Daisy Financial Research 是一套自主的股票、公司与行业研究工作流技能，覆盖从制定研究计划、采集数据、校验数字到产出带来源报告的完整流程。适用于对股票、公司、ETF、指数、行业或市场主题做深度研究，以及 DCF 估值、内在价值判断、财务趋势分析、同类公司财务对比、盈利与催化剂分析、回答“为什么个股异动”和构建股票筛选或观察列表等场景。不适用于直接下单交易、缺少风险与期限背景的个性化组合建议、不可验证的传闻，以及无需外部数据即可回答的稳定定义类问题。
该技能将金融研究视为迭代式智能体循环，而非一次性回答：先生成简洁研究计划，再逐步执行数据采集；用 scratchpad 作为工具调用、结果、假设与中间结论的唯一事实来源；优先使用高层元查询，必要时回退到具体接口；通过软循环上限与重复查询检测避免工具滥用；在给出结论前校验数值。估值部分使用显式 DCF 工作流，并包含敏感性分析与合理性检查，输出简洁、带来源和风险提示的分析，不把投资建议表述为确定结论。
工作方式上，脚本遵循面向智能体的统一约定：stdout 非 TTY 时输出单个 JSON 信封，TTY 时输出人类可读表格，可用 --format json|table 覆盖；成功信封为 {"ok": true, "data": {...}, "meta": {...}}，错误信封为 {"ok": false, "error": {"code", "message", "retryable", "context"}, "meta": {...}}。可用 --schema 获取参数、预设与错误码，--dry-run 预览请求而不调用上游或写文件，退出码为 0 成功、1 运行时、2 认证、3 校验、4 无数据、5 依赖问题。
数据路由方面，中国 A 股优先使用 Tushare（需 TUSHARE_TOKEN），日期格式 YYYYMMDD，代码形如 000001.SZ、600000.SH；港股可先用 Tushare 港股接口，不可用时回退到捆绑的 AKShare 辅助脚本；网络资讯优先 Brave MCP 搜索，中文与中国市场内容可用 Bailian WebSearch MCP 补充，重要结论建议交叉核对。Python 解释器使用裸 python，需自行替换为已安装 tushare、pandas、requests 的解释器。该技能提供 dexter_scratchpad.py 维护研究草稿，dexter_memory_log.py 记录与回看跨会话决策、计算收益并做回测统计，以及港股通范围导出与港股估值等辅助脚本。具体安装、收费或价格信息暂未提供。