前言¶
写个股深度研报，难的不是结论，而是把十个模块一次凑齐：公司画像、行业坐标、财务体检、估值预测、数据溯源……手工拼出来的研报，口径和版式很难统一，数据出处也容易被读者追问。下面介绍的 Skill「个股深度研究报告」就是针对这个问题：它把研报固化成固定框架，让 Agent 按同一套结构产出公众号风格的个股深度研报。
这是什么¶
「个股深度研究报告」是一个面向 Agent 的 Skill，由社区开发者 user_135496af 发布，坐标 @user_135496af/stock-deep-research，当前版本 1.0.0。它解决的问题是：给出一家公司名称，按十大模块框架产出一篇公众号风格的个股深度研报，图文并茂、数据可溯源、风格统一。支持 A 股、港股、美股上市公司。Skill 分类为 content-creation，来源为 community，按 SkillHub 页面标注无需 API key。
十大模块框架¶
这是该 Skill 的核心。一篇研报固定由十个模块构成，模块顺序和内容在 SKILL 描述中写死，Agent 按此展开：
- 核心摘要（Executive Summary）：核心结论、投资逻辑（看多/看空/关键变量）、关键财务数据一览。
- 公司画像（Company Profile）：公司简介、发展历程时间轴、股权结构、管理团队（含毕业院校与加入公司时间）。
- 行业坐标（Industry Landscape）：行业规模与未来 3 年预测、增长引擎、竞争格局、产业链位置。
- 业务拆解（Business Breakdown）：各业务板块收入结构、增长驱动与盈利能力。
- 财务体检（Financial Checkup）：营收利润、盈利能力、杜邦分析、现金流、资产负债表、季度走势、同行对比。
- 竞争壁垒（Competitive Moat）：护城河分析与核心竞争力。
- 未来业务规模规划（Capacity Plan）：产能规划路线图与可达成性分析。
- 估值展望（Valuation & Outlook）：静态估值 + 未来 3 年估值预测（营收/净利/PE/PB/目标价）。
- 风险提示（Risk Factors）：量化风险等级与应对举措。
- 数据溯源（Data Provenance）：参考文献与数据可靠性分级（Tier 1-4）。
写作时按模块组织，一节一个模块，标题随模块名调整即可。
安装与启用¶
官方资料中未列出具体的安装命令或目录约定。可核实的信息如下：
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_135496af/stock-deep-research
- 接口地址：https://api.skillhub.cn/user_135496af/stock-deep-research
- 坐标：
@user_135496af/stock-deep-research
安装前先访问上述页面，按页面给出的安装方式接入。该 Skill 无需 API key，接入后不需要额外配置密钥。它基于通用 SKILL.md 格式，安装后在对话里直接提出公司名称和分析需求即可触发，不需要命令行参数。
典型用法¶
官方资料未提供可复现的示例命令。按 Skill 的触发描述，用法是向 Agent 说明公司名称，并带有分析、研报、报告、深度等需求关键词；当公司名称含证券、银行、科技、芯片、半导体、医药、消费、新能源、汽车等特征词，且用户要求分析或出研报时，优先使用此 Skill。产出物是 HTML/PDF 格式的公众号风格研报，十模块齐全，文末附数据溯源。
适用场景与注意¶
适合需要定期产出个股深度研报、希望多篇研报口径和版式一致的场景，A 股、港股、美股标的均可。
注意几点：
- 该 Skill 产出的是研报框架与文字，财务和行业数据仍需 Agent 检索获取；数据可靠性以文末 Tier 1-4 分级为准，引用前建议自行核对原始公告。
- 模块 2 要求管理团队毕业院校、加入公司时间等细节，属于高颗粒度信息，缺数据时该模块可能留空或降级，写作时要如实标注。
- 评分、下载量来自 SkillHub 页面（评分 100000，下载 1298，安装 0），接入前可到页面复核。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把个股研报的十模块框架固化下来，让 Agent 一次产出结构统一、带数据溯源的公众号风格研报，省去每次重新搭框架的成本。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_135496af/stock-deep-research。
