financial-deep-research

财务深度研究

核心系统指令

目的： 通过 8 阶段工作流（界定范围 > 制定计划 > 检索 > 交叉验证 > 综合分析 > 评议 > 优化 > 整理交付），提供有引文支持且经过验证的财务研究报告，并对财务来源进行可信度评分、跟踪监管合规情况，以及渐进式管理上下文。

财务研究重点： 此技能专注于：

• 市场分析与投资研究
• 尽职调查与竞争基准分析
• 监管合规与风险评估
• 财务建模支持与估值分析
• 盈利分析与财务报表审查
• 深入分析行业与产业

上下文策略： 此技能采用 2025 年上下文工程最佳实践：

• 缓存静态指令（本节）
• 渐进式披露（仅在需要时加载参考资料）
• 避免“中间信息丢失”（关键信息放在开头或结尾，不要埋在中间）
• 使用明确的章节标记，便于导航上下文

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决策树（首先执行）

Request Analysis
|-- Simple stock quote? -> STOP: Use WebSearch, not this skill
|-- Basic company lookup? -> STOP: Use WebSearch, not this skill
|-- Debugging code? -> STOP: Use standard tools, not this skill
+-- Complex financial analysis needed? -> CONTINUE

Mode Selection
|-- Quick market check? -> quick (3 phases, 2-5 min)
|-- Standard analysis? -> standard (6 phases, 5-10 min) [DEFAULT]
|-- Investment decision? -> deep (8 phases, 10-20 min)
|-- Due diligence/M&A? -> ultradeep (8+ phases, 20-45 min)

Execution Loop (per phase)
|-- Load phase instructions from [methodology](./reference/methodology.md#phase-N)
|-- Execute phase tasks
|-- Spawn parallel agents if applicable
+-- Update progress

Validation Gate
|-- Run `python scripts/validate_report.py --report [path]`
|-- Pass? -> Deliver
+-- Fail? -> Fix (max 2 attempts) -> Still fails? -> Escalate

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工作流（澄清 > 计划 > 执行 > 验证 > 报告）

自主性原则： 此技能独立运行。根据查询上下文推断假设。仅在出现关键错误或查询难以理解时停止。

1. 澄清（很少需要——优先自主处理）

默认：自主推进。根据查询线索推导假设。

仅在存在关键歧义时提问：

• 查询难以理解（例如，“分析那个东西”）
• 要求相互矛盾（例如，“快速完成 50 个来源的超深度分析”）
• 关键合规或监管范围不明确

如有疑问：按标准模式继续。若结果不符合预期，用户会进行调整。

默认假设：

• 公司分析 -> 假设受众为投资者或分析师
• 行业查询 -> 假设需要全面的市场视角
• 估值查询 -> 假设需要机构级分析
• 监管查询 -> 除非另有说明，否则假设适用美国司法管辖区
• 大多数查询默认采用标准模式

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2. 计划

模式选择标准：

• 快速（2-5 分钟）：市场概况、财报预览、快速检查
• 标准（5-10 分钟）：大多数分析，兼顾深度与速度［默认］
• 深入（10-20 分钟）：投资决策、详细尽职调查
• 超深入（20-45 分钟）：并购尽职调查、全面的行业分析

宣布计划并执行：

• 简要说明：所选模式、预计耗时、来源数量
• 示例：“开始标准模式财务研究（5-10 分钟，15-30 个来源）”
• 无需等待批准，直接继续

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3. 执行（阶段执行）

所有模式均执行：

• 阶段 1：SCOPE - 定义财务分析范围（方法）
• 阶段 3：RETRIEVE - 并行收集财务数据（5-10 次并发搜索 + Agent）（方法）
• 阶段 8：PACKAGE - 使用模板生成报告

Standard/Deep/UltraDeep 模式均执行：

• 阶段 2：PLAN - 制定财务研究策略
• 阶段 4：TRIANGULATE - 为每项财务声明核验至少 3 个来源
• 阶段 4.5：大纲优化 - 根据证据调整结构（WebWeaver 2025）（方法）
• 阶段 5：SYNTHESIZE - 生成投资洞见

Deep/UltraDeep 模式均执行：

• 阶段 6：CRITIQUE - 风险分析和看跌情景
• 阶段 7：REFINE - 弥补缺漏，强化论点

关键：避免“中间信息丢失”

• 将关键发现放在章节开头和结尾，不要埋在中间
• 使用明确的标题和标记
• 结构：摘要 > 详情 > 结论（不要将详情夹在中间）

渐进式上下文加载：

• 按需加载方法章节
• 仅在阶段 8 加载模板
• 不要将所有内容内联——引用外部文件

防幻觉协议（对财务数据至关重要）：

• 来源依据：每项财务声明都必须紧跟具体来源引用 [N]
• 明确界限：区分事实（来自申报文件/数据）与分析（你的解读）
• 明确标记：使用“根据 [1]……”或“[1] 报告称……”来表述有来源依据的陈述
• 未经标注不得推测：将推断标记为“这表明……”，而不是“数据显示……”
• 引用前先核验：如果不确定来源是否确实提到 X，则不要捏造引用
• 不确定时：说“未找到关于 X 的来源”，而不是编造参考资料
• 财务精度：尽可能始终注明具体数字、日期和货币

并行执行要求（对速度至关重要）：

阶段 3 RETRIEVE - 必须并行搜索财务信息：

1. 在进行任何搜索之前，将查询拆分为 5-10 个互不依赖的搜索角度
2. 在同一条消息中通过多个工具调用启动所有搜索（不要按顺序执行）
3. 监控 FFS 模式的质量阈值：
   • 跟踪来源数量和平均可信度评分
   • 达到阈值后继续（阈值因模式而异，详见方法）
   • 在后台继续搜索，以获取更多深度信息
4. 使用 Task 工具启动 3-5 个并行 Agent 进行深入调查

财务搜索拆分策略：

[Single message with 8+ parallel tool calls]
WebSearch #1: Company fundamentals + recent filings
WebSearch #2: Earnings/financial performance
WebSearch #3: Industry/sector analysis
WebSearch #4: Competitive landscape
WebSearch #5: Regulatory/compliance news
WebSearch #6: Analyst ratings/price targets
WebSearch #7: Risk factors/bear case
WebSearch #8: Recent news + catalysts
Task agent #1: SEC filing deep dive (10-K, 10-Q analysis)
Task agent #2: Financial statement analysis
Task agent #3: Industry comparison/benchmarking

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4. 核验（始终执行）

步骤 1：引用核验（发现伪造来源）

python scripts/verify_citations.py --report [path]

财务专项检查：

• SEC 申报文件引用（核验 EDGAR 链接）
• 财务数据准确性（交叉核验关键指标）
• 日期准确性（财报日期、申报日期）
• 标记可疑条目（未来财务数据、不可能的指标）

如果发现可疑引用：

• 手动检查已标记的条目
• 删除或替换伪造来源
• 重新运行，直至检查通过

步骤 2：结构与质量验证

python scripts/validate_report.py --report [path]

9 项自动检查（财务增强版）：

1. 执行摘要长度（50-250 个词）
2. 必需章节齐全（+ 建议章节：风险因素、估值）
3. 引用格式为 [1]、[2]、[3]
4. 参考文献与引用相匹配
5. 不含占位文本（TBD、TODO）
6. 字数合理（500-10000）
7. 至少 10 个来源
8. 无失效的内部链接
9. 财务数据一致性（日期、货币、单位）

如果未通过：

• 尝试 1：自动修复格式/链接
• 尝试 2：手动检查并修正
• 失败 2 次后：停止 > 报告问题 > 询问用户

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5. 报告

关键：生成全面、详尽的财务 Markdown 报告 文件组织（关键——确保易于访问）：

1. 在 /code 中创建有序文件夹：

• 始终创建专用文件夹：/code/[TickerOrTopic]_Financial_Research_[YYYYMMDD]/
• 从研究问题中提取简洁的主题名称
• 示例：
  • “AAPL 投资分析” -> /code/AAPL_Financial_Research_20251104/
  • “比较云服务提供商” -> /code/Cloud_Sector_Analysis_20251104/
  • “金融科技尽职调查” -> /code/Fintech_Due_Diligence_20251104/
• 如果文件夹已存在，则使用该文件夹；否则创建它
• 这样可以确保文件组织清晰，便于访问

2. 将所有格式保存到同一文件夹：

Markdown（主要来源）：

• 保存到：[Documents folder]/financial_report_[YYYYMMDD]_[topic_slug].md
• 另存一份到：/code/research_output/（内部跟踪）
• 包含所有发现的完整详细报告

HTML（McKinsey 风格——始终生成）：

• 保存到：[Documents folder]/financial_report_[YYYYMMDD]_[topic_slug].html
• 使用 McKinsey 模板：mckinsey_template
• 设计原则：直角（不使用 border-radius）、低调的企业配色（藏青色 #003d5c、灰色 #f8f9fa）、超紧凑布局、信息优先结构
• 在顶部放置关键财务指标仪表板（提取 3-4 项关键指标：市值、市盈率、营收增长等）
• 使用数据表呈现密集的财务信息
• 基准字号为 14px，间距紧凑，不使用装饰性渐变或颜色
• 生成后自动在浏览器中打开

PDF（专业打印版——始终生成）：

• 保存到：[Documents folder]/financial_report_[YYYYMMDD]_[topic_slug].pdf
• 使用 generating-pdf 技能（通过 Task 工具和 general-purpose Agent）
• 采用专业排版，包含页眉和页码
• 生成后在默认 PDF 查看器中打开

3. 文件命名规范： 所有文件使用相同的基本名称，便于匹配：

• financial_report_20251104_aapl_analysis.md
• financial_report_20251104_aapl_analysis.html
• financial_report_20251104_aapl_analysis.pdf

长度要求（通过渐进式组装，不限长度）：

• 快速模式：2,000 词以上（基准质量门槛）
• 标准模式：4,000 词以上（全面分析）
• 深度模式：6,000 词以上（深入调查）
• 超深度模式：10,000-50,000 词以上（无上限）

无限长度的实现方式： 通过渐进式文件组装，可以逐节生成任意长度的报告。 每个章节都会立即写入文件（避免输出令牌限制）。 复杂分析有很多发现？生成 20、30、50 项以上的发现，不受限制！

内容要求：

• 严格按照 template 的结构
• 各章节的深度应恰当（由证据决定，而非字数目标）
• 包含具体的财务数据、统计数据、日期和数字
• 每项发现都应包含多个段落，并提供证据
• 为每个章节分配专注的生成过程
• 不要撰写摘要，要撰写完整分析

写作标准（财务精准性）：

• 数据驱动：每项论断都由来源中的具体数字支持
• 精准性：提供准确数字及其币种、日期和单位
• 精简性：不写空话，删去不必要的修饰语
• 清晰性：正确且一致地使用财务术语
• 直截了当：直接陈述发现，不加修饰
• 高信噪比：信息密集，尊重读者时间
• 示例：
  • 不佳：“营收大幅增长” -> 良好：“2024 财年营收同比增长 23%，达到 $94.8B [1]”
  • 不佳：“利润率强劲” -> 良好：“毛利率为 43.2%，同比提升 180 个基点 [2]”
  • 不佳：“估值偏高” -> 良好：“远期市盈率为 28 倍，而行业中位数为 22 倍 [3]” 来源归属标准（财务研究的关键要求）：
• 紧接声明引用来源：每项财务声明后都必须在同一句中附上 [N] 引用
• 直接引用来源：陈述事实时使用“根据 [1]……”或“[1] 报告称……”
• 区分事实与分析：
  • GOOD：“第三季度营收为 $24.9B，同比增长 8% [1]。”
  • BAD：“上季度营收增长强劲。”
• 不得使用模糊的归属表述：
  • NEVER：“分析师认为……”“市场预期……”“消息来源显示……”
  • ALWAYS：“Goldman Sachs 估计……”[1]，“根据 SEC 10-K 文件……”[2]
• 明确标注推测：
  • GOOD：“这表明利润率可能扩大……”（属于分析，不是事实）
  • BAD：“利润率将扩大……”（未附引用，却将其表述为事实）

交付给用户：

1. 执行摘要及关键投资论点（直接在聊天中提供）
2. 整理好的文件夹路径（例如：“所有文件已保存至：/code/AAPL_Financial_Research_20251104/”）
3. 确认已生成以下三种格式：
   • Markdown（源文件）
   • HTML（McKinsey 风格，已在浏览器中打开）
   • PDF（适合专业打印，已在阅读器中打开）
4. 来源质量评估摘要（来源数量、监管来源与新闻来源的比例）
5. 关键财务指标摘要
6. 风险因素摘要
7. 后续步骤（如适用）

生成工作流：渐进式文件组装（长度不限）

[与基础技能相同的渐进式组装工作流——参见 deep-research SKILL.md]

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财务数据来源（优先级顺序）

Tier 1：主要来源／监管来源（可信度最高）

• SEC EDGAR：10-K、10-Q、8-K、委托书、内部人士申报文件
• Federal Reserve：FRED 数据、货币政策、银行数据
• FDIC/OCC：银行监管、电话报告
• Treasury：经济数据、财政政策
• Company IR：投资者关系、财报电话会议、演示材料
• 交易所申报文件：NYSE、NASDAQ 公司披露信息

Tier 2：金融数据提供商（可信度高）

• Bloomberg：实时数据、分析、新闻
• Reuters：新闻、数据、分析
• S&P Global：评级、研究、Capital IQ 数据
• Moody's/Fitch：信用评级、研究
• FactSet：财务数据、分析
• Morningstar：基金数据、股票研究
• PitchBook：私募市场数据、VC/PE

Tier 3：金融新闻与研究（可信度中高）

• Wall Street Journal：商业新闻、分析
• Financial Times：全球金融新闻
• Barron's：投资分析
• 机构研究：Goldman、Morgan Stanley、JPM 研究
• 行业刊物：American Banker、Insurance Journal

Tier 4：综合商业来源（可信度中等）

• CNBC, Yahoo Finance：市场新闻（须通过主要来源核实）
• Seeking Alpha：分析（注意：内容由用户生成，须核实相关声明）
• 行业博客：仅作补充，不可作为主要引用来源

来源核实要求：

• Tier 1 来源：可直接引用，信任度最高
• Tier 2 来源：可靠，重大声明须交叉核实
• Tier 3 来源：适合用于分析，须通过 Tier 1–2 来源核实数据
• Tier 4 来源：谨慎使用，始终通过更高优先级的来源核实

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输出要求

格式： 严格按照模板编写全面的财务 Markdown 报告

必需章节（均须详细撰写）：

• 执行摘要（含投资论点，50-250 个词）
• 公司/主题概述（背景、商业模式）
• 财务分析（收入、利润率、现金流、资产负债表）
• 估值分析（估值倍数、适用时的 DCF、同业比较）
• 竞争地位（市场份额、护城河、竞争动态）
• 风险因素（业务、财务、监管、市场风险）
• 投资论点 / 建议
• 参考文献（至关重要——见下方规则）
• 方法论附录

财务专属章节（相关时纳入）：

• 盈利分析（季度趋势、业绩指引与实际业绩对比）
• 管理层评估（过往业绩、内部人士交易活动）
• 监管环境（合规情况、待定法规）
• ESG 考量（对投资论点有实质影响时）
• 催化剂时间表（即将发生的事件、催化剂）

参考文献要求（零容忍）：

• 必须收录报告正文中使用的每一条引文 [N]
• 格式：[N] 来源（日期）。“标题”。出版物/文件。URL（检索日期：日期）
• 每条单独占一行，并包含全部元数据
• 不得使用占位符，不得使用范围，不得截断
• 如果参考文献不完整，验证将不通过

严格禁止：

• 占位文本（TBD、TODO、[citation needed]）
• 未注明来源的财务主张
• 将前瞻性陈述当作事实呈现
• 链接失效
• 缺少必需章节
• 以简短摘要代替详细分析
• 缺乏具体数据的模糊表述

质量门槛（验证器强制执行）：

• 至少 2,000 词（标准模式）
• 平均可信度评分 >70/100（财务报告要求更高）
• 每项主要财务主张至少引用 3 个来源
• 清晰区分事实与分析
• 所有章节均齐全且内容详尽
• 关键财务指标均附有来源

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错误处理与停止规则

出现以下情况时立即停止：

• 同一错误导致验证失败 2 次 > 暂停、报告并询问用户
• 穷尽搜索后来源仍少于 5 个 > 报告限制并请用户指示
• 无法获取关键财务数据 > 说明数据缺口，并附带保留意见继续
• 用户中断/更改范围 > 确认新的方向

降级处理：

• 有 5-10 个来源 > 在限制说明中注明，并进行额外核验后继续
• 缺少最新申报文件 > 说明情况，使用目前最新的文件
• 私营公司（数据有限） > 明确说明，并使用可获取的来源
• 达到时间限制 > 整理部分结果，并记录缺口

错误格式：

Issue: [Description]
Context: [What was attempted]
Tried: [Resolution attempts]
Options:
   1. [Option 1]
   2. [Option 2]
   3. [Option 3]

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质量标准（始终执行）

每份财务报告都必须：

• 使用 10 个以上来源（不足时须说明）
• 每项主要财务主张至少引用 3 个来源
• 执行摘要少于 250 词，并清晰阐述论点
• 提供完整引文及指向申报文件/来源的 URL
• 评估可信度（按来源级别拆分）
• 包含风险因素章节
• 记录方法论
• 关键指标均附有来源
• 不含占位符

优先级： 准确性高于速度。必须核实财务数据。

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输入与假设

必需：

• 财务研究问题（字符串）

可选：

• 模式（quick/standard/deep/ultradeep）
• 时间限制
• 特定数据要求（估值侧重、风险侧重等）
• 输出格式偏好
• 司法管辖区（默认：US）

假设：

• 用户需要经过核实且有引文支持的财务信息
• 预期分析达到机构级质量
• 相关主题有 10-50 个可用来源
• 时间投入：5-45 分钟
• 除非另有说明，货币单位为 USD
• 除非另有说明，采用 US 监管框架

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适用 / 不适用场景

适用于：

• 投资分析（买入 / 卖出 / 持有论点）
• 公司尽职调查
• 深入研究行业 / 领域
• 并购分析
• 竞争对标
• 财报分析
• 监管影响评估
• 财务建模研究

不适用于：

• 简单的股票报价（使用 WebSearch）
• 基本的公司查询（使用 WebSearch）
• 实时交易决策（需要实时数据）
• 个人财务建议（不具备相关资质）
• 税务 / 法律建议（不具备相关资质）

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脚本（离线运行，仅使用 Python 标准库）

位置： ./scripts/

• research_engine.py - 编排引擎
• validate_report.py - 质量验证（9 项检查，针对财务内容增强）
• citation_manager.py - 引用跟踪
• source_evaluator.py - 财务来源可信度评分（0-100）
• verify_citations.py - 引用验证，包含 SEC 文件检查

无需外部依赖。

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渐进式参考资料（按需加载）

不要将以下内容嵌入文档，仅作参考：

• 完整方法论 - 8 个阶段的详细说明，聚焦财务分析
• 报告模板 - 财务输出结构
• README - 使用文档
• QUICK_START - 快速参考

上下文管理： 仅按需加载当前阶段所需的文件。不要预加载所有内容。

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动态执行区

用户查询处理： [执行期间将在此处插入用户的财务研究问题]

检索到的信息： [将在此处汇总搜索结果和来源]

生成的分析： [将在此处生成调查结果、综合分析和报告内容]

注意： 此部分在技能定义中保持空白，仅在运行时填充内容。