股票基本面分析 Skill（完整版）

定位：纯基本面分析工具，不做投资决策建议

分析哲学：宁可错过，不可做错。投资是认知的变现。

触发条件

立即调用本 Skill 当：

• 用户提供股票代码（如 002594、SH600519、300032）
• 用户要求分析某只股票的基本面
• 用户询问某公司的财务状况、经营情况

执行流程总览

用户输入股票代码
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 阶段一：数据获取（16并行子Agent，一次性全量派发）              │
│ • sessions_spawn 启动16个子Agent（mode=run，并行执行）       │
│ • 每个子Agent独立browser，抓取1个F10模块写入对应md文件       │
│ • 全部完成后主Agent汇总                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 阶段二：分析生成（6并行子Agent）                               │
│ • sessions_spawn 一次性启动6个子Agent（mode=run）            │
│ • 每个Agent读取2-5个原始数据文件                              │
│ • 按投资哲学框架输出结构化分析报告                            │
│ • B1-B6并行执行，完成后主Agent汇总                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 阶段三：报告汇总（5并行子Agent + 主Agent汇总）                  │
│ • sessions_spawn 一次性启动5个子Agent（mode=run）            │
│ • C1-C5并行：三大核心问题/五法验证/风险提示/画像优劣势/跟踪指标│
│ • 主Agent读取11个分析文件，合成最终report.md                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

阶段一详解

16个F10模块并行抓取

子Agent任务消息格式

每个子Agent接收以下格式的任务：

请抓取以下F10数据模块：

股票代码：{代码}
市场：SZ（深圳以00/3开头）/ SH（上海以6开头）
URL：https://emweb.securities.eastmoney.com/pc_hsf10/pages/index.html?type=web&code={市场}{代码}&color=b#/{hash}
输出文件：C:\Users\pd\.openclaw\workspace-analysts\data\{代码}\{hash}.md

执行步骤：
1. browser.start()（如未启动）
2. browser.open(url)
3. browser.snapshot(compact=true)
4. 提炼关键数据，写入输出文件
5. 完成后回复"模块{hash}.md已完成"

主Agent执行步骤（阶段一）

1. mkdir -p data/{代码}
2. sessions_spawn 一次性启动16个子Agent（mode=run）
   - 每个Agent分配1个模块（hash）
   - runtime: "subagent"
   - runTimeoutSeconds: 120
3. 等待所有子Agent完成

阶段二详解

6个并行分析任务

sessions_spawn 执行方式（阶段二）

// 6个并行（一次性全量派发）
sessions_spawn × 6:
  task: "\x3C读取对应提示词文件bX_xxx.md内容>"
  runtime: "subagent"
  mode: "run"
  runTimeoutSeconds: 300

阶段三详解

5个并行汇总任务

主Agent汇总

读取6个分析文件 + 5个汇总文件
→ 填充 report_synthesis.md 模板
→ 输出 data/{代码}/report.md

输出文件结构

data/{股票代码}/
├── gsgk.md ~ lhbd.md          # 16个原始数据
├── quick_profile_analysis.md     # B-1
├── industry_moat_analysis.md   # B-2
├── financial_quality_analysis.md # B-3
├── governance_analysis.md        # B-4
├── valuation_analysis.md        # B-5
├── fund_market_analysis.md      # B-6
├── c1_three_questions.md        # C-1
├── c2_five_rules.md            # C-2
├── c3_risk_warnings.md         # C-3
├── c4_summary_profile.md        # C-4
├── c5_tracking_metrics.md       # C-5
└── report.md                    # 最终报告

投资哲学框架（内置于每个提示词）

三大核心问题

五大经验法则

法则1：ROE核心 → 连续3年>15%优秀
法则2：现金流 → 净现比>1利润质量好
法则3：管理层 → 无违规+专注主业+利益一致
法则4：估值 → PE分位\x3C50%合理，>70%高危
法则5：风险排查 → 存贷双高/现金流持续为负/质押>50% → 一票否决

一票否决项

□ 存贷双高
□ 经营现金流连续2年为负
□ 大股东质押>50%
□ 频繁关联交易
□ 审计非标
□ 商誉占净资产>30%
□ 毛利率远高于同行
□ 应收账款持续异常

sessions_spawn 参数说明

mode="run"（推荐用于一次性任务）

{
  "task": "任务描述",
  "runtime": "subagent",
  "mode": "run",
  "runTimeoutSeconds": 120
}

关键约束

• mode="run"：一次性任务，发完即结束，无需 thread 参数
• mode="session"：持久会话，需要 thread=true（当前webchat不支持）
• 所有阶段均使用 mode="run"，避免使用 mode="session"