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stock-qualitative-analysis

stock-qualitative-analysis

github.com/fakehankその他28148 回インストール41 週間前に更新
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stock-qualitative-analysis について

根拠に基づく構成済みの株式定性分析レポートを作成するスキルです。テンプレートに沿って各事実に出典を付け、確認できない情報は明示的なプレースホルダーで示します。

主な機能

  1. 01テンプレートに沿った Markdown レポート
  2. 02事実の記述に出典を必須化
  3. 03不足情報を明示的に記載
  4. 04節ごとの分析と書き戻し
  5. 05逆時系列の出典一覧

活用シーン

  1. 01SEC 書類に基づく企業分析
  2. 02提供資料を使った構成済みレポート作成
  3. 03根拠不足や最新情報の確認点を明示

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/fakehank/stock_qualitative_analysis_skills --skill stock-qualitative-analysis

インストール後、Claude Code で/stock-qualitative-analysisを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

README.md
README_zh.md
OPENCODE.md
assets/
report-template.md
assets/10-K_2024-11-01_report_2024-09-28_0000320193-24-000123/
aapl-20240928.xsd
meta.json
aapl-20240928.txt
aapl-20240928_def.xml
aapl-20240928_cal.xml
references/
goldenset.md
validation-checklist.md
prompt-guardrails.md
scripts/
extract_sec_html_sections.py
fetch_sec_edgar.py
build_source_manifest.py
citation_helpers.py
ingest_local_pdfs.py
source_company_ir.py
source_hkex.py
validate_report.py

詳細

株式定性分析スキル

使用する場面

ユーザーが、証拠に基づき構造化されたレポートとして整形する必要がある株式の定性分析レポート（定性分析）を求めた場合に、このスキルを使用します。このスキルは、厳格な引用とハルシネーションを起こさない動作を重視します。

入力

  • 企業名（必須）
  • ティッカー / 取引所（任意ですが推奨）
  • 市場コンテキスト（米国 / 香港 / 中国 / その他）
  • 対象期間（例：FY2015～FY2024、直近四半期）
  • 言語の希望（デフォルトは中国語、希望があれば英語）
  • 情報源:
    • ユーザー提供の提出書類（PDF または HTML）
    • SEC EDGAR からの取得（任意、許可されている場合）
    • その他の公開情報源（引用されている場合に限る）

出力

  • assets/report-template.md のテンプレート構造に従った Markdown レポート
  • 各セクションには 结论要点 / 详细情况 / 证据与出处（英語出力が求められた場合はそれに相当する英語）を含めます
  • 最後に、SEC 提出書類およびその他の情報源を新しい順に並べた 来源清单 を含めます

中核ルール（必須）

  • 出典のない事実を述べてはいけません。
  • 事実に基づく主張には必ず出典文字列を含めてください。そうでない場合は、必要な情報を説明するプレースホルダーを 【...】 内に記載してください。
  • 情報源を積極的に分析する: 表面的な要約にとどまらず、レポートテンプレートの各セクションに関連する具体的な詳細、定量的データ、文脈に基づく洞察を抽出してください。
  • 網羅的な記入: レポートテンプレートのすべてのセクションを埋めるよう最大限努力してください。提供された情報源に情報が本当に欠けている場合は、何が欠けているかを示す具体的なプレースホルダーを使用してください。
  • リアルタイムデータが必要な場合は、ユーザーが鮮度を確認する必要があることを明示してください。
  • 投資助言、目標株価、売買推奨は行いません。
  • デフォルトの出力言語: 中国語。ユーザーの質問が英語の場合は、英語で回答してください。

実行

  • 受け付け: 企業名、ティッカー/取引所、市場、対象期間、許可されたデータソースを確認します。
  • ローカルデータの事前確認: リモート取得の前に、ローカルの提出書類で十分かどうかを確認します。ローカルデータが不十分な場合にのみ、リモートで取得します。
  • 情報源の取得: scripts/build_source_manifest.py を使用して SEC 提出書類を取得し、ローカルの PDF を取り込みます。
  • 主要な 10-K セクション（HTML）の抽出: 分析の前に、scripts/extract_sec_html_sections.py を使用して項目ごとのテキストファイル（例：Item 1/1A/7/8）を生成します。
  • セクションごとの生成（エージェント駆動）: assets/report-template.md の各セクションについて、エージェントは順番にセクションを展開し、利用可能な情報源に基づいて 结论要点 / 详细情况 / 证据与出处 を生成し、証拠を引用します。
  • 漸進的な書き戻し: 要約を開始する前に、ローカルのレポートファイルが存在するかどうかを判断します。各セクションを完了した後、その内容をそのファイルに書き込みます。
  • 最終化: すべてのセクションが完了した後に 投资要点概览 を書き直し、その後 来源清单 を更新します。

使用方法

  • エージェントは実行時に、テンプレートの見出しに基づいてセクションのループを実行します。
  • エージェントは、提供された情報源を使用してすべてのセクションを埋めるよう試み MUST、欠けている事実は明示的なプレースホルダーで示します。
  • ユーザーが英語出力を求めた場合、エージェントはレポート構造を維持しつつ、テンプレートの見出しとセクションラベルを一貫して翻訳します（例：Conclusion / Details / Evidence）。

データ取得

  • SEC EDGAR 取得: scripts/fetch_sec_edgar.py
  • ローカル PDF の取り込み: scripts/ingest_local_pdfs.py
  • ソースマニフェスト: scripts/build_source_manifest.py
  • HTML セクション抽出ツール: scripts/extract_sec_html_sections.py

引用形式

  • SEC 提出書類: Form 10-K/10-Q/20-F/6-K + 年度/日付 + 章/タイトル
  • Web 情報源: 機関/サイト + 公開日 + タイトル

例

リクエスト例

「SEC filings を参考に、AAPL の定性分析をテンプレートに沿って出力してください。」

出力例の形

assets/report-template.md を使用し、各セクションを事実 + 引用で埋めてください。不明な点はプレースホルダーになります。

参考資料

  • ガードレールと文体: references/prompt-guardrails.md
  • レポートテンプレート: assets/report-template.md
  • 検証チェックリスト: references/validation-checklist.md
  • ゴールデンセットの例: references/goldenset.md

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