--- name: company-deep description: 查询公司个股深度研报数据。当用户询问特定上市公司的画像、股权、管理层、赛道、业务线、财务、Alpha指标、竞争对标、估值、投资论点、主营拆解、业绩预测时使用。支持按股票代码或公司名称查询原始Markdown(Part)。关键词:公司分析、个股研报、股票分析、估值、company analysis。 --- # 公司个股深度研报查询 (Company Deep Analysis) 连接 MySQL 数据库,查询公司个股深度研报数据。 每份报告包含 12 个 Part 深度分析原文 + 3 个附录,总计约 17-20 万字/公司。 ## 数据架构 ### 核心数据源:Part 原文(`report_raw_parts` 表) 每个公司包含最多 16 个段落(0=meta, 1-12=Part, 13-15=附录): | Part | 主题 | 核心内容 | 典型字数 | |------|------|---------|---------| | 0 (meta) | 目录 + Executive Summary | YAML 元数据、目录索引、报告概览表、Part 生成明细 | ~2K | | 1 | 公司画像与定位 | 基本面速览、业务结构全景、行业定位图谱、发展历程、可比公司对照 | ~3-11K | | 2 | 股权架构与公司治理 | 股权结构、股东分析、治理评估、机构持仓、激励计划 | ~10K | | 3 | 管理层与核心团队 | 高管画像、稳定性、持股激励、技术团队、能力评估 | ~12K | | 4 | 赛道分析与演变 | 赛道定义与规模、增速驱动、竞争格局、卡位分析、迁移路径 | ~14K | | 5 | 业务线深度拆解 | 业务全景、各线详解、BCG矩阵、优劣势、组合评估 | ~19K | | 6 | 财务深度分析 | 五年趋势、杜邦分析、现金流、资产质量、盈利能力、风险预警 | ~15-49K | | 7 | 公司Alpha指标 | Alpha定义、核心指标体系、详解、排名、趋势、可持续性评估 | ~15-29K | | 8 | 竞争对标分析 | 可比公司选取、财务对标、估值对标、业务结构对比、竞争优劣 | ~15K | | 9 | 估值与目标价 | 历史估值、DCF模型、可比公司法、PEG法、分部估值、投资评级 | ~13-31K | | 10 | 投资论点与风险 | Bull/Bear Case、情景分析、风险清单、催化剂、时机判断 | ~6K | | 11 | 主营业务深度分析 | 10年营收穿透式拆解、销量x单价、驱动因素分解、Survival Metrics关联 | ~13-21K | | 12 | 5年业绩预测 | 预测假设、财务预测(利润表/BS/CF)、经营数据、敏感性、情景分析 | ~21-31K | | 13 | 附录A: 生成摘要 | 生成耗时、各Part字符数统计 | ~1K | | 14 | 附录B: V3行业报告关联 | V3行业报告与V4公司报告的互补关系 | ~1K | | 15 | 附录C: 数据来源索引 | 数据来源机构、获取方式、置信度 | ~1K | ## 命令接口 脚本路径: `~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py` ### 1. 查找公司 ```bash python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py lookup "歌尔" python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py lookup "002241" ``` ### 2. 列出所有公司 ```bash python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py list ``` ### 3. Part 目录(先看有哪些 Part) ```bash python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py parts 002241 ``` ### 4. Part 原文(深度分析,首选) ```bash python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py part 002241 1 # Part 1 公司画像 python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py part 002241 6,9 # 多个 Part python ~/.claude/skills/company-deep/scripts/query_company.py part 002241 all # 全部(慎用,~20万字) ``` ## 回答策略 1. **先 lookup 确认股票代码**(除非用户已给出代码) 2. **先 parts 看目录**:了解该公司有哪些 Part 可查 3. **按需查 part**:根据问题类型精准选择 1-2 个 Part 4. **不要一次查 all**:除非用户明确要求全量 ### 场景速查表 | 用户问题类型 | 推荐 Part | 关键内容 | |-------------|----------|---------| | "XXX 是什么公司" | part 1 | 基本面、业务结构、行业定位 | | "XXX 股权/大股东" | part 2 | 股权结构、实控人、机构持仓 | | "XXX 管理层怎么样" | part 3 | 高管画像、稳定性、能力评估 | | "XXX 所在赛道/行业" | part 4 | 赛道规模、增速、竞争格局 | | "XXX 有哪些业务" | part 5 | 业务线拆解、BCG矩阵 | | "XXX 财务怎么样" | part 6 | 五年趋势、杜邦分析、现金流 | | "XXX 核心竞争力" | part 7 | Alpha指标体系、可持续性 | | "XXX 和同行对比" | part 8 | 可比公司、财务/估值对标 | | "XXX 值多少钱" | part 9 | DCF、可比公司法、目标价 | | "XXX 值不值得买" | part 10 | Bull/Bear Case、风险、催化剂 | | "XXX 主营收入结构" | part 11 | 10年营收拆解、量价分析 | | "XXX 未来业绩预测" | part 12 | 5年财务预测、敏感性分析 | | 综合分析 | part 0 + 相关 | 先看 Executive Summary | ## 约束 - 数据库: MySQL @ 222.128.1.157:33060(需可达该地址) - 连接信息可通过环境变量 `COMPANY_DEEP_DB_*` 覆盖(见 `scripts/db_config.py`) - 数据来源为 V4 公司深度研报(Claude/Gemini 生成),约 17-20 万字/公司 - Part 原文为 LLM 生成的 Markdown,框架跨公司高度一致(95%+),内容按公司定制化