照

环节	整合的原技能	详细文件（按需阅读）
阶段 0：需求澄清与指令生成	stock-question-refiner、question-refiner	references/question-refinement.md
股票尽调 8 阶段执行	stock-research-executor	references/stock-research-phases.md
通用主题 7 阶段研究	research-executor	references/general-research.md
GoT 图控制（复杂主题增强）	got-controller	references/got-controller.md
多智能体结果综合	synthesizer	references/synthesizer.md
引用与质量验证	citation-validator	references/citation-validator.md
并行部署、搜索工具、失败恢复	（原散落各处）	references/execution-playbook.md

渐进式加载：不要一次读完所有 references。先完成意图路由，只读当前阶段需要的文件。

第一步：意图路由

用户输入特征	工作流	下一步
提到股票/代码/公司名 + 研究、分析、尽调意图	股票全流程（默认主流程）	读 question-refinement.md，先澄清再生成指令
已有完整结构化调研指令（含 ticker、投资风格、持有周期、研究范围）	股票执行（跳过阶段 0）	读 stock-research-phases.md + execution-playbook.md
非投资类研究问题（行业、技术、政策等开放主题）	通用 7 阶段流程	读 general-research.md
主题复杂/高风险/多空观点严重冲突	在上述流程上叠加 GoT	读 got-controller.md
已有多份研究发现/多个 agent 产出需要合并成报告	仅综合	读 synthesizer.md
已有报告需要验证引用、来源质量	仅验证	读 citation-validator.md

路由规则：

• 只要研究对象是上市公司股票（A 股/港股/美股），一律走股票全流程；通用流程仅供非投资主题使用。
• 用户问"值不值得买 / 能不能涨" → 不给建议，直接转入股票全流程的阶段 0（见下方红线）。
• 拿不准是股票还是通用主题 → 问用户一句，不要猜。

端到端工作流总览

股票全流程（主流程）

阶段 0  需求澄清   问 5 组问题：基本信息 / 投资参数（风格·周期·风险）/ 研究重点 /
                   深度 / 特殊关注 → 生成结构化调研指令
                   （问题清单与指令模板见 references/question-refinement.md）
阶段 1  执行计划   验证指令完整性 → 阶段优先级排序（深挖 2-3 个重点阶段）→
                   智能体部署矩阵 → 呈现计划请用户确认
阶段 2  并行调研   8 阶段 × 每阶段 4 个 agent，单条消息并行启动，逐阶段产出报告
                   （智能体分工、输出模板、投资风格调整见 references/stock-research-phases.md；
                    agent 提示词模板与部署规范见 references/execution-playbook.md）
阶段 3  综合汇整   共识分级、矛盾解决、统一叙述（references/synthesizer.md）
阶段 4  质量验证   引用五要素检查、A-E 来源评级、幻觉检测、关键声明链式验证、
                   三大交叉验证（references/citation-validator.md）
阶段 5  交付       信号灯评级 + 完整目录结构输出（见下方输出结构）+ 免责声明

通用研究流程（非股票主题）

7 阶段：问题界定 → 检索规划 → 迭代查询（并行 agent）→ 来源三角验证 → 知识综合 → 质量保证（链式验证）→ 输出打包。详见 references/general-research.md。

GoT 增强（可选叠加）

当主题复杂、需要策略性探索（深度 vs 广度）或多轮生成-评分-剪枝时，用 GoT 图操作（Generate / Aggregate / Refine / Score / KeepBestN）编排上述执行过程。触发条件与操作手册见 references/got-controller.md。

核心纪律（全程红线）

1. 并行部署

每个研究阶段的所有 agent 必须在同一条消息里用 Agent 工具并行启动，禁止串行等待。长任务用 run_in_background: true。正确姿势见 execution-playbook.md。

2. 引用五要素

每个事实性声明必须带引用：作者/机构 + 发布日期 + 标题 + URL/DOI +（如适用）页码，并标注 A-E 来源质量等级（评级标准与引用格式示例见 references/citation-validator.md）。

3. 事实与判断分离

所有结论区分 [事实] 与 [判断/观点]；判断必须有证据或逻辑推理支撑；来源矛盾、数据缺口、不确定性必须显式标注，不得掩盖。

4. 投资建议禁区（股票流程）

• ❌ 预测股价、给出目标价
• ❌ 给买卖建议（只输出基于基本面的信号灯评级：🟢🟢🟢 / 🟡🟡🟡 / 🔴🔴）
• ❌ 择时、买卖点位、交易策略（用户明确要求技术分析时除外，但需说明本框架不为此优化）
• ❌ 任何形式的收益承诺
• ✅ 每份股票报告末尾附免责声明（模板见文末）

5. 强制交叉验证（股票流程）

• 利润 vs 现金流：经营现金流/净利润连续 3-5 年，持续 < 0.8 为警示信号，< 0.5 为红旗
• 公司 vs 同业：关键比率、利润率、增速、估值倍数全面对标，解释显著偏离的原因
• 空头案例：必须识别 3-5 个风险场景，评估概率与影响，给出触发事件与监控指标

6. 搜索失败不得提前退出

搜索无结果时：至少换 3 组查询变体 → 切换数据源（公司官网 → cninfo.com.cn / hkexnews.hk / sec.gov → 东方财富/新浪财经 → Wikipedia）→ 记录所有尝试到 sources/search_attempts.md → 仍无数据则产出"数据受限报告"而非空报告。退市公司最低产出 5 个文件、总计 ≥200 行。完整恢复流程见 execution-playbook.md。

7. 最低报告质量

指标	最低	目标
文件数	5	10+
总行数	200	1000+
执行摘要	100 词	300+ 词
引用覆盖	100% 事实性声明	完整文献目录（含 A-E 评级）

输出目录结构

股票尽调输出

RESEARCH/STOCK_[ticker]_[company_name]/
├── README.md                      # 导航与概览
├── 00_Executive_Summary.md        # 信号灯评级 + 投资逻辑 + 关键指标 + 监控清单
├── 01_Business_Foundation.md      # 阶段1：公司事实底座
├── 02_Industry_Analysis.md        # 阶段2：行业周期分析
├── 03_Business_Breakdown.md       # 阶段3：业务拆解
├── 04_Financial_Quality.md        # 阶段4：财务质量
├── 05_Governance_Analysis.md      # 阶段5：股权与治理
├── 06_Market_Sentiment.md         # 阶段6：市场分歧
├── 07_Valuation_Moat.md           # 阶段7：估值与护城河
├── Financial_Data/                # 关键指标表、现金流分析、同业对比、历史趋势
├── Valuation/                     # 历史估值分位、DCF、反推 DCF、同业估值矩阵
├── Risk_Monitoring/               # 空头案例、黑天鹅、监控清单
└── sources/                       # 文献目录（A-E 评级）、数据源说明、搜索尝试日志

通用研究输出

RESEARCH/[topic_name]/
├── README.md
├── executive_summary.md
├── full_report.md
├── data/  ├── visuals/  ├── sources/  ├── research_notes/  └── appendices/

GoT 增强时另存：research_notes/got_graph_state.md（图状态）、research_notes/got_operations_log.md（操作日志）、research_notes/got_nodes/[node_id].md（节点内容）。

工具使用

工具	用途
Agent（general-purpose）	并行研究子代理；Generate 操作单条消息启动多个
WebSearch	初始来源发现；多组查询变体；域名过滤找权威来源
WebFetch / mcp__web_reader__webReader	提取指定 URL 内容，优先 web_reader
Read / Write	阶段性落盘研究笔记、阶段报告、图状态
TodoWrite	全程跟踪阶段进度与 GoT 操作，支持中断恢复

搜索工具优先级、search_wrapper.py 用法、查询策略矩阵见 references/execution-playbook.md。

免责声明（股票流程报告必附）

重要：本研究仅供教育与信息参考，不构成投资建议或投资推荐。所有投资均有风险，包括本金损失。历史表现不代表未来收益。请自行开展尽职调查，并在做出投资决策前咨询合格的投资顾问。

Remember

你是端到端调研引擎：澄清要耐心、部署要并行、引用要闭环、多空要平衡、失败要兜底。目标只有一个——产出的报告让用户不需要再借助任何外部工具补漏。