前言¶
做投資研究的人常見的問題是：手裏的 Agent 能把財報數字讀一遍，卻講不清一個行業裏到底卡在哪一環、爲什麼卡、誰可能先受益。現有做法多是把摘要能力包裝成投研助手，輸出的是泛泛的要點羅列，沒有證據鏈，也沒有優先級排序。
下面介紹的 Skill 換了一個思路。它不把 Agent 當成”讀材料的人”，而是當成”找瓶頸的人”：先沿着產業鏈把價值流向理清楚，再去找那些供給受限、難以替代、且市場認知不足的環節。官方定位寫得很明確——Turn an investment agent into a supply-chain bottleneck hunter。
這是什麼¶
一句話定位：一個面向投資研究 Agent 的產業鏈瓶頸挖掘 Skill，把”深度調研”這類請求轉成一套有來源、有排序、有風險提示的研究流程。
來源與維護：由 SkillHub 社區用戶 @user_ac35695d 發佈，座標 @user_ac35695d/stock-chain-hunter，版本 1.0.0，分類 professional，來源標記爲 community。頁面標註 requires_api_key=false，即不需要額外 API Key 即可獲取該 Skill。
它解決的問題：把零散的行業信息整理，升級爲結構化的研究動作——產業鏈映射、市場與主題掃描、標的篩選、論點壓力測試，並要求每一步給出依據和後續驗證動作。
核心功能¶
官方簡介列出的能力如下，按用途歸爲三類。
研究動作類¶
1、來源可追溯的研究（source-backed investment research）。產出的不是結論先行，而是先給證據鏈，再給判斷。
2、市場與主題的實時掃描（live market/theme scans）。用於在研究前先確認當前市場關注的主題是什麼。
3、論點壓力測試（thesis stress tests）。針對已有的投資論點做反向挑戰，找出最容易被推翻的假設。
產業鏈與標的類¶
1、AI/半導體/技術價值鏈映射（AI/semi/technology value-chain mapping）。把一個技術方向拆成上下游環節，標明價值流向。
2、A股/港股/美股篩選（A-share/HK/US stock screening）。跨市場做標的初篩。
3、瓶頸識別。定位供應鏈中的卡點與瓶頸環節，重點是那些尚未被市場充分認知的未知瓶頸（find unknown bottlenecks）。
交互與輸出類¶
官方稱爲 Serenity-inspired research conversations，即以對話方式推進研究，而不是一次性丟出長報告。輸出固定爲四類內容：
1、平實語言（plain-language）的推理過程；
2、排過序的研究優先級（ranked research priorities）；
3、證據鏈與風險（evidence chains, risks）；
4、下一步驗證步驟（next verification steps）。
需要強調的是：官方明確限定 Research support only; no trade execution。這個 Skill 只做研究支持，不接交易執行。
觸發方式¶
Skill 通過自然語言請求觸發。官方給出的觸發樣例包括：
用白毛的方式看
深度調研
產業鏈 / 供應鏈 / 卡點 / 瓶頸
A股 AI 半導體哪個最值得研究
find unknown bottlenecks
rank candidates
challenge this thesis
前幾個是中文語境下的說法，後三個是英文對應表達。實際使用時按你自己的研究場景改詞即可，核心是表達出”找瓶頸”“排序”“挑戰論點”這類意圖。
安裝與啓用¶
需要說明的是，本次覈對的 SkillHub 頁面快照裏沒有給出具體的安裝命令、目錄路徑或配置文件字段。資料中能確認的只有發佈座標與入口：
SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_ac35695d/stock-chain-hunter
API 入口：https://api.skillhub.cn/user_ac35695d/stock-chain-hunter
座標：@user_ac35695d/stock-chain-hunter
版本：1.0.0
在拿到官方的安裝說明之前，不建議照抄網上通用的 SKILL.md 放置路徑。拿到後按發佈者給的步驟走，確認 Skill 能被 Agent 正確加載，再開始用觸發詞測試。
典型用法¶
官方資料沒有提供逐條的可復現示例，下面按觸發詞給出的研究動作，給出可直接試的用法。
用法一：從一個行業方向開始找瓶頸¶
深度調研 AI 算力鏈，找出目前最緊的卡點
Agent 會先做價值鏈條映射，再給出排過序的研究優先級，說明每個優先級爲什麼重要，並附上證據鏈、風險和下一步驗證動作。
用法二：跨市場篩選標的¶
A股、港股、美股裏，哪些公司卡在 AI 半導體供應鏈的瓶頸環節
這一步依賴前面的瓶頸識別結果。若 Agent 的檢索能力覆蓋對應市場，會返回候選標的及排序；覆蓋不到時，應要求它說明證據缺口，而不是硬給結論。
用法三：挑戰已有論點¶
challenge this thesis：某材料環節未來兩年不存在產能瓶頸
用於壓力測試。Agent 需要給出反對理由、需要驗證的事實、以及驗證步驟。這一步的價值在於暴露假設，而不是說服你改倉位。
適用場景與注意¶
適合誰¶
1、需要把行業信息轉成研究框架的投研人員；
2、希望 Agent 輸出證據鏈而非摘要的開發者；
3、做主題掃描、標的初篩、論點反向檢驗的工作流。
限制與坑¶
1、只做研究支持，不接交易執行，不要把它接到下單鏈路里。
2、輸出質量取決於上游檢索與數據覆蓋範圍。涉及 A股/港股/美股的實時行情、公告、研報時，需確認 Agent 實際能拿到哪些來源；拿不到時，要求它明說證據缺口。
3、”瓶頸”本身是判斷，不是事實。優先級排序是研究假設，必須配合下一步驗證步驟使用，不能直接當作結論。
4、頁面快照顯示 requires_api_key=false，但研究過程中可能仍需要數據源憑證，具體以官方說明爲準。
5、本次覈對的頁面快照中，評分與下載量爲 SkillHub 頁面數值（評分 100000，下載 1217，安裝 0），會隨時間變化，引用前請以官方頁面爲準。
結尾¶
這個 Skill 的價值在於把投研從”讀材料”推進到”找瓶頸”：先理清產業鏈的價值流向，再鎖定供給受限且認知不足的環節，最後把結論拆成證據鏈、風險和驗證步驟。如果你要做的是深度調研、主題掃描或論點壓力測試，它提供了一個可直接調用的研究框架；如果你要做的是交易執行，它不覆蓋這一塊。
官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_ac35695d/stock-chain-hunter
