国内 AI 产业链上市公司投资策略
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技能介绍
要解决的问题
AI 产业链公司名单往往带噪声：中文简称、错别字、代码缺失或未上市。人工逐个查行情、看 PE/PB、机构持仓，容易漏掉 ETF 被动减仓、主动基金新建仓、股东户数暴增等信号。ai-supply-chain-report 把这条链路做成可复现流程：从公司名到可分析标的，再到 HTML 报告。
技能如何工作
输入可以是一组公司名、行业分类，或补充某行业。技能先做代码映射与验证：按 A 股规则推断 sh/sz 前缀，并对不确定代码搜索校验；查不到数据时标记为未上市。随后分批查询行情，字段包括价格、涨跌幅、PE、PB、市值、换手率、52 周高低、多周期涨幅等。可选的机构持仓分析会读取十大股东/流通股东，重点看 holdChange：正数加仓、负数减仓，并结合新建仓、ETF 行为、股东户数变化判断筹码集中或分散。最后生成暗色主题 HTML 报告，覆盖范围、数据日期、PE 风险分级和策略结论。
适用边界
适合 A 股 AI 产业链研究、批量公司筛选和报告初稿生成；不适合直接交易建议。结果依赖外部数据可用性与代码映射准确性，未上市、名称相近或数据为空的公司需要人工复核。股东户数、holdChange 等信号只是行为证据，仍需结合基本面、估值和仓位背景判断。
使用场景
- 拿到一份含错别字的AI产业链公司名单，先清洗并映射A股代码。
- 对年内涨幅前20标的批量查行情，并分析十大流通股东的加仓或减仓。
- 补充MLCC等细分行业，生成含PE风险分级的暗色HTML产业链报告。
- 把ETF统一减仓与股东户数暴增写入投资判断，形成策略初稿。
适合人员
- 跟踪A股AI产业链的卖方或买方分析师，要快速得到可复核的公司代码和行情快照。
- 做行业配置的基金经理助理，要看ETF、主动基金与股东户数的持仓变化证据。
- 维护行业数据库的金融数据工程师，要把噪声公司名单清洗成可批量查询的标的池。
- 写投研初稿的研究员，需要把估值风险与机构行为整理成HTML报告。
相关技能
辅助广东省省级政务信息化项目立项审批，提供分类判断、流程指引、材料清单、命名校验、方案辅导、预算计算和审核自查。
基于恒生聚源 MCP 金融数据库，对固定收益持仓进行业绩、风险、久期、信用和宏观分析，并输出可溯源的 Markdown 与 HTML 报告。
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基于 accurLex 知法 API 审查中国法合同纯文本，输出完整审查意见原文，并生成 Word 文档。