公司分析长图生成器

问题

面对"帮我分析一下这家公司"这类请求，普通对话往往返回一段松散文字，信息维度不稳定：有人拿到的是财务摘要，有人拿到的是新闻罗列，很少有人系统性地回答"公司到底靠什么赚钱"和"当前股价处于市场预期的什么位置"。跨次对话之间，分析框架也难以保持一致，导致每次输出像是临时拼装，而非可复用的交付物。

技能如何工作

这个技能把"公司分析"变成一份自包含、可滚动的 HTML 长图，沿用多份 A 股/港股公司已验证的图文长图格式。它不是一次性模板，而是一套固定段落结构 + 编码规范的交付框架，每次运行输出结构一致。

核心设计一：主营业务与盈利模式优先。 Hero 速览之后强制出现"主营业务与盈利模式"章节，用一句话讲清公司做什么，再拆解每条收入流（规模、占比、变现方式：抽佣/价差/订阅/广告）、毛利率与成本结构。对被炒作但收入占比 <5% 的"故事"板块明确标注，避免读者在还没搞懂"公司怎么赚钱"之前就被 AI/概念叙事带偏。

核心设计二：产业链与同业透视。 在业务结构之后、近期动态之前，强制包含"产业上下游变动情况"和"同类业务公司对比"。前者用价值链地图判断公司是否处于"夹心层"、上下游议价能力如何；后者用同业对比表 + YTD/估值横向条形图判断 β 联动 vs 个体 α，防止"只盯自己、不盯产业链和对手"。

核心设计三：机构目标价锚。 固定模块纳入摩通、大摩、高盛、中金等具名投行/券商的评级与目标价，配"机构目标价 vs 现价"横向条形图，一眼看出现价相对卖方预期的溢价/折价，识别"看多评级但目标价追不上股价"的情绪牛特征。

工作流分三步：步骤 1 并行调用 mcp__westock-mcp__* 拉取实时行情（data_quote）、财务（data_finance）、新闻（data_news）、评级（data_rating）和一致预期（data_consensus）；步骤 2 并行网络检索补齐历史沿革、业务结构、上下游与同业格局等 MCP 未覆盖的信息；步骤 3 以 assets/template.html 为骨架组装长图，内含 13 段占位块和现成 ECharts 配置片段，按章节替换占位文字与数据。渲染规范包括手机长图友好的 max-width: 480px 容器、A股红涨绿跌（#e03131/#2f9e44）配色、grid.containLabel: true 防标签裁切，以及平铺 ES5 风格 JS。

适用边界

这是呈现框架，不是估值方法论。DCF/comps 等深度建模不在范围内，需要时可配合 initiating-coverage / earnings-analysis 等技能。

数据可信度必须分级：一致预期来自 westock/同花顺 iFinD 较可靠；公开研报转载来自财经媒体整合，需标注来源；舆情/雪球讨论中的具名目标价属非一手，须降权标注"舆情存疑，非一手研报"，不得与正式一致预期混同。

未知数据一律标 [MISSING] 或"未披露"，不编造。纯港股场景需核查 H 股代码与 H/A 折溢价并在估值章节呈现。"近期动态对股价影响"章节必须保持真正的因果性——日期、百分比、新闻链接到股价的传导机制，而非一句模糊的"市场反应"。