用途
本技能是一个上市公司深度研究分析框架，将使用者设定为资深买方研究员，目标是把实时财务数据、内部调研纪要和外部公开信息三者融合，产出有投资价值的结构化研究报告。当用户给出公司名称并要求分析、研究、估值、拆分收入、预测利润、评估护城河时触发，包括但不限于「帮我研究XX公司」「分析XX的业务」「XX值多少估值」「XX未来两年收入怎么拆」「帮我看看XX的竞争优势」等请求。只要涉及对特定上市公司的深度分析即可适用。
核心原则
数字必须有来源，结论必须有支撑，不确定性必须被标注。框架包含两条硬规则：其一，内源数据查询步骤不可省略，任何对上市公司或行业的深度研究都必须在第二步通过 searchis-query skill 主动查询一次内部调研纪要、电话会、专家访谈等内源材料；若档案库内确实没有相关材料，evidences 为空是合法输出，但报告中要明确标注「已查内源，未找到相关材料」，严禁直接跳过。其二，数值运算一律走代码，禁止心算，报告中出现的任何计算结果（市值乘除、增速、PE、份额占比、跨币种换算、估值区间）必须通过 Bash 调用 python3 或 bc 完成，把表达式和结果一同列出。
主要能力：五步研究框架
第一步，锚定基础数据。调用 finflow skill 获取股票代码、实时股价与市值、TTM PE / Forward PE、毛利率、净利率、ROE、营收与净利润同比增速、最新年度营收净利润与自由现金流。市值必须从实时数据读取，禁止从记忆引用，并做数量级合理性检验。跨币种零容错：当研究标的与对比公司在不同交易所上市时，必须确认每家公司数据的原始币种并统一换算。数据不完整时用网络搜索补充。
第一步半，宏观与产业链上下文锚定。回答三个问题：行业或产业链正在发生什么、这个变化对该公司是利好还是利空、市场是否已经定价。识别产业风口、事件驱动、周期性波动、概念题材等宏观驱动力。若判断公司处于强产业链或事件驱动状态，后续分析以产业链逻辑为主线。
第二步，内部资料与外部信息双轨搜索。并行执行内源数据库搜索（必须调用 searchis-query）与外部公开信息搜索（券商研报、机构目标价、公司公告等）。提炼核心增长逻辑，标注来源文件与日期，按信任度权重排序：内部调研纪要 > 外部券商研报 > 公开媒体报道。执行交叉验证规则，并完成产业链定位评估。
第三步，收入结构自下而上拆分。先汇总已有预测作为锚点，再对每条业务线按「出货量 × 单价 × 汇率」拆分，为每个数字标注来源标签（管理层指引、内部调研、机构预测、推算、待验证）。执行单价合理性强制检验、同行数据实时验证，并将拆分汇总与锚点预测交叉校验。
第四步，未来两年利润测算。构建当年与未来一年两年的利润模型，每年给出熊市、基准、牛市三个情景，选择对净利润影响最大、不确定性最高的核心变量，并区分公司内部变量与外部宏观变量。根据公司类型选择 PE 之外的辅助估值方法（PEG、DCF、PB、EV/EBITDA、PS 等）。
第五步，综合研究报告输出。将报告写入文件，在对话中输出摘要，固定结构包括 30 秒速览、财务质量、核心增长逻辑、收入结构拆分、利润测算、护城河评估、估值判断、同行对比、关键催化剂、主要风险与结论。
第六步，历史研究记忆。将核心结论写入持久化记忆文件，再次研究同一公司时先读取上次记录，对比市值变化、假设验证情况、产业链环境变化与新增调研纪要，在报告开头增加「与上次研究对比」段落。
使用方式
按五步框架顺序执行，每步完成后才进入下一步。依赖 finflow skill 获取实时财务数据、searchis-query skill 查询内源材料、web-search skill 或其他网络搜索工具获取外部信息，并使用 Write 工具输出报告文件。报告输出前需通过防错检查清单确认。
适用场景
A股、港股、美股上市公司的系统性深度研究，包括业务分析、估值判断、收入拆分、利润预测、护城河评估、竞争优势分析等。
限制
框架强调股票代码零容错，所有代码必须实时查询验证，禁止从记忆背诵；市值必须实时读取；跨币种对比必须先统一币种；周期股不能只看 PE；护城河表述必须有具体壁垒支撑。若 finflow 无法查到（如未上市公司），需明确标注「未上市」或「代码待确认」，不得编造。具体收费、价格、平台信息暂未提供。