公司深度分析

要解决什么问题

个人投资者或研究员在投前初筛时，往往要在东财、研报和行情工具之间来回切换，还要自己搭 Porter 五力、护城河和杜邦拆解的框架。跨行业比较多家可比公司时，财务口径和竞对选取也容易偷懒成「行业平均 PE」。本技能把 A 股 / 港股 标的的识别、数据采集和报告结构固定成可重复流程。

技能如何工作

输入公司名或股票代码后，先做 Step0 识别与采集：统一代码格式（如 hk00700、sh600519），跑 collect_data.py 写入 /tmp/{code}_data.json，并做数据质量 A/B/C 分级。默认 full 模式 串行执行六步：公司画像（含业务模式标签）→ 产业链与五力 → 竞对与护城河 → 财务四维与杜邦 → 相对估值 → 合并为双产物：Markdown 深度报告 与 HTML 投研简报。

执行模式路由 支持单步：命中「财务」类关键词只跑 Step0+Step4，输出 _财务分析.md；命中「画像」类关键词只跑 Step0+Step1，输出 _公司画像.md。多关键词冲突时 financial > profile > full。

行文要求结论先行，财务数字标注来源，推算指标写公式，推断内容标置信度；无法获取的信息标为信息盲区，不编造。

适用边界

• 仅支持 A 股与港股；美股或未上市公司会明确拒绝。
• 单步模式不会包含五力、护城河、估值等章节，质量门只检查该模式应有的部分。
• 数据等级为 C 级（三表与 F10 均失败）时，定量章节会降级，五力等定性结论置信度会下调。