反向背调企业

要解决什么问题

求职、合作或投资前，你往往只能看到公司官网和 HR 话术；公开渠道里的工商异常、司法记录、地图上的「空壳地址」、以及员工在职场社区里的真实反馈，需要跨企查查、地图、点评、投诉与招聘站等多源拼凑。本技能把企业反向背调收成一条可复现的流程：锁定主体、拉关联网络，再按维度出结论，且每条结论必须标注来源与可信度（A/B/C），避免把单条自媒体当成事实。

技能如何工作

执行从阶段 0 开始：用公司全称/简称在企查查、天眼查、百科等渠道做主体消歧，得到统一社会信用代码与 Primary Entity，并梳理股东、实控人、对外投资与地址重叠等关联网络；若用户提供的「实控人」与工商登记不一致，会在报告中单独说明。

随后按优先级取数并支持降级：

• 合规风险（阶段 1）：优先 fengniao API（被执行、失信、限高、经营异常、严重违法、行政处罚）；不可用时用 WebSearch + WebFetch 查公开页，并对照红旗信号（减资、法人频繁变更、参保与规模不符等）打高/中/低等级。
• 实体存在（阶段 1.5）：百度地图、大众点评、美团等验证店铺、地址是否与注册地一致，摘录评分与用户评价；在具备 agent-browser 时可截图留证。
• 业务健康（阶段 2）：商业模式、定价与资质宣称（如保健食品「蓝帽子」）、黑猫/12315 与社交平台口碑、知识产权与竞品对比；对「官方认证」「师承」类表述要求可核查的公开证据。
• 职场评价（阶段 3）：看准网、脉脉、职 Q、知乎及招聘页上的岗位与薪资，区分「评价稀少」与「仅有水军式好评」。

阶段 4 按 references/report_template.md 输出结构化 Markdown：综合评级（极低～极高）、Top 避雷点、入职/合作建议及数据来源清单。无数据时写「未检索到公开记录」，严禁编造。

适用边界

初创与中小企业常处于数据洼地——司法与职场信息少，本身应写入报告而非默认「无风险」。公开搜索不能替代付费企业库；fengniao 内置 Key 有日限额，失效时会注明数据来源降级。单源论坛/自媒体内容仅作线索，不作终局定论。