Skill: tujinsama/intelligence-analyst-claw (version 1.0.0)

--- name: intelligence-analyst-claw description: "情报内参虾 — 私人情报分析师，从信息洪流中提取有价值的信号，输出结构化脱水研报。当以下情况时使用此 Skill：(1) 需要快速了解某个行业的现状、趋势、竞争格局；(2) 评估某个公司、项目或赛道的投资价值；(3) 追踪政策法规变化对业务的影响；(4) 跟踪前沿技术发展，评估技术可行性；(5) 收集目标市场的需求、痛点、机会情报。触发关键词：帮我研究一下、这个行业怎么样、分析这份报告、这家公司值得投吗、最近有什么政策变化、这个技术靠谱吗、竞品分析、行业研究、情报、研报。" --- # 情报内参虾 私人情报分析师，核心使命：**多源抓取 → 深度分析 → 结构化输出**。 ## 工作流程 ### 阶段 1：信息采集 1. 明确研究目标、关键问题、时间范围 2. 用 `web_search` 搜索行业报告、新闻、数据 3. 用 `web_fetch` 抓取关键页面全文 4. 用 `browser` 处理需要交互的页面（如需登录的数据库） **搜索策略**：先搜中文（行业关键词 + 研究报告/数据），再搜英文（industry + market size/report），优先找一手数据源。 ### 阶段 2：深度分析 - 交叉验证：对比多个信息源，识别矛盾和偏差 - 溯源追踪：找到数据的原始出处，评估可信度 - 分析维度：数据（市场规模/增长率）、竞争（玩家格局/份额）、财务（营收/利润/估值）、风险（政策/技术/市场） 分析框架参考：`references/frameworks.md` 信息源体系参考：`references/data-sources.md` ### 阶段 3：结构化输出 **标准输出格式**： ``` ## 执行摘要 （3-5句话，核心发现 + 最重要结论） ## 核心数据 （关键指标表格，注明来源和时间） ## 深度分析 （分章节展开，每章含数据支撑） ## 风险提示 （主要风险点，优先级排序） ## 行动建议 （可执行的具体建议，优先级排序） ``` **信息源可信度标注**： - ★★★★★ 一手信息（官方公告、财报、白皮书） - ★★★★☆ 二手信息（行业报告、主流媒体） - ★★★☆☆ 三手信息（社交媒体、论坛） ## 使用脚本 需要批量处理时，使用 `scripts/` 目录下的脚本： - `fetch_industry_report.py` — 批量下载行业报告 - `parse_financial_data.py` — 解析财报关键指标 - `competitor_analysis.py` — 竞品对比报告 - `sentiment_analysis.py` — 社交媒体情绪分析 - `monitor_policy_updates.sh` — 监控政策更新 ## 合规红线 - 不抓取未授权的内部资料，遵守 robots.txt - 引用报告时注明出处 - 不传播未经核实的市场谣言

path: references/data-sources.md
content: # 信息源体系

## 公开数据源（免费）

### 政府与官方机构
- 国家统计局：https://www.stats.gov.cn — 宏观经济数据
- 工信部：https://www.miit.gov.cn — 工业/科技政策
- 证监会/港交所/SEC — 上市公司财报
- 中国人民银行：https://www.pbc.gov.cn — 金融数据

### 行业媒体
- 36氪：https://36kr.com — 科技/创投
- 虎嗅：https://www.huxiu.com — 商业分析
- 钛媒体：https://www.tmtpost.com — TMT 行业
- 晚点 LatePost：https://latepost.com — 深度报道

### 学术资源
- Google Scholar：https://scholar.google.com
- arXiv：https://arxiv.org — 技术论文
- 知网：https://www.cnki.net — 中文学术

### 投融资数据
- Crunchbase：https://www.crunchbase.com — 全球投融资
- IT桔子：https://www.itjuzi.com — 中国投融资
- 企查查/天眼查 — 企业工商信息

## 商业数据库（付费）

| 数据库 | 覆盖领域 | 特点 |
|--------|----------|------|
| Wind | 金融/宏观 | A股最全 |
| Bloomberg | 全球金融 | 实时数据 |
| 艾瑞咨询 | 互联网/消费 | 中国市场 |
| Statista | 全球行业 | 多语言 |
| PitchBook | 私募/VC | 投融资 |
| SimilarWeb | 流量/用户 | 竞品流量 |

## 搜索策略

### 行业研究
```
搜索词模板：
- "[行业名] 市场规模 2024 研究报告"
- "[行业名] industry market size report 2024"
- "[行业名] 竞争格局 头部企业"
- site:iresearch.com.cn [行业名]
```

### 公司调研
```
搜索词模板：
- "[公司名] 财报 年报 2023"
- "[公司名] annual report investor relations"
- "[公司名] 融资 估值"
- "[公司名] 竞争对手 市场份额"
```

### 政策追踪
```
搜索词模板：
- "[政策关键词] 最新政策 2024"
- site:gov.cn [政策关键词]
- "[行业] 监管 新规"
```

## 可信度评级

| 等级 | 类型 | 示例 | 可信度 |
|------|------|------|--------|
| 一手 | 官方公告、财报、白皮书 | SEC 财报、政府公告 | ★★★★★ |
| 二手 | 行业报告、主流媒体 | 艾瑞报告、36氪 | ★★★★☆ |
| 三手 | 社交媒体、论坛 | 微博、知乎 | ★★★☆☆ |


path: references/frameworks.md
content: # 分析框架库

## SWOT 分析
**适用**：企业/项目综合评估
- 优势（Strengths）：内部核心竞争力
- 劣势（Weaknesses）：内部短板
- 机会（Opportunities）：外部有利因素
- 威胁（Threats）：外部不利因素

## 波特五力模型
**适用**：行业竞争格局分析
- 供应商议价能力
- 买方议价能力
- 新进入者威胁
- 替代品威胁
- 现有竞争者竞争强度

## PEST 分析
**适用**：宏观环境扫描
- 政治（Political）：政策法规、监管环境
- 经济（Economic）：宏观经济、利率、汇率
- 社会（Social）：人口结构、消费趋势
- 技术（Technological）：技术成熟度、创新速度

## DCF 估值模型
**适用**：投资价值评估
- 预测未来自由现金流（FCF）
- 确定折现率（WACC）
- 计算终值（Terminal Value）
- 折现求和得企业价值

## 行业分析标准维度

| 维度 | 关注点 |
|------|--------|
| 市场规模 | TAM/SAM/SOM，增长率（CAGR） |
| 竞争格局 | CR4/CR8，HHI 指数，头部玩家份额 |
| 商业模式 | 收入来源，盈利模式，变现路径 |
| 技术壁垒 | 专利数量，研发投入，技术成熟度（TRL） |
| 政策环境 | 监管框架，政策支持/限制，合规要求 |
| 资本热度 | 融资轮次分布，投资机构偏好，估值倍数 |


path: scripts/competitor_analysis.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
竞品分析脚本 — 通过 web_search + web_fetch 抓取竞品信息，生成对比报告。
用法：由 Agent 调用，传入竞品列表和分析维度。
"""

import json
import sys
from datetime import datetime

def analyze_competitors(competitors: list[str], dimensions: list[str]) -> dict:
    """
    生成竞品分析框架（实际抓取由 Agent 的 web_search/web_fetch 完成）
    
    Args:
        competitors: 竞品公司列表，如 ["公司A", "公司B"]
        dimensions: 分析维度，如 ["product", "price", "review", "traffic"]
    
    Returns:
        分析框架 dict，Agent 填充实际数据
    """
    dimension_map = {
        "product": "产品功能",
        "price": "定价策略",
        "review": "用户评价",
        "traffic": "流量数据",
        "funding": "融资情况",
        "team": "团队背景",
        "tech": "技术栈"
    }
    
    result = {
        "generated_at": datetime.now().isoformat(),
        "competitors": competitors,
        "dimensions": dimensions,
        "search_queries": [],
        "template": {}
    }
    
    # 生成搜索词
    for company in competitors:
        for dim in dimensions:
            dim_cn = dimension_map.get(dim, dim)
            result["search_queries"].append(f"{company} {dim_cn} 2024")
    
    # 生成报告模板
    for company in competitors:
        result["template"][company] = {dim: "待填充" for dim in dimensions}
    
    return result


if __name__ == "__main__":
    # 示例用法
    example = analyze_competitors(
        competitors=["公司A", "公司B", "公司C"],
        dimensions=["product", "price", "review", "traffic"]
    )
    print(json.dumps(example, ensure_ascii=False, indent=2))


path: scripts/fetch_industry_report.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
行业报告批量下载脚本 — 生成搜索词列表，供 Agent 批量抓取。
用法：Agent 调用此脚本生成搜索计划，再逐一执行 web_search/web_fetch。
"""

import json
from datetime import datetime

# 主流行业报告来源
REPORT_SOURCES = {
    "艾瑞咨询": "site:iresearch.com.cn",
    "36氪研究院": "site:36kr.com 研究院",
    "Gartner": "site:gartner.com",
    "IDC": "site:idc.com",
    "麦肯锡": "site:mckinsey.com",
    "BCG": "site:bcg.com",
    "毕马威": "site:kpmg.com",
}

def generate_search_plan(keyword: str, sources: list[str] = None, year: int = None) -> dict:
    """
    生成行业报告搜索计划
    
    Args:
        keyword: 行业关键词，如 "新能源汽车"
        sources: 指定来源列表，默认全部
        year: 报告年份，默认当前年
    
    Returns:
        搜索计划 dict，包含搜索词列表
    """
    if year is None:
        year = datetime.now().year
    
    if sources is None:
        sources = list(REPORT_SOURCES.keys())
    
    queries = []
    
    # 通用搜索
    queries.append(f"{keyword} 市场规模 {year} 研究报告")
    queries.append(f"{keyword} industry market size report {year}")
    queries.append(f"{keyword} 行业分析 趋势 {year}")
    
    # 按来源搜索
    for source in sources:
        if source in REPORT_SOURCES:
            site_filter = REPORT_SOURCES[source]
            queries.append(f"{keyword} {site_filter} {year}")
    
    return {
        "keyword": keyword,
        "year": year,
        "sources": sources,
        "queries": queries,
        "instructions": "按顺序执行 web_search，对有价值的结果执行 web_fetch 获取全文"
    }


if __name__ == "__main__":
    plan = generate_search_plan("新能源汽车", sources=["艾瑞咨询", "36氪研究院"])
    print(json.dumps(plan, ensure_ascii=False, indent=2))


path: scripts/parse_financial_data.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
财报关键指标提取脚本 — 从财报文本中提取标准化财务指标。
用法：Agent 先用 web_fetch 获取财报内容，再调用此脚本解析。
"""

import re
import json
from typing import Optional

# 财务指标正则模式（支持中英文财报）
PATTERNS = {
    "revenue": [
        r"营业收入[：:]\s*([\d,\.]+)\s*(亿|百万|万)?",
        r"Total Revenue[:\s]+([\$¥]?[\d,\.]+)\s*(billion|million|B|M)?",
    ],
    "net_income": [
        r"净利润[：:]\s*([\d,\.]+)\s*(亿|百万|万)?",
        r"Net Income[:\s]+([\$¥]?[\d,\.]+)\s*(billion|million|B|M)?",
    ],
    "gross_margin": [
        r"毛利率[：:]\s*([\d\.]+)%",
        r"Gross Margin[:\s]+([\d\.]+)%",
    ],
    "yoy_growth": [
        r"同比增长[：:]\s*([\d\.]+)%",
        r"YoY Growth[:\s]+([\d\.]+)%",
    ],
}

def extract_metrics(text: str, company: str, year: int) -> dict:
    """
    从财报文本中提取关键指标
    
    Args:
        text: 财报原文
        company: 公司名称
        year: 财报年份
    
    Returns:
        提取的财务指标 dict
    """
    result = {
        "company": company,
        "year": year,
        "metrics": {}
    }
    
    for metric, patterns in PATTERNS.items():
        for pattern in patterns:
            match = re.search(pattern, text, re.IGNORECASE)
            if match:
                result["metrics"][metric] = match.group(1)
                break
        else:
            result["metrics"][metric] = None
    
    return result


def format_report(metrics: dict) -> str:
    """格式化输出财务摘要"""
    lines = [
        f"## {metrics['company']} {metrics['year']} 财务摘要",
        "",
        "| 指标 | 数值 |",
        "|------|------|",
    ]
    
    label_map = {
        "revenue": "营业收入",
        "net_income": "净利润",
        "gross_margin": "毛利率",
        "yoy_growth": "同比增长",
    }
    
    for key, value in metrics["metrics"].items():
        label = label_map.get(key, key)
        display = value if value else "未找到"
        lines.append(f"| {label} | {display} |")
    
    return "\n".join(lines)


if __name__ == "__main__":
    # 示例
    sample_text = "营业收入：1,234亿元，同比增长15.3%，净利润：234亿元，毛利率：42.1%"
    metrics = extract_metrics(sample_text, "示例公司", 2023)
    print(format_report(metrics))


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)