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Financial AI Skill - 投研报告自动生成器。输入行业/公司/年度自然语言请求,自动输出完整投研报告(摘要+行业趋势+公司基本面+财务估值+风险提示+投资建议)。覆盖 6 大行业(新能源/金融/半导体/医药/消费/汽车)和 5 家龙头公司模板,零外部依赖。
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。
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Financial AI Skill - 投研报告自动生成器。输入行业/公司/年度自然语言请求,自动输出完整投研报告(摘要+行业趋势+公司基本面+财务估值+风险提示+投资建议)。覆盖 6 大行业(新能源/金融/半导体/医药/消费/汽车)和 5 家龙头公司模板,零外部依赖。
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基于 SOC 职业分类
Enterprise WeChat template_card builder and sender. Provides reusable card templates for due diligence reports, stock alerts, risk warnings, and more. Supports text_notice, news_notice, and button_interaction card types with fallback to markdown.
本技能为进出口企业提供全面的贸易融资方案推荐与对比分析,基于企业类型、贸易类型、融资金额、账期等关键参数,智能推荐最适合的融资产品。
Financial AI Skill - 客户经理营销话术实时生成器。输入客户画像和营销目标,AI自动生成电话/微信/拜访话术,支持异议处理预演、方言适配、多风格切换。覆盖零售/对公/理财/私行/信用卡全营销岗位。
网点分析技能是一个基于AI的银行网点竞争力评估与经营规划引擎。该技能综合分析网点的地理位置、竞争格局、客群特征等维度,输出SWOT分析、三年经营预测、重点发展业务方向及投入产出建议。
ALM(Asset-Liability Management,资产负债管理)引擎专注于银行资产负债表的全方位分析与优化。输入银行资产负债数据(资产规模、负债结构、期限分布),输出完整的缺口分析、风险指标(LCR/NSFR/久期缺口)及优化建议。
Financial AI Skill - 产品手册智能对话引擎。基于 BM25 + TF-IDF 双路检索 + RRF 融合的轻量级 RAG,零外部依赖、毫秒级响应、自动出处标注。支持理财/信用卡/贷款等多种产品手册同时入库,语音/文字提问秒回精准答案。Hit@1 实测 100%,平均检索耗时 < 3ms。
| name | research-report |
| description | Financial AI Skill - 投研报告自动生成器。输入行业/公司/年度自然语言请求,自动输出完整投研报告(摘要+行业趋势+公司基本面+财务估值+风险提示+投资建议)。覆盖 6 大行业(新能源/金融/半导体/医药/消费/汽车)和 5 家龙头公司模板,零外部依赖。 |
| version | 1.0.0 |
| author | AlphaAgent (Financial AI Community) |
| license | MIT |
| metadata | {"BetaAgent":{"tags":["research","report","equity","industry","investment","analysis"],"related_skills":["financial-intelligence","wealth-management","risk-compliance"],"coverage":{"industries":"6+1 (通用)","companies":5,"templates":"6 sections"}}} |
| prerequisites | {"commands":["python3"]} |
输入
研报生成 新能源 宁德时代 2025→ 秒级输出六大章节完整投研报告⚡ 零外部依赖 | 🎯 6 大行业 | 📊 5 家龙头公司
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 自然语言解析 | 从 研报生成 新能源 宁德时代 2025 自动提取行业/公司/年度 |
| 行业趋势分析 | 6 大行业(新能源/金融/半导体/医药/消费/汽车)预置趋势、驱动因素、风险、龙头名单 |
| 公司基本面 | 5 家龙头(宁德时代/比亚迪/某股份制银行A/贵州茅台/宝钢股份)预置护城河、亮点、风险 |
| 财务估值参考 | 估值方法说明(PE/PB/DCF)+ 关键指标 + 可比公司 |
| 风险提示 | 行业风险 + 公司风险 + 系统性风险自动汇总 |
| 投资建议 | 规则引擎自动评级(买入/增持/中性/减持) |
| 4 种输出格式 | text / json / markdown / wecom_card |
cd ~/.BetaAgent/skills/research-report
# 查看支持的行业与公司
python3 scripts/report_cli.py list
# 生成知名公司完整报告(置信度 100%)
python3 scripts/report_cli.py generate "研报生成 新能源 宁德时代 2025"
python3 scripts/report_cli.py generate "研报 某股份制银行A 2025"
# 仅行业报告(置信度 70%)
python3 scripts/report_cli.py generate "研报 半导体 2025"
# 未知公司/行业(置信度 50%,通用模板)
python3 scripts/report_cli.py generate "研报 某公司 2025"
# 不同输出格式
python3 scripts/report_cli.py generate "研报 新能源 宁德时代 2025" --format md
python3 scripts/report_cli.py generate "研报 新能源 宁德时代 2025" --format json
python3 scripts/report_cli.py generate "研报 新能源 宁德时代 2025" --format card
from research_report import ReportEngine, ReportFormatter
eng = ReportEngine()
# 自然语言输入
r = eng.generate("研报生成 新能源 宁德时代 2025")
print(r.title) # 【2025】宁德时代(新能源)投研报告
print(r.summary) # 摘要
print(r.investment_view) # 投资建议
# 结构化输入
r = eng.generate({"industry": "金融", "company": "某股份制银行A", "year": 2025})
# 输出报告
print(ReportFormatter.to_text(r))
print(ReportFormatter.to_markdown(r))
研报生成 新能源 宁德时代 2025
研报 某股份制银行A 2025
研报生成 半导体行业 2025
研报 比亚迪
研报 某公司 2025
任意组合均可,引擎自动识别:
研报生成 / 研报 / 生成研报 等前缀均可| 行业 | 趋势数 | 驱动因素 | 风险点 | 龙头数 |
|---|---|---|---|---|
| 新能源 | 9 | 5 | 5 | 6 |
| 金融 | 8 | 5 | 5 | 5 |
| 半导体 | 6 | 4 | 4 | 6 |
| 医药 | 6 | 4 | 4 | 5 |
| 消费 | 6 | 4 | 4 | 5 |
| 汽车 | 6 | 4 | 4 | 5 |
| 公司 | 代码 | 行业 | 护城河数 | 风险数 |
|---|---|---|---|---|
| 宁德时代 | 300750.SZ | 新能源 | 3 | 3 |
| 比亚迪 | 002594.SZ | 汽车 | 3 | 3 |
| 某股份制银行A | 600036.SH | 金融 | 3 | 3 |
| 贵州茅台 | 600519.SH | 消费 | 3 | 3 |
| 宝钢股份 | 600019.SH | 通用 | 3 | 3 |
编辑 report_templates.json::industries,添加:
"新行业名": {
"trend_keywords": ["趋势1", "趋势2"],
"drivers": ["驱动1", "驱动2"],
"risks": ["风险1", "风险2"],
"leaders": ["龙头A", "龙头B"],
"key_metrics": ["指标1", "指标2"]
}
在 report_templates.json::companies 添加:
"公司名": {
"code": "XXXXXX.SZ",
"industry": "已有行业",
"business_segments": ["业务1", "业务2"],
"moat": ["护城河1"],
"highlights": ["亮点1"],
"risks": ["风险1"]
}