前言¶
做个股分析时，常见做法是临时拼数据接口、再套一个通用模板写结论。模板不稳定，口径也不统一：同样说“估值”，有人看 PE，有人算 DCF，有人用 PEG。下面介绍的这个 Skill 把分析框架固定下来：输入一只股票的代码或名称，输出一份结构固定的多维度报告，结论直接落到可买入 / 观望 / 回避。
这是什么¶
“个股价值诊断 · 股票分析”是一个面向 A 股个股的投资分析 Skill，坐标 @user_fddbdcfc/huiyanshigu，版本 1.1.0，由社区发布者 user_fddbdcfc 维护，SkillHub 分类为 professional，来源为 community。它解决的问题是：把散落在估值、行业、商业模式、风险、技术面等多个维度的判断，收敛成一份口径统一的报告，而不是每次临时组织。
抓取时点 SkillHub 页面显示：评分 100000，下载 7449 次，标签 requires_api_key=false，即启用前无需准备 API Key。
核心能力¶
按 Skill 简介，输入股票代码或名称后，报告覆盖以下维度：
- 大市环境
- 行业与商业模式（含商业模式画布、波特五力）
- 估值判断（DCF / 远期 PE / PEG 等前瞻估值模型）
- 风险提示（ISO 31000 风险矩阵）
- 技术面与资金管理
- 券商评级与买卖计划
- 结论：可买入 / 观望 / 回避
方法论层面，简介说明该 Skill 融合了格雷厄姆《聪明的投资者》（价值与安全边际）、邱国鹭《投资中最简单的事》（行业/品质/周期）、陈江挺《炒股的智慧》（技术/资金管理/纪律），并涵盖书中提到的久赌必赢、临界点、安全边际、市场先生、便宜是硬道理、四种周期三种杠杆等概念。这些概念是简介中列出的触发场景：当讨论涉及商业模式、经营风险、未来估值（营收/利润/FCF、DCF/PEG/远期PE/目标价）或上述概念时，应启用该 Skill。
数据层面，简介要求数据经数据检索工具（金融数据检索/联网搜索）检索并标注来源时点，禁止编造。即报告中的数字应能追溯到检索时点，而不是 Skill 内置的静态数据。
配套文档¶
Skill 简介中提到自带三份 references 文档：
- references/faq.md：新手先读
- references/examples/：样例报告
- references/a-share-rules.md：A股规则
本次写作未能打开 Skill 仓库核实，具体文件名与内容以 Skill 实际目录为准。
安装与启用¶
本次写作时未能成功抓取官方页面（https://api.skillhub.cn/user_fddbdcfc/huiyanshigu 与 https://www.skillhub.cn/skills/user_fddbdcfc/huiyanshigu 均访问失败），因此官方资料中未见公开的安装命令。可以确认的信息只有：
- 坐标：@user_fddbdcfc/huiyanshigu
- requires_api_key=false：启用前无需 API Key
- 来源：community
Cursor / Codex CLI / Claude Code 各自的安装命令无法核实，不建议照抄网传命令，以 SkillHub 官方页面说明为准。
典型用法¶
以下是按简介整理的可复现流程形态，本次写作未实际运行该 Skill，不附带任何样例数据：
1、输入股票代码或名称，例如 600519（仅为格式示例，不构成推荐）。
2、Agent 通过数据检索工具取数，报告中标注来源时点。
3、输出多维度报告：大市环境、行业、商业模式、估值、风险、技术面、券商评级、买卖计划。
4、结论明确为可买入 / 观望 / 回避三者之一。
适用场景与限制¶
适合的场景：需要结构化个股分析；讨论上述书籍中的投资框架概念；需要估值模型（DCF/远期PE/PEG）做前瞻测算。
限制与坑：
- 输出是分析工具的结果，不是投资建议，最终决策需自行核实数据。
- 数据依赖外部检索，来源时点与行情之间会有时滞。
- 估值模型对假设敏感，不同假设下结论可能不同。
- 评分、下载数等动态指标以 SkillHub 实时页面为准。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把“分析一只股票要覆盖哪些维度”固化成固定流程，省去每次重新设计分析框架的成本。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_fddbdcfc/huiyanshigu（SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_fddbdcfc/huiyanshigu）。
