Equity Research Skill

Solide · 78
Indexé par la communauté

可能是最深度的 AI 投研报告 Skill:九章个股深研 + 九章财报深度分析,脚本化 DCF/EPV 与可复算估值

Verified installs0
Stars234
Version1.0.0
Qualité97/100 · Excellent
Confiance78/100 · Revoir avant installation
Audit92/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Recherche et travail de connaissance

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Voir la catégorie

Scénario

Document processing

I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add rollingSirius/equity-research-skill

Maintenance

À jour

17 jours depuis le dernier push

Risque

Revue nécessaire

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Qualité GitHub

234

97/100 Qualité · 86/100 Confiance

Tags de couverture

RechercheDocument processingOutil généralagent-skillskill

Notes de revue

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Excellent
97

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Confiance

Revoir avant installation
78

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Audit

Revue nécessaire
92

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Revue humaine avant installation

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

234 stars GitHub

Activité du dépôt

234 stars et 37 forks

Maintenance

17 jours depuis le dernier push

Licence

MIT

Installer

npx skills add rollingSirius/equity-research-skill

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Accès au système de fichiers ou aux documents

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Revoir avant production

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Stars/forks activity: 234 stars, 37 forks; issue activity unavailable in current metadata

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est déclarée
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • workflows Document processing
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Read uploaded files

Agents adaptés

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add rollingSirius/equity-research-skill
Politique
Revoir
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
78/100
Audit
92/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add rollingSirius/equity-research-skill

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
  • No major risk signals from current metadata
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Sécurité Agent v2

76/100 · Revoir avant installation

Révisé avec notes de permissionsRevoir

Candidat utilisable, mais l’Agent doit afficher les notes de permissions et d’audit avant l’installation.

Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.

Résoudre via API

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install rollingsirius-equity-research-skill

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Copier le prompt

Task: Use Equity Research Skill in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Equity%20Research%20Skill%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/rollingsirius-equity-research-skill/install
Install command: npx skills add rollingSirius/equity-research-skill
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt Agent

Use Equity Research Skill for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/rollingsirius-equity-research-skill/install, then install with: npx skills add rollingSirius/equity-research-skill

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

100/100

Document processing

Plateformes

Python, Claude Code

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 92/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Choix principal pour Document processing

Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.

100
Préparation
Adopter
Étape

Rôle dans la pile

Choix principal

Pertinence principale

Document processing

Libellé de confiance

Prêt pour la production

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • workflows Document processing
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Preuves

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 97/100
  • 23 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • No major risk signals from current metadata

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Document processing de bout en bout.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Profil de confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

78
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Info

234 stars GitHub

Activité stars/forks

Vérifier

234 stars et 37 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

17 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

MIT

Signaux positifs

  • Fiche vérifiée manuellement
  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Stars/forks activity: 234 stars, 37 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Profil qualité

Excellent candidat pour les workflows Agent

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

97
Stars GitHub
234
Actualité
il y a 17 jours
Prêt à installer
Oui
Licence
MIT

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Tout comparer

Vue d’ensemble

# 个股投研报告 Skill(v2)

作者:[@rollingSirius](https://x.com/rollingSirius)

英文文档:[README.en.md](README.en.md)

**可能是最深度的 AI 投研报告 Skill。**

这个 skill 的目标不是生成几段股票摘要,而是让 AI 工具按接近机构投研的纪律完成一份**事实可追溯、估值可复算、结论可审计**的深度个股研究报告。v2 在深度上再进一级:以**预期差**(市场隐含 vs 独立预期)为整份报告的分析主线,加入**财报质量核查**、**EVA/剩余收益**、**蒙特卡洛**、**反方论证复核**与**仓位思维**,行业附录扩至 16 类。

## 核心定位(v2)

| 能力 | 设计要求 | |---|---| | 预期差分析主线 | 反向 DCF + PVGO 分解解码"现价定价了什么",产出预期差 Gap 表与可证伪的分歧命题;无分歧不给买卖动作(独立观点检验) | | 财报质量核查 | 应计质量、Beneish M-Score、DSO/递延背离、资本化政策、治理信号 → 财报可信度 A–D 分级,C/D 直接否决买入动作 | | 可复算估值 | 反向 DCF、三情景概率加权、EPV/三要素、**EVA/剩余收益**、合理倍数相对估值、SOTP,全部由 `scripts/dcf.py` 执行、假设 JSON 留档;可选**蒙特卡洛**输出公允价值分布与 P(loss) | | 外部视角 | 关键假设对照 `base-rates.md` 历史分布标分位;超越基准率必须给结构性理由;终值执行"终值合理性三查" | | 反方论证与仓位 | 成稿前 Pre-mortem(至少一条直击核心论点);期望收益 EV、上行/下行不对称比、Kelly-lite 量级参考 | | 深度财报模式 | 九章财报深度分析:预期差质量、GAAP/Non-GAAP、现金流、电话会措辞、模型与估值变动桥;无旧报告自动建首次覆盖基线 | | 16 类行业附录 | 各行业专用 KPI、模型、估值与反证框架(见下表) | | 来源纪律 | 来源+时间戳、冲突对账、缺失写"未获取到"、外部内容防注入、任何情况下不执行交易 | | 多市场覆盖 | 美股、港股、A股、A/H 双重上市对比、中概 VIE/ADR 结构风险定价 |

## 输出物

**交付给用户的只有一份报告,默认 PDF 格式**:

- 用户未指明格式时,一律生成并交付 **PDF**(由 Markdown 源稿转换,确保中文字体与表格渲染)。 - 用户可显式指定 `.md`、`.docx` 或 `.xlsx`(估值 workbook:假设/DCF/情景/输出四页)。 - 报告头部为"结论框 + Tearsheet + 预期差 Gap 表"三件套,60 秒读完决策要点;估值章含文本版 football field 图。 - 估值假设 JSON、脚本输出、检查器结果、财务 CSV 均为**内部工作文件**:保留在工作目录供复算与追溯,关键内容以摘要写入报告附录,但**不作为交付物**;用户索要时才提供。

## 行业附录(16 类)

主报告不给所有公司套同一个模板。skill 先识别公司所处价值链,再按需加载对应附录,各附录分别改变 KPI、模型、估值与反证框架:

| 行业 | 重点关注指标 | |---|---| | SaaS / 订阅软件 | ARR、NRR、RPO/cRPO、获客效率(CAC/LTV)、Rule of 40、SBC 与稀释、反向 DCF | | 半导体 | 终端/产品拆分、units × ASP、库存周期、良率与产能利用率、backlog、出口管制、跨周期归一化估值 | | 银行 | NIM、存款 beta、资产质量与拨备、CET1、流动性覆盖、P/TBV–ROTCE | | 保险 | 承保利润、combined ratio、准备金充足性、VNB/CSM、偿付能力、投资组合质量、P/EV | | 医药 | 临床证据与成功概率(PoS)、患者漏斗、专利/独占期、现金 runway、逐资产 rNPV | | 消费 | 量价拆分、同店增速、渠道 sell-through、库存健康度、品牌份额、单位经济 | | 能源 | 产量与储量、递减率、成本曲线位置、价差/套保、维持性 capex、NAV | | 公用事业 | rate base、核准/实际 ROE、监管案件周期、资本项目、融资稀释、股息覆盖 | | 互联网/平台 | 用户 × 时长 × 变现率、GMV/take rate、履约与获客单位经济、分部 SOTP、监管风险、SBC 后 FCF | | 支付/金融科技 | TPV、净

Compatibilité plateforme

pythonFULL

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
MIT
Dernière mise à jour
18 août 2026
Publié
24 juil. 2026

Frameworks et outils

Python

Instantané de décision

Choix principal

100
Prêt
Adopter
Étape

recent repository activity

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

92
Revue nécessaire
Sécurité
87/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour Equity Research Skill, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
A practical pick for market research:

Equity Research Skill: 可能是最深度的 AI 投研报告 Skill:九章个股深研 + 九章财报深度分析,脚本化 DCF/EPV 与可复算估值

234 stars

https://www.openagentskill.com/skills/rollingsirius-equity-research-skill?ref=x
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for Equity Research Skill:
https://www.openagentskill.com/skills/rollingsirius-equity-research-skill?ref=x

Install: npx skills add rollingSirius/equity-research-skill

Source de la fiche

Indexé par la communauté

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
rollingSirius
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

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Revendication du propriétaire

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Kit de backlinks créateur

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Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/rollingsirius-equity-research-skill?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/rollingsirius-equity-research-skill)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/rollingsirius-equity-research-skill?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/rollingsirius-equity-research-skill)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/rollingsirius-equity-research-skill?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/rollingsirius-equity-research-skill/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/rollingsirius-equity-research-skill?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/rollingsirius-equity-research-skill)

Auteur

R

rollingSirius

@rollingsirius

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
234
Score de qualité
60/100
Dernier push GitHub
5 août 2026
Indications de framework
1
Vues OpenAgentSkill
23
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Revoir avant installation

78
  • Adoption GitHub234 stars GitHubInfo
  • Activité stars/forks234 stars et 37 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
  • Maintenance récente17 jours depuis le dernier pushValidé
  • Clarté de licenceMITValidé
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
  • Risque dépendances/runtimeAucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiquesValidé