Skill: yanwenzhe/company-pension-search (version 3.2.1)

--- name: company-pension-search description: 企业年金/职业年金智能查询技能 v3.2。自动识别单位性质，精确判断年金类型，关键词分析优先，多重验证防错，查询年金开户银行，输出带来源链接和错误检查的标准化调查报告。支持事业单位、国企、民企、上市公司等各类单位。 version: 3.2.0 author: OpenClaw User triggers: - 企业年金查询 - 职业年金查询 - 有没有企业年金 - 查年金 - 企业福利调查 - 公司年金 - 五险一金查询 - 待遇调查 - 年金开户银行 - 年金受托人 - 年金托管人 - 年金类型判断 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🏦", "requires": {"bins": ["curl", "jq"]}, "env": {"TAVILY_API_KEY": "可选，Tavily 搜索 API", "SEARXNG_URL": "可选，SearXNG 本地实例"}}}} --- # 🏦 企业年金/职业年金智能查询技能 v3.2 **关键改进**：关键词分析优先、年金类型精确判断、多重验证防错、错误检查清单 **一键调查任意企业/单位是否缴纳企业年金或职业年金，查询年金开户银行，通过上市公司年报、基金招募书、养老金产品报告等多渠道分析，所有结论附带来源链接**。 --- ## 🚀 快速使用 ### 基础查询 ``` "帮我查一下 [企业名称] 有没有企业年金" "查询 [企业名称] 的职业年金情况" "调查 [企业名称] 的福利待遇，包括年金" ``` ### 深度调查 ``` "对 [企业名称] 进行全面年金调查，使用所有方法" "查一下 [企业名称] 的年金、公积金、待遇情况，输出完整报告" ``` ### 批量查询 ``` "帮我查一下这几家公司的年金：公司 A、公司 B、公司 C" ``` --- ## 📋 核心功能 | 功能 | 说明 | 版本 | |------|------|------| | **单位性质识别** | 自动识别企业/事业单位/国企/民企/上市公司 | ✅ v2.0 | | **智能方法选择** | 根据单位类型自动选择最优调查方法 | ✅ v2.0 | | **18 种调查方法** | 覆盖官方、商业、员工分享等多渠道 | ✅ v2.0 | | **置信度评估** | 自动计算信息可靠性评分 | ✅ v2.0 | | **标准化报告** | 输出结构化调查报告 | ✅ v2.0 | | **批量查询** | 支持一次查询多家企业 | ✅ v2.0 | | **年金开户银行查询** | 查询企业年金托管银行/受托银行 | ✅ v3.0 | | **来源链接标注** | 所有结论附带来源链接 | ✅ v3.0 | | **年报查询分析** | 通过上市公司年报查询应付职工薪酬、企业年金 | ✅ v3.1 | | **基金/养老金产品查询** | 通过基金招募书、养老金产品报告查询投资管理人/托管人 | ✅ v3.1 | | **官方机构名单比对** | 比对人社部/人社局官方受托机构/托管人名单 | ✅ v3.1 | | **年金类型精确判断** | 关键词分析优先，防止类型判断错误 | ✅ v3.2 | | **特殊情况识别** | 识别企业化管理事业单位等特殊情况 | ✅ v3.2 | | **错误检查清单** | 输出前强制检查，防止先入为主错误 | ✅ v3.2 | | **多重验证机制** | 关键词、单位性质、多渠道交叉验证 | ✅ v3.2 | --- ## 🔄 调查流程 v2.0 ### 第一步：单位性质智能识别 **自动执行**： ``` 1. 搜索企业名称 + 官网 2. 分析工商注册信息 3. 识别单位类型标签 ``` **判断逻辑**： ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ 输入企业名称 │ └─────────────┬───────────────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 搜索：单位性质/工商类型/上市状态 │ └─────────────┬───────────────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 类型判断 │ │ ┌─────────────────────────────┐ │ │ │ 财政供养？ → 是 → 事业单位 │ │ │ │ 国资控股？ → 是 → 国企 │ │ │ │ 上市代码？ → 有 → 上市公司 │ │ │ │ 以上皆无？ → 民企/其他 │ │ │ └─────────────────────────────┘ │ └─────────────┬───────────────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 输出：单位类型 + 置信度 │ └─────────────────────────────────────┘ ``` **单位类型与年金类型映射**： | 单位类型 | 年金类型 | 是否强制 | 缴费比例 | |----------|----------|----------|----------| | 事业单位 | 职业年金 | ✅ 强制 | 单位 8% + 个人 4% | | 公务员单位 | 职业年金 | ✅ 强制 | 单位 8% + 个人 4% | | 国有企业 | 企业年金 | ❌ 自愿 | 单位 4-8% + 个人 1-4% | | 上市公司 | 企业年金 | ❌ 自愿 | 单位 4-8% + 个人 1-4% | | 民营企业 | 企业年金 | ❌ 自愿 | 单位 4-8% + 个人 1-4% | | 外企 | 企业年金 | ❌ 自愿 | 单位 4-8% + 个人 1-4% | --- ### 第二步：智能方法选择 根据单位类型自动选择最优调查方法组合： #### 事业单位调查方案 | 优先级 | 方法 | 权重 | 预期可靠性 | |--------|------|------|------------| | 1 | 部门预算/决算公开 | 30% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 2 | 事业单位招聘公告 | 25% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 3 | 官网查询 | 20% | ⭐⭐⭐⭐ | | 4 | 员工分享平台 | 15% | ⭐⭐⭐ | | 5 | 直接咨询 | 10% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | #### 国有企业调查方案 | 优先级 | 方法 | 权重 | 预期可靠性 | |--------|------|------|------------| | 1 | 年报/ESG 报告 | 30% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 2 | 国资委官网 | 25% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 3 | 招聘公告 | 20% | ⭐⭐⭐⭐ | | 4 | 商业查询平台 | 15% | ⭐⭐⭐⭐ | | 5 | 员工分享 | 10% | ⭐⭐⭐ | #### 上市公司调查方案 | 优先级 | 方法 | 权重 | 预期可靠性 | |--------|------|------|------------| | 1 | 年报查询（巨潮/港交所） | 40% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 2 | ESG 报告/社会责任报告 | 25% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 3 | 招聘平台 | 15% | ⭐⭐⭐⭐ | | 4 | 员工分享平台 | 15% | ⭐⭐⭐ | | 5 | 商业查询平台 | 5% | ⭐⭐⭐ | #### 民营企业（非上市）调查方案 | 优先级 | 方法 | 权重 | 预期可靠性 | |--------|------|------|------------| | 1 | 商业查询平台（天眼查/企查查） | 25% | ⭐⭐⭐⭐ | | 2 | 招聘平台 | 25% | ⭐⭐⭐⭐ | | 3 | 员工分享平台 | 20% | ⭐⭐⭐ | | 4 | 直接咨询 HR | 20% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 5 | 官网查询 | 10% | ⭐⭐⭐ | --- ### 第三步：执行调查 **自动化脚本调用**： ```bash # 基础搜索 ./scripts/search.sh "企业名称" all # 按类型搜索 ./scripts/search.sh "企业名称" official # 官方渠道 ./scripts/search.sh "企业名称" recruitment # 招聘信息 ./scripts/search.sh "企业名称" social # 员工分享 ./scripts/search.sh "企业名称" financial # 财务/年报 # 深度调查（所有方法） ./scripts/search.sh "企业名称" deep ``` **搜索渠道**： - Tavily API（优先，结构化结果） - SearXNG（备用，隐私保护） - 直接网页抓取（补充） --- ### 第四步：信息整合与置信度计算 **置信度算法**： ``` 置信度 = Σ(信息来源可靠性 × 信息一致性 × 时效性权重) 信息来源可靠性： - 官方文件/官网：1.0 - 政府公开信息：0.9 - 上市公司年报：0.95 - 招聘公告：0.8 - 员工分享：0.6 - 匿名爆料：0.4 信息一致性： - 多个独立来源一致：1.0 - 部分来源一致：0.7 - 单一来源：0.5 - 来源冲突：0.3 时效性权重： - 1 年内信息：1.0 - 1-2 年信息：0.8 - 2-3 年信息：0.6 - 3 年以上：0.4 ``` **置信度等级**： | 分数 | 等级 | 显示 | |------|------|------| | 0.85-1.0 | 极高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 0.70-0.84 | 高 | ⭐⭐⭐⭐ | | 0.55-0.69 | 中 | ⭐⭐⭐ | | 0.40-0.54 | 低 | ⭐⭐ | | 0.00-0.39 | 极低 | ⭐ | --- ### 第五步：生成标准化报告（v3.0） **报告结构**： ```markdown # [企业名称] - 企业年金/职业年金调查报告 ## 核心结论（TL;DR） | 项目 | 结论 | 置信度 | 来源 | |------|------|--------|------| | 企业年金/职业年金 | 有/无 | ⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) | | 年金开户银行 | XX 银行 | ⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) | | 单位性质 | XXX | ⭐⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) | ## 单位性质分析 [详细说明] [来源](url) ## 年金信息 - 年金类型：企业年金/职业年金 [来源](url) - 缴费比例：单位 X% + 个人 X% [来源](url) - 开户银行：XX 银行（托管人/受托人） [来源](url) ## 调查结果汇总 | 方法 | 发现 | 可靠性 | 来源链接 | |------|------|--------|----------| | 年报查询 | ... | ⭐⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) | | 招聘平台 | ... | ⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) | ## 待遇水平估算 [基于公开数据的估算] ## 信息来源（带链接） 1. [来源名称](url) - 内容描述 2. [来源名称](url) - 内容描述 ## 建议进一步确认方式 [具体行动建议] ``` **v3.0 新增要求**： - 所有结论必须附带来源链接 - 年金开户银行信息需明确标注 - 链接使用 Markdown 格式 `[来源名称](URL)` --- ## ⚠️ v3.2 新增：错误预防与类型判断增强 ### 关键词分析优先规则 **核心原则**：公告/文档标题关键词优先级 **高于** 单位性质推断 | 关键词 | 年金类型 | 优先级 | |--------|----------|--------| | "企业年金" | 企业年金 | ⭐⭐⭐⭐⭐（最高） | | "职业年金" | 职业年金 | ⭐⭐⭐⭐⭐（最高） | | "五险二金（企业年金）" | 企业年金 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | "五险二金（职业年金）" | 职业年金 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | "五险二金" | 需进一步确认 | ⭐⭐⭐⭐ | **判断规则**： 1. **公告标题关键词优先于单位性质推断** 2. **官方文件关键词优先于推测** 3. **多重来源交叉验证** ### 特殊情况识别清单 | 特殊情况 | 识别方法 | 处理方式 | |----------|----------|----------| | 企业化管理事业单位 | 官网查询单位性质 | **查看公告关键词，不自动假设** | | 编外/合同制人员 | 招聘公告区分 | 可能有独立企业年金 | | 混合年金（既有企业又有职业） | 咨询 HR/查看合同 | 分别查询确认 | | 历史遗留（2014 年前建立） | 查看建立时间 | 可能是企业年金延续 | | 股权激励替代 | 上市公司年报查询 | 确认无企业年金 | ### 错误检查清单（输出前必填） ```markdown ### 错误检查（v3.2 新增） - [ ] 公告标题关键词是否与结论一致？ - [ ] 单位性质是否有特殊情况？ - [ ] 是否有多个信息来源交叉验证？ - [ ] 是否存在 2014 年前后时间差异？ - [ ] 是否考虑了编外/合同制人员情况？ - [ ] 置信度是否合理标注？ - [ ] 待确认项是否明确标注？ ``` ### 常见错误与预防 | 错误类型 | 错误表现 | 预防措施 | |----------|----------|----------| | 先入为主 | 看到"事业单位"就假设"职业年金" | ✅ 强制提取公告关键词 | | 忽略特殊情况 | 不了解"企业化管理事业单位" | ✅ 维护特殊情况清单 | | 单一来源 | 仅凭单位性质推断 | ✅ 强制多渠道交叉验证 | | 时间差异忽略 | 不考虑 2014 年政策变化 | ✅ 查询年金建立时间 | --- ## 🔍 v3.1 新增：高级查询渠道 ### 渠道 1：上市公司年报查询 **适用对象**：上市公司 **查询平台**： - 巨潮资讯网：http://www.cninfo.com.cn/ - 上交所：http://www.sse.com.cn/ - 深交所：http://www.szse.cn/ **搜索关键词**： ``` "[企业名称] 年报 应付职工薪酬 企业年金" "[企业名称] 年报 离职后福利" ``` **可获取信息**： - 企业年金缴费金额 - 应付职工薪酬明细 - 员工福利政策 --- ### 渠道 2：基金/养老金产品查询 **适用对象**：所有单位（如有年金产品） **查询平台**： - 基金公司官网 - 天天基金网：http://fund.eastmoney.com/ - 人社部官网 **搜索关键词**： ``` "[企业名称] 企业年金 养老金产品 投资管理人 托管人" "[企业名称] 年金 受托人 托管银行" ``` **可获取信息**： - **投资管理人**：如华夏基金、国寿养老、平安养老等 - **托管人**：如工商银行、建设银行、招商银行等 - **产品起始投资日期** - **注册登记人** --- ### 渠道 3：官方受托机构名单比对 **适用对象**：所有单位 **查询平台**： - 人社部官网 - 各省市人社局官网 **全国企业年金管理机构**（截至 2025 年）： - **法人受托机构**：12 家（平安养老、国寿养老、泰康养老等） - **托管人**：10 家（工商、建设、中国、农业、交通、招商等） - **账户管理人**：18 家 - **投资管理人**：22 家 **可获取信息**： - 官方认可的受托机构名单 - 官方认可的托管银行名单 - 用于比对确认企业查询结果 --- ### v3.1 报告新增字段 ```markdown ## 💰 年金开户银行（v3.1 增强） | 角色 | 机构名称 | 信息来源 | 置信度 | |------|----------|----------|--------| | **受托人** | [机构名称] | [年报/产品报告/官方名单] | ⭐⭐⭐ | | **托管人** | [银行名称] | [产品报告/官方名单] | ⭐⭐⭐ | | **投资管理人** | [机构名称] | [产品报告] | ⭐⭐⭐ | | **账户管理人** | [机构名称] | [产品报告] | ⭐⭐⭐ | **查询方法**： - [ ] 上市公司年报查询 - [ ] 年金产品报告查询 - [ ] 官方名单比对 - [ ] 招聘信息确认 ``` --- ## 🛠️ 脚本说明 ### search.sh - 主搜索脚本 ```bash #!/bin/bash # 用法：./search.sh "企业名称" [搜索类型] [输出格式] # 搜索类型：all / official / recruitment / social / financial / deep # 输出格式：text / json / markdown COMPANY_NAME="$1" SEARCH_TYPE="${2:-all}" OUTPUT_FORMAT="${3:-text}" # 自动检测可用的搜索工具 if [ -n "$TAVILY_API_KEY" ]; then SEARCH_TOOL="tavily" elif [ -n "$SEARXNG_URL" ]; then SEARCH_TOOL="searxng" else SEARCH_TOOL="fallback" fi # 执行搜索 case "$SEARCH_TYPE" in official) search_official "$COMPANY_NAME" ;; recruitment) search_recruitment "$COMPANY_NAME" ;; # ... 其他类型 esac ``` ### generate_report.sh - 报告生成脚本 ```bash #!/bin/bash # 用法：./generate_report.sh [企业名称] [调查数据 JSON] [输出路径] COMPANY_NAME="$1" DATA_FILE="$2" OUTPUT_PATH="${3:-./reports}" # 生成 Markdown 报告 generate_markdown_report "$COMPANY_NAME" "$DATA_FILE" "$OUTPUT_PATH" # 可选：生成 PDF if command -v pandoc &> /dev/null; then generate_pdf_report "$OUTPUT_PATH" fi ``` ### batch_query.sh - 批量查询脚本 ```bash #!/bin/bash # 用法：./batch_query.sh [公司列表文件] [输出目录] COMPANY_LIST="$1" OUTPUT_DIR="${2:-./batch_reports}" # 读取公司列表 while IFS= read -r company; do echo "调查：$company" ./search.sh "$company" deep ./generate_report.sh "$company" done < "$COMPANY_LIST" # 生成汇总报告 generate_summary_report "$OUTPUT_DIR" ``` --- ## 📊 参考数据 ### 职业年金缴费标准（全国统一） | 缴费方 | 比例 | 说明 | |--------|------|------| | 单位缴纳 | 8% | 财政负担 | | 个人缴纳 | 4% | 工资代扣 | | **合计** | **12%** | 强制 | ### 企业年金缴费标准 | 缴费方 | 比例范围 | 说明 | |--------|----------|------| | 单位缴纳 | 4%-8% | 不超过工资总额 8% | | 个人缴纳 | 1%-4% | 自愿选择 | | **合计** | **5%-12%** | 自愿 | ### 各地事业单位待遇参考 详见 `references/salary-reference.md` --- ## ⚙️ 配置选项 ### 环境变量 | 变量 | 用途 | 必需 | 默认值 | |------|------|------|--------| | `TAVILY_API_KEY` | Tavily 搜索 API | 否 | - | | `SEARXNG_URL` | SearXNG 实例 URL | 否 | `http://localhost:8080` | | `OUTPUT_DIR` | 报告输出目录 | 否 | `./reports` | | `CACHE_ENABLED` | 启用缓存 | 否 | `true` | | `CACHE_TTL` | 缓存过期时间（秒） | 否 | `86400` | ### 配置文件 创建 `~/.openclaw/workspace/skills/company-pension-search/config.json`： ```json { "search": { "preferred_tool": "tavily", "fallback_tool": "searxng", "max_results": 20, "timeout_seconds": 30 }, "report": { "format": "markdown", "include_raw_data": true, "auto_save": true }, "cache": { "enabled": true, "ttl_seconds": 86400 } } ``` --- ## 📝 使用示例 ### 示例 1：事业单位查询 ``` 用户：帮我查一下深圳市大数据资源管理中心有没有企业年金 AI 执行流程： 1. 识别单位性质 → 事业单位（置信度 0.95） 2. 选择调查方案 → 事业单位方案 3. 执行调查： - 搜索预算/决算公开 ✅ 找到 - 搜索招聘公告 ✅ 找到 - 搜索员工分享 ⚠️ 信息少 4. 计算置信度 → 0.88（高） 5. 输出结论 → ✅ 有职业年金（单位 8% + 个人 4%） ``` ### 示例 2：上市公司查询 ``` 用户：腾讯公司有没有企业年金？ AI 执行流程： 1. 识别单位性质 → 民营企业/上市公司（置信度 1.0） 2. 选择调查方案 → 上市公司方案 3. 执行调查： - 搜索年报 ✅ 找到，无年金披露 - 搜索 ESG 报告 ✅ 找到，有股权激励 - 搜索员工分享 ✅ 找到，确认无年金 4. 计算置信度 → 0.92（极高） 5. 输出结论 → ❌ 无企业年金，有股权激励替代 ``` ### 示例 3：批量查询 ``` 用户：帮我查一下这几家公司的年金：腾讯、阿里、字节、华为 AI 执行流程： 1. 分别识别各单位性质 2. 为每家公司选择合适方案 3. 并行执行调查 4. 生成对比报告 5. 输出汇总表格 ``` --- ## 🔧 故障排除 ### 常见问题 **Q1: 搜索结果为空？** - 检查网络连接 - 确认 API Key 有效 - 尝试更换搜索工具 - 检查企业名称是否准确 **Q2: 置信度过低？** - 增加调查方法数量 - 寻找更多官方来源 - 延长搜索时间范围 - 考虑直接咨询 **Q3: 报告生成失败？** - 检查输出目录权限 - 确认数据格式正确 - 查看脚本错误日志 --- ## 📈 更新日志 ### v2.0.0 (2026-03-12) - ✅ 新增单位性质智能识别 - ✅ 新增智能方法选择 - ✅ 新增置信度评估算法 - ✅ 新增 18 种调查方法 - ✅ 新增标准化报告模板 - ✅ 新增批量查询支持 - ✅ 优化搜索脚本性能 ### v1.0.0 (2026-03-12) - ✅ 初始版本发布 - ✅ 基础搜索功能 - ✅ 基础报告生成 --- ## 📚 相关资源 - `references/pension-policy.md` - 年金政策详解 - `references/salary-reference.md` - 各地待遇参考 - `references/search-methods.md` - 18 种调查方法详解 - `scripts/search.sh` - 搜索脚本 - `scripts/generate_report.sh` - 报告生成脚本 - `scripts/batch_query.sh` - 批量查询脚本 --- **版本**：2.0.0 **最后更新**：2026-03-12 **维护者**：OpenClaw 社区 **许可证**：MIT


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