投资调研stock-deep-research

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

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"。

一句话选型结论

按资料字段整理

投资调研stock-deep-research是效率类的 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。

分类效率 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_8bb4b4f5/stock-deep-research-skill
  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

效率
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_8bb4b4f5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 1791719060
正文体量10.0 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
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

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

  • 需要在效率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
投资调研stock-deep-research当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

10.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

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。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
投资调研stock-deep-research怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_8bb4b4f5/stock-deep-research-skill。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

投资调研stock-deep-research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。

投资调研stock-deep-research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。

投资调研stock-deep-research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。

投资调研stock-deep-research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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