财报爬虫

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

上市公司财报数据爬虫与行业横向对比分析技能。通过东方财富公开 API 自动抓取 A 股上市公司的 资产负债表、利润表、现金流量表及核心财务指标,自动识别同行业上市公司,进行多维度横向对比 (盈利能力 / 偿债能力 / 运营效率 / 成长性),并按加权评分输出综合排名。 触发场景(命中任一即加载本技能): (a) 抓取财报数据:如"抓取 X 公司的财报""获取 X 的利润表/资产负债表/现金流量表"; (b) 行业对比:如"对比 X 行业的上市公司""白酒行业哪家公司财务最好""X 行业内公司排名"; (c) 同行识别:如"X 公司的同行业公司有哪些""X 行业有多少家上市公司"; (d) 多公司对比:如"对比 A B C 三家公司的财务指标""X 和 Y 谁的财务更好"; (e) 与 caibao-fenxi 协同:先批量爬取+量化排名,再对 TOP 公司做五维度深度分析。 本技能是 caibao-fenxi 的"数据获取层":负责数据采集与量化对比, caibao-fenxi 负责拿到数据后的五维度深度分析与陷阱识别。

一句话选型结论

按资料字段整理

财报爬虫是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_0944f675/pachong
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_0944f675仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791703351
正文体量7.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
财报爬虫当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

7.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

爬虫抓取:上市公司财报爬虫与行业对比分析

Overview

自动抓取 A 股上市公司三大财务报表(利润表、资产负债表、现金流量表)及核心财务指标,
自动识别同行业上市公司,进行四维度横向对比分析(盈利能力 / 偿债能力 / 运营效率 / 成长性),
按加权评分输出综合排名。与 caibao-fenxi 技能协同:本技能负责数据采集与量化对比,
caibao-fenxi 负责五维度深度分析。

核心能力

1. 财报数据抓取

通过东方财富公开 API 抓取上市公司三大报表和关键财务指标。

脚本: scripts/fetch_financial_data.py

使用方式:

# 抓取全部财报数据(三大报表+关键指标+公司信息)
python scripts/fetch_financial_data.py 600519

# 指定报告期
python scripts/fetch_financial_data.py SH600519 --dates 2023-12-31,2022-12-31

# 只抓取某张报表
python scripts/fetch_financial_data.py 600519 --statement balance
python scripts/fetch_financial_data.py 600519 --statement income
python scripts/fetch_financial_data.py 600519 --statement cashflow
python scripts/fetch_financial_data.py 600519 --statement indicators

输出: JSON 格式的结构化财务数据,包含:
- 公司信息(名称、行业、上市日期)
- 资产负债表(资产、负债、权益等)
- 利润表(收入、成本、利润等)
- 现金流量表(经营/投资/筹资现金流)
- 关键财务指标(ROE、毛利率、净利率、周转率等)

支持的股票代码格式: 600519 / SH600519 / 000001.SZ / SZ000001

2. 同行业公司获取

自动识别股票所属行业板块,获取同行业全部上市公司列表。

脚本: scripts/get_industry_peers.py

使用方式:

# 获取同行业公司(默认最多50家)
python scripts/get_industry_peers.py 600519

# 限制数量
python scripts/get_industry_peers.py SH600519 --limit 20

输出: JSON 格式的同行业公司列表,包含每家公司的代码、名称、市场。

3. 行业横向对比与排名

完整流水线:获取同行 → 批量抓取财报 → 计算指标 → 评分排名。

脚本: scripts/industry_comparison.py

使用方式:

# 默认对比10家同行
python scripts/industry_comparison.py 600519

# 对比20家,指定报告期
python scripts/industry_comparison.py SH600519 --limit 20 --date 2023-12-31

# 输出文本报告
python scripts/industry_comparison.py 600519 --format text

# 保存到文件
python scripts/industry_comparison.py 600519 -o report.json
python scripts/industry_comparison.py 600519 --format text -o report.txt

输出: 包含以下内容的 JSON / 文本报告:
- 目标公司信息与行业分类
- 各公司四维度财务指标明细
- 各维度归一化评分(0-100)
- 加权综合评分与排名

对比维度与评分

维度 指标 权重
盈利能力 毛利率、净利率、ROE、ROA 30%
偿债能力 流动比率、速动比率、资产负债率 25%
运营效率 存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率 20%
成长性 营收增长率、净利润增长率 25%

评分方法:各指标在同行内做 min-max 归一化至 0-100 分,"越低越好"的指标(如资产负债率)反转分数,缺失数据按中性分 50 处理,加权汇总得综合分。

详细指标定义和行业基准见 references/financial_metrics.md。

工作流程

场景一:抓取单家公司财报

用户: "抓取贵州茅台的财报数据"
→ 运行 fetch_financial_data.py 600519
→ 输出 JSON 格式的三大报表+关键指标

场景二:获取同行业公司

用户: "白酒行业有哪些上市公司"
→ 运行 get_industry_peers.py 600519
→ 输出同行业公司列表

场景三:行业横向对比排名

用户: "对比白酒行业的上市公司并排名"
→ 运行 industry_comparison.py 600519 --limit 15
→ 输出量化对比表+综合排名

场景四:与 caibao-fenxi 协同深度分析

用户: "分析白酒行业,对比前5名的基本面"
→ Step 1: 运行 industry_comparison.py 获取排名
→ Step 2: 加载 caibao-fenxi 对 TOP 5 逐个做五维度分析
→ Step 3: 输出 排名表 + 五维度分析报告 + 陷阱识别

与 caibao-fenxi 的详细集成方式见 references/integration_guide.md。

脚本执行环境

  • Python: 使用系统 Python 或 WorkBuddy 托管 Python (3.13+)
  • 依赖: 仅使用标准库(urllib, json, argparse),无第三方依赖
  • 路径: 脚本位于技能目录的 scripts/ 下,支持直接执行和模块导入

执行示例:

# 使用 WorkBuddy 托管 Python
python scripts/fetch_financial_data.py 600519

# 确保脚本能找到 utils 模块
cd ~/.workbuddy/skills/爬虫抓取 && python scripts/industry_comparison.py 600519

API 参考

本技能使用东方财富公开 JSON 接口,无需认证。详细的 API 端点、参数和字段说明见 references/api_endpoints.md。

与其他技能的协作

技能 角色 协作方式
caibao-fenxi 五维度分析框架 本技能提供数据 → caibao-fenxi 深度分析
wb-finance-skill 金融数据总入口 数据补充来源,本技能为批量场景优化
westock-data 精确字段查询 单只股票的补充数据源
neodata-financial-search 自然语言金融搜索 兜底数据源

红线

  • 不编造数据: API 返回空值时标注"数据缺失",不填充默认值
  • 不跨行业对比: 评分仅用于同行业横向对比,不同行业指标基准不同
  • 不替代定性分析: 量化排名是筛选工具,不替代护城河、管理层等定性分析
  • 尊重接口频率: 请求间隔 ≥ 0.3 秒,避免被封禁
  • 投资建议需谨慎: 量化排名不构成投资建议,需结合 caibao-fenxi 的五维度分析

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
财报爬虫怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_0944f675/pachong。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

财报爬虫支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

财报爬虫权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

财报爬虫收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

财报爬虫用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。