前言¶

做投资研究的人常见的问题是：手里的 Agent 能把财报数字读一遍，却讲不清一个行业里到底卡在哪一环、为什么卡、谁可能先受益。现有做法多是把摘要能力包装成投研助手，输出的是泛泛的要点罗列，没有证据链，也没有优先级排序。

下面介绍的 Skill 换了一个思路。它不把 Agent 当成”读材料的人”，而是当成”找瓶颈的人”：先沿着产业链把价值流向理清楚，再去找那些供给受限、难以替代、且市场认知不足的环节。官方定位写得很明确——Turn an investment agent into a supply-chain bottleneck hunter。

这是什么¶

一句话定位：一个面向投资研究 Agent 的产业链瓶颈挖掘 Skill，把”深度调研”这类请求转成一套有来源、有排序、有风险提示的研究流程。

来源与维护：由 SkillHub 社区用户 @user_ac35695d 发布，坐标 @user_ac35695d/stock-chain-hunter，版本 1.0.0，分类 professional，来源标记为 community。页面标注 requires_api_key=false，即不需要额外 API Key 即可获取该 Skill。

它解决的问题：把零散的行业信息整理，升级为结构化的研究动作——产业链映射、市场与主题扫描、标的筛选、论点压力测试，并要求每一步给出依据和后续验证动作。

核心功能¶

官方简介列出的能力如下，按用途归为三类。

研究动作类¶

1、来源可追溯的研究（source-backed investment research）。产出的不是结论先行，而是先给证据链，再给判断。
2、市场与主题的实时扫描（live market/theme scans）。用于在研究前先确认当前市场关注的主题是什么。
3、论点压力测试（thesis stress tests）。针对已有的投资论点做反向挑战，找出最容易被推翻的假设。

产业链与标的类¶

1、AI/半导体/技术价值链映射（AI/semi/technology value-chain mapping）。把一个技术方向拆成上下游环节，标明价值流向。
2、A股/港股/美股筛选（A-share/HK/US stock screening）。跨市场做标的初筛。
3、瓶颈识别。定位供应链中的卡点与瓶颈环节，重点是那些尚未被市场充分认知的未知瓶颈（find unknown bottlenecks）。

交互与输出类¶

官方称为 Serenity-inspired research conversations，即以对话方式推进研究，而不是一次性丢出长报告。输出固定为四类内容：

1、平实语言（plain-language）的推理过程；
2、排过序的研究优先级（ranked research priorities）；
3、证据链与风险（evidence chains, risks）；
4、下一步验证步骤（next verification steps）。

需要强调的是：官方明确限定 Research support only; no trade execution。这个 Skill 只做研究支持，不接交易执行。

触发方式¶

Skill 通过自然语言请求触发。官方给出的触发样例包括：

用白毛的方式看
深度调研
产业链 / 供应链 / 卡点 / 瓶颈
A股 AI 半导体哪个最值得研究
find unknown bottlenecks
rank candidates
challenge this thesis

前几个是中文语境下的说法，后三个是英文对应表达。实际使用时按你自己的研究场景改词即可，核心是表达出”找瓶颈”“排序”“挑战论点”这类意图。

安装与启用¶

需要说明的是，本次核对的 SkillHub 页面快照里没有给出具体的安装命令、目录路径或配置文件字段。资料中能确认的只有发布坐标与入口：

SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_ac35695d/stock-chain-hunter
API 入口：https://api.skillhub.cn/user_ac35695d/stock-chain-hunter
坐标：@user_ac35695d/stock-chain-hunter
版本：1.0.0

在拿到官方的安装说明之前，不建议照抄网上通用的 SKILL.md 放置路径。拿到后按发布者给的步骤走，确认 Skill 能被 Agent 正确加载，再开始用触发词测试。

典型用法¶

官方资料没有提供逐条的可复现示例，下面按触发词给出的研究动作，给出可直接试的用法。

用法一：从一个行业方向开始找瓶颈¶

深度调研 AI 算力链，找出目前最紧的卡点

Agent 会先做价值链条映射，再给出排过序的研究优先级，说明每个优先级为什么重要，并附上证据链、风险和下一步验证动作。

用法二：跨市场筛选标的¶

A股、港股、美股里，哪些公司卡在 AI 半导体供应链的瓶颈环节

这一步依赖前面的瓶颈识别结果。若 Agent 的检索能力覆盖对应市场，会返回候选标的及排序；覆盖不到时，应要求它说明证据缺口，而不是硬给结论。

用法三：挑战已有论点¶

challenge this thesis：某材料环节未来两年不存在产能瓶颈

用于压力测试。Agent 需要给出反对理由、需要验证的事实、以及验证步骤。这一步的价值在于暴露假设，而不是说服你改仓位。

适用场景与注意¶

适合谁¶

1、需要把行业信息转成研究框架的投研人员；
2、希望 Agent 输出证据链而非摘要的开发者；
3、做主题扫描、标的初筛、论点反向检验的工作流。

限制与坑¶

1、只做研究支持，不接交易执行，不要把它接到下单链路里。
2、输出质量取决于上游检索与数据覆盖范围。涉及 A股/港股/美股的实时行情、公告、研报时，需确认 Agent 实际能拿到哪些来源；拿不到时，要求它明说证据缺口。
3、”瓶颈”本身是判断，不是事实。优先级排序是研究假设，必须配合下一步验证步骤使用，不能直接当作结论。
4、页面快照显示 requires_api_key=false，但研究过程中可能仍需要数据源凭证，具体以官方说明为准。
5、本次核对的页面快照中，评分与下载量为 SkillHub 页面数值（评分 100000，下载 1217，安装 0），会随时间变化，引用前请以官方页面为准。

结尾¶

这个 Skill 的价值在于把投研从”读材料”推进到”找瓶颈”：先理清产业链的价值流向，再锁定供给受限且认知不足的环节，最后把结论拆成证据链、风险和验证步骤。如果你要做的是深度调研、主题扫描或论点压力测试，它提供了一个可直接调用的研究框架；如果你要做的是交易执行，它不覆盖这一块。

官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_ac35695d/stock-chain-hunter