Skill: kenneth-bro/investoday-sector-research-interpretation (version 1.3.0)

--- name: investoday-sector-research-interpretation title: "板块研报解读" version: 1.3.0 description: 面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读，聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口，自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。触发词：板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向。 tags: - sector-research-interpretation - industry-view - sector-consensus - theme-divergence - opportunity-risk - sell-side-view - sector-research - industry-research metadata: clawdbot: emoji: "🧭" category: "finance" requires: skills: ["investoday-finance-data"] --- # 🧭 板块研报解读 面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读，聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口，自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。 ## 触发场景 - 用户询问某个行业、板块、概念或主题最近机构怎么看 - 用户希望了解卖方共识、核心逻辑、主要分歧和机会风险 - 用户想知道“最近券商重点覆盖哪些方向”“这个板块分歧大不大” - 关键词：板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向、板块研究 ## 输入示例 **示例 1：行业观点** ``` 半导体板块最近券商怎么看？ ``` **示例 2：共识与分歧** ``` 机器人板块最近研报里的共识和分歧是什么？ ``` **示例 3：机会风险** ``` 创新药这条赛道最近机构最看好的方向和风险点有哪些？ ``` > 💡 本 Skill 偏行业、板块、概念层面的卖方观点归纳。若用户只想看单只股票的研报观点，请优先使用 `个股研报解读`；若用户更关心最近发生了什么催化、热点如何演绎，请优先使用 `热点事件解码`。 ## 前置依赖 本 Skill 依赖 `investoday-finance-data`（今日投资金融数据）Skill 获取实时金融数据。 基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准，业务 Skill 不重复展开底层接入细节。 ## 工具说明 以下为本 Skill 通过 `investoday-finance-data` 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 `工具ID` 标识调用。 ### 对象识别工具 | 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 | |---------|--------|------|------| | 实体识别 | `entity-recognition` | POST | 识别用户输入中的行业、概念、主题对象 | ### 研报核心工具 | 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 | |---------|--------|------|------| | 研报舆情 | `research/sentiment` | POST | 获取行业、概念或主题方向的研报观点、逻辑、机会与风险 | ## 数据获取流程 用户提供行业、板块、概念或主题方向后，Agent 按以下流程获取数据： - **Step 0：实体识别**：工具ID `entity-recognition` (POST)，参数 `input=<用户原始问题>` - **Step 1：行业/概念研报舆情**：工具ID `research/sentiment` (POST)，参数 `<industryCode或conceptCode参数> beginTime=<90天前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=6` > **对象选择规则**：若识别结果为行业，优先传 `industryCode`；若识别结果为概念，传 `conceptCode`。默认使用近 90 天数据；只有用户明确要求“详细报告”时，`pageSize` 可放大到 10。 ## 分析框架（4步） Agent 获取数据后，按以下 4 步框架进行结构化分析： ### Step 1：确认当前卖方总体态度 **目标**：先判断市场机构对该板块或主题的整体态度偏积极、偏中性还是分歧较大。 **数据来源**：`research/sentiment` 分析要点： - 近期研报情绪方向是否集中 - 研报覆盖是否充分 - 若样本有限，应提示“结论代表性有限” **输出**：总体态度与覆盖情况。 ### Step 2：提炼研报主线与共识逻辑 **目标**：归纳机构高频强调的主线逻辑。 **数据来源**：`research/sentiment` 分析要点： - 当前最重要的产业逻辑、政策逻辑、景气逻辑或估值逻辑 - 哪些逻辑是多数机构共同提及的 - 只保留最有代表性的 2-4 条共识主线 **输出**：研报主线与卖方共识。 ### Step 3：识别分歧点与重点方向 **目标**：找出机构之间的主要分歧，以及反复被强调的重点方向。 **数据来源**：`research/sentiment` 分析要点： - 分歧集中在兑现节奏、景气持续性、盈利能力还是估值容忍度 - 哪些子方向或代表性公司被多次提及 - 只有被多篇研报重复强化的方向，才可写成“重点关注方向” **输出**：分歧点与重点方向。 ### Step 4：形成机会风险与后续观察框架 **目标**：把共识、分歧与重点方向整合为结构化观察框架。 **数据来源**：前 3 步分析结果汇总 分析要点： - 当前最值得关注的机会方向是什么 - 当前最需要警惕的风险点是什么 - 接下来应重点跟踪哪些验证信号 **输出**：机会与风险判断、后续观察重点。 ## 策略逻辑汇总 | 信号组合 | 含义 | 判断 | |---------|------|------| | 多篇研报逻辑同向且近 90 天持续强化 | 板块卖方共识较强 | ✅ 积极 | | 共识主线明确但子方向分歧较大 | 主线成立、细分选择有争议 | 🟡 关注 | | 机会与风险同时被高频提及 | 机构表达趋于平衡 | 📊 中性 | | 重点方向被多篇研报重复强化 | 方向识别度较高 | ✅ 积极 | | 研报样本少且观点分散 | 共识尚不稳定 | ⚠️ 警惕 | | 逻辑更多来自政策催化而非业绩兑现 | 更偏预期交易 | 🟡 关注 | | 景气持续性成为主要分歧 | 后续验证难度较高 | ⚠️ 警惕 | | 风险点集中于估值与兑现节奏 | 需重点跟踪业绩验证 | ⚠️ 警惕 | ## 输出格式 ```markdown # 🧭 [板块/主题名称] 研报解读报告 > 分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资 ## 一、研报结论 （用一段话概括当前机构态度、核心主线、主要分歧和机会风险） ## 二、研报主线 （提炼 2-4 条高频主线逻辑） ## 三、共识与分歧 （说明共识逻辑与争议点） ## 四、重点方向 （说明最被看好的子方向或反复提及的代表方向） ## 五、机会与风险 （分别写机会方向和风险方向） ## 六、后续观察 （接下来需重点跟踪的验证信号） ## 综合结论 - 3-5 条核心发现 - 明确当前卖方共识强弱与关键分歧 - 给出后续研究的关键抓手 ``` ## 证据约束（必须遵守） 1. 每个板块判断至少给出 2 个证据来源；没有数据则写“该维度数据不足，暂无法判断” 2. 不允许把个别机构的单篇观点直接写成板块共识，必须有重复验证 3. 时间口径必须明确，如“近90天研报” 4. 不展示内部打分、未公开排序或中间推理 5. 不给买卖建议、目标价、仓位建议或交易时点 6. 只给行业、板块、概念、子方向层面的判断，不做具体个股推荐 7. 若对象识别不稳定，必须先要求用户提供更明确的行业、板块或概念名称 ## 执行示例 用户说：“机器人板块最近机构最看好什么方向？” 1. 通过 `entity-recognition` 识别行业或概念对象 2. 调用 `research/sentiment` 获取近 90 天相关研报舆情 3. 提炼研报主线、共识与分歧、重点方向和风险点 4. 输出 Markdown 格式板块研报解读报告 5. 在结尾写出综合结论与后续观察重点 ## 安全与隐私 - 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据 - 不记录、不存储用户的查询记录 - 分析结论仅供参考，不构成投资建议


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