前言¶
在 A 股做基本面选股，常见的做法是先有一个行业观点，再翻财报、查价格、看估值，最后手工拼一份结论。问题不在信息不够，而在判断链没有固定下来：换一只股票、换一个行业，步骤就变了，出处也忘了标。写代码做量化筛选的人则相反，规则能固化，但风格和买卖纪律往往没有落到代码里。
下面介绍的 A股价值量化选股，是把这两者接起来：一条自上而下的五步挖掘链，加上估值与质量闸门、技术确认层，再叠加巴菲特/段永平风格透镜和分用户档位的决策规则。它面向的是想让 Agent 按固定流程做基本面筛选、并且要求每个数据都有出处的开发者。
这是什么¶
A股价值量化选股是一个面向 A 股的价值投资 + 量化选股工作流 Skill，坐标 @user_d7e44ad7/a-share-value-screen，发布者 user_d7e44ad7，来源 community，分类 professional，版本 1.1.0，标签 requires_api_key=false。它要解决的问题是：把「行业→验证逻辑→找赚钱环节→找公司→判断预期」这条自上而下的挖掘链固化成可重复执行的流程，避免每次选股重新组织逻辑。
核心功能¶
先说清楚它做了什么，再说边界。
1、触发条件。当用户提出「找 A 股有潜力的公司」「价值选股」「行业景气挖掘」「供给侧涨价主线」「产业链找赚钱环节」「基本面量化筛选」「按巴菲特或段永平风格选股」这类需求时触发。
2、五步自上而下挖掘。依次做行业判断、验证逻辑、找赚钱环节、找公司、判断预期。前一步的输出是下一步的输入，不跳步。
3、闸门与确认层。在挖掘链上叠加估值 + 质量闸门，以及一层技术确认，用于在基本面条件之外再过一道。
4、风格透镜与决策规则。调用 value-investor-playbook 叠加巴菲特/段永平风格透镜、买卖决策规则，并区分新手、老手、专家三层用户模式，输出深度按档位调整。
5、结构化输出。产出结构化信号表与决策卡，便于后续程序消费或人工复核。
6、出处要求。所有数据必须标注出处。
安装与启用¶
官方地址：
https://api.skillhub.cn/user_d7e44ad7/a-share-value-screen
SkillHub 页面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_d7e44ad7/a-share-value-screen
官方资料里没有给出通用的安装命令，也没有列出 Cursor / Codex CLI / Claude Code 各自的安装差异，因此这里不编造命令。按通用 SKILL.md 格式的 Skill 通常放入 skills 目录即可被宿主加载，具体入口以你所用 Agent 宿主的 skills 文档为准。
需要说明的一点：该 Skill 标签为 requires_api_key=false，官方资料未提及需要外部行情或数据接口的密钥。若你要接自己的数据源，密钥与数据源由你自己的代码负责，不是这个 Skill 的配置项。
典型用法¶
用一段可直接复现的对话式指令示意：
帮我按价值选股的思路找 A 股供给侧涨价主线上的公司，
按行业→验证逻辑→找赚钱环节→找公司→判断预期五步走，
用巴菲特风格透镜，我是新手，最后给信号表和决策卡。
这条指令覆盖了官方简介里列出的触发词、五步流程、风格透镜、用户模式和输出格式。运行后你拿到的是结构化信号表与决策卡，而不是一段散文结论。
适用场景与注意¶
适合谁：已经在做 A 股基本面量化筛选、希望把判断链固化下来的开发者；想按巴菲特或段永平风格做系统化筛选、且要求每个数据可溯源的团队；需要把选股结论结构化喂给下游程序的人。
限制与坑：
1、不做预测。该 Skill 明确不预测股价、不给买卖建议，决策卡只能当研究辅助，不能当交易指令。
2、风格透镜依赖 value-investor-playbook。这个 Skill 自身资料里没有展开它的内部字段，实际效果需要你自行验证。
3、三层用户模式只影响输出深度。新手、老手、专家的差异在表述深度上，不改变五步流程本身。
4、数据出处要自己把关。Skill 要求标注出处，但具体接哪个数据源、数据是否更新，由你的运行环境决定。
5、评分与下载数在不同抓取批次间不一致。本次抓取到的是评分 100000、下载 1102、安装 0；线索里给出的是评分 98958、下载 1025。这两个数字请以 SkillHub 官方页面实时显示为准，不要写进你的决策依据。
结尾¶
A股价值量化选股的价值在于把价值投资的判断链变成可重复、可追溯的五步流程，并用闸门、技术确认和风格透镜把容易漏掉的环节补上。它不替你做预测，也不替你下买卖决定，只负责把研究过程结构化。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_d7e44ad7/a-share-value-screen
