Skill: ai-byte/company-scan-iyiou (version 1.0.0)

--- name: company-scan description: 企业扫描助手：快速筛选出符合特定条件的企业并返回结构化列表。 当用户想要查找、筛选、扫描某类企业时，必须使用本 skill。 典型触发场景包括： - "帮我找找上海市融资到B轮以上的生物医药公司" - "有哪些脑机接口方向的初创企业" - "长三角做可控核聚变的公司都有哪些" - "最近一年融资超过1亿的人工智能公司" - "合肥有哪些算力基础设施企业" 只要涉及按行业/赛道/地区/融资状态批量查找企业，就应使用本 skill。 企业扫描助手：快速筛选出符合特定条件的企业并返回结构化列表。 当用户想要查找、筛选、扫描某类企业时，必须使用本 skill。 典型触发场景包括： - "帮我找找上海市融资到B轮以上的生物医药公司" - "有哪些脑机接口方向的初创企业" - "长三角做可控核聚变的公司都有哪些" - "最近一年融资超过1亿的人工智能公司" - "合肥有哪些算力基础设施企业" 只要涉及按行业/赛道/地区/融资状态批量查找企业，就应使用本 skill。 allowed-tools: disable: false --- # 企业扫描 (Company Scan) 从亿欧数据库批量检索企业，输出结构化 Markdown 列表。 --- ## 处理流程 ### 第一步：意图解析 & 关键词拆解 分析用户请求，提取以下维度： | 维度 | 示例 | 对应参数 | |------|------|----------| | 行业/赛道 | "生物医药"、"脑机接口" | `concepts` | | 融资轮次下限 | "B轮以上" | `min_invest_round` | | 融资轮次上限 | "早期/初创" | `max_invest_round` | | 融资金额下限 | "融资超过1亿" | `min_invest_amount_wan` | | 最近融资时间 | "最近融资"、"去年以来" | `latest_invest_after` | | 省份 | "上海"、"长三角" | `--provinces` | | 城市 | "合肥"、"杭州" | `--cities` | **行业/赛道关键词拆解规则（重要）：** 若用户给出领域/赛道词（如"生物医药"、"算力基础设施"、"脑机接口"），须先拆解为搜索关键词： - 分析该领域产业上中下游的**核心技术关键词**，不超过 5 个 - 分析该领域的**核心产品/应用关键词**，不超过 5 个 - 合计不超过 10 个关键词，作为 `concepts` 数组传入 示例拆解（生物医药）： > 技术关键词：基因工程、细胞治疗、抗体药物、生物制剂、靶向治疗 > 产品关键词：创新药、医疗器械、体外诊断、疫苗、CRO/CDMO **地区映射规则：** - "长三角" → `--provinces "上海,江苏,浙江"` - "京津冀" → `--provinces "北京,天津,河北"` - 具体城市 → 优先用 `--cities` - 未指定地区 → 默认 `--country 44`（中国大陆） **融资轮次说明：** ``` 种子轮 → 天使轮 → Pre-A轮 → A轮 → A+轮 → Pre-B轮 → B轮 → B+轮 → Pre-C轮 → C轮 → C+轮 → D轮 → E轮 → F轮 ... → 战略投资 → Pre-IPO → 已上市 ``` - "B轮以上" → `--min-invest-round "B轮"` - "早期/初创" → `--max-invest-round "Pre-B轮"` - "1亿以上" → `--min-invest-amount-wan 10000`（单位：万元） - "最近融资" → `--latest-invest-after <当前日期减1年>` --- ### 第二步：调用搜索脚本 使用 `bash_tool` 执行以下脚本，**必须加 `--output-temp`**，由脚本自动选择系统临时目录（跨平台兼容 macOS / Linux / Windows），将结果写入文件以避免终端输出截断： ```bash python {skill_dir}/scripts/search_companies.py \ --concepts "关键词1,关键词2,关键词3" \ [--min-invest-round "B轮"] \ [--max-invest-round "Pre-B轮"] \ [--min-invest-amount-wan 10000] \ [--latest-invest-after "2024-01-01"] \ [--provinces "上海,江苏,浙江"] \ [--cities "合肥"] \ [--country 44] \ [--max-results 50] \ [--output-format markdown] \ --output-temp ``` **参数说明：** - `--concepts`：逗号分隔的关键词列表（第一步拆解出的所有关键词） - `--max-results`：默认 50，用户明确要"全部"时可设 100 - 未指定地区时必须加 `--country 44` - `--output-temp`：**必填**，让脚本自动写入系统临时目录（`tempfile.gettempdir()`），stdout 仅输出一行含路径的确认消息 **脚本位置：** `{skill_dir}/scripts/search_companies.py` --- ### 第三步：读取并展示结果 bash 命令执行成功后，stdout 会输出一行确认消息，其中包含实际写入的文件路径，例如： ``` ✅ 结果已写入：/tmp/company_scan_result.md（共 50 家企业） # 或 Windows 下： ✅ 结果已写入：C:\Users\xxx\AppData\Local\Temp\company_scan_result.md（共 50 家企业） ``` 从该消息中提取路径，使用 `Read` 工具读取文件，将内容完整展示给用户。 > ⚠️ **不要直接把 bash stdout 当输出** — bash 工具有输出字符上限，50 条数据会被截断； > 通过 `Read` 工具读取文件可获得完整内容。 文件内容包含： - 查询条件摘要 - 企业总数 & 展示数量 - 完整字段表格（简称、全称、简介、行业、融资轮次、投资方、融资时间、估值、省份、链接） - 亿欧数据链接提示 --- ## 完整示例 **用户：** "帮我找找上海市融资到B轮以上的生物医药公司" **第一步拆解：** - 地区：上海 → `--cities "上海"` - 融资：B轮以上 → `--min-invest-round "B轮"` - 领域：生物医药 → - 技术：基因工程、细胞治疗、抗体药物、生物制剂、靶向治疗 - 产品：创新药、医疗器械、体外诊断、疫苗、CRO **第二步命令：** ```bash python scripts/search_companies.py \ --concepts "基因工程,细胞治疗,抗体药物,生物制剂,靶向治疗,创新药,医疗器械,体外诊断,疫苗,CRO" \ --min-invest-round "B轮" \ --cities "上海" \ --max-results 50 \ --output-temp ``` **第三步：** 从 stdout 确认消息中提取文件路径，使用 `Read` 工具读取该文件并展示给用户。 --- ## 注意事项 - 若脚本报错"API 调用失败"，检查网络连通性后重试，或提示用户稍后再试 - 若返回 0 条结果，建议放宽筛选条件（减少关键词、放宽融资轮次或取消地区限制）后重新搜索 - 不要将 `concepts` 关键词设得过于宽泛（如"科技"），应保持领域精准度


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