关于 research-company
research-company 是一项技能,可根据公司网址制作排版规范的公司研究 PDF 报告。它涵盖资料检索、结构化数据整理和 PDF 生成,并要求引用证据、避免无依据的结论。
主要功能
- 01检索公司网站和网络信息
- 02将研究结果整理为 JSON
- 03生成排版规范的 PDF 报告
- 04引用证据并注明信息缺口
适用场景
- 01准备销售研究所需的公司背景
- 02汇总公开来源中的公司资料
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ kirkluokun/ awesome-a-stock-openclawskills --skill research-company安装后在 Claude Code 中输入/research-company确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
_meta.jsonalibaba_research_data.jsonreferences/data-schema.mdscripts/generate_report.py详细介绍
公司研究
根据公司 URL 生成专业设计的 PDF 格式全面客户研究报告。
工作流
- 研究公司(网页抓取 + 搜索)
- 构建 JSON 数据结构
- 通过
scripts/generate_report.py生成 PDF - 向用户交付 PDF
阶段 1:研究(并行)
同时执行以下搜索,以尽量减少上下文用量:
WebFetch: [company URL]
WebSearch: "[company name] funding news 2024"
WebSearch: "[company name] competitors market"
WebSearch: "[company name] CEO founder leadership"
从网站提取:公司名称、行业、总部所在地、成立时间、领导层、产品/服务、定价模式、目标客户、案例研究、客户评价、近期新闻。
阶段 2:构建数据结构
创建符合此架构的 JSON(完整规范请参见 references/data-schema.md):
{
"company_name": "...",
"source_url": "...",
"report_date": "January 20, 2026",
"executive_summary": "3-5 sentences...",
"profile": { "name": "...", "industry": "...", ... },
"products": { "offerings": [...], "differentiators": [...] },
"target_market": { "segments": "...", "verticals": [...] },
"use_cases": [{ "title": "...", "description": "..." }],
"competitors": [{ "name": "...", "strengths": "...", "differentiation": "..." }],
"industry": { "trends": [...], "opportunities": [...], "challenges": [...] },
"developments": [{ "date": "...", "title": "...", "description": "..." }],
"lead_gen": { "keywords": {...}, "outreach_angles": [...] },
"info_gaps": ["..."]
}
阶段 3:生成 PDF
# Install if needed
pip install reportlab
# Save JSON to temp file
cat > /tmp/research_data.json << 'EOF'
{...your JSON data...}
EOF
# Generate PDF
python3 scripts/generate_report.py /tmp/research_data.json /path/to/output/report.pdf
阶段 4:交付
将 PDF 保存到工作区文件夹,并提供下载链接:
[Download Company Research Report](computer:///sessions/.../report.pdf)
质量标准
- 准确性:基于可观察到的证据提出结论;引用来源
- 具体性:包括产品名称、指标、客户案例
- 完整性:将信息缺漏注明为“未公开”
- 不编造:绝不杜撰信息
资源
scripts/generate_report.py- PDF 生成器(使用 reportlab)references/data-schema.md- 完整 JSON 架构及示例
评论
支持 Markdown