financial-report-analyzer
专门用于上市公司财报(如年度报告、季度报告)的深度分析。该技能能够自动提取关键财务指标,计算核心财务比率,生成可视化图表,并结合行业背景生成专业的财务分析报告。
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name financial-report-analyzer description 专门用于上市公司财报(如年度报告、季度报告)的深度分析。该技能能够自动提取关键财务指标,计算核心财务比率,生成可视化图表,并结合行业背景生成专业的财务分析报告。 财报分析技能 (Financial Report Analyzer) 本技能旨在帮助 DB-GPT 系统化地分析上市公司财报,通过提取核心数据、计算财务比率、生成可视化图表并结合业务背景,产出高质量的财务分析报告。 核心工作流程 数据提取与结构化 : 使用 execute_skill_script_file 工具执行 scripts/extract_financials.py 脚本,传入财报文件路径( file_path 参数),自动提取营收、净利润、资产、负债等核心数值。 脚本支持 PDF 文件(通过 pdfplumber 解析)和纯文本文件,返回 JSON 格式的结构化数据。 财务比率计算 : 使用 execute_skill_script_file 执行 scripts/calculate_ratios.py ,传入 Step 1 的 JSON 数据。 自动计算毛利率、净利率、ROE、资产负债率等关键指标,输出 30 个模板占位符键值。 参考 references/financial_metrics.md 确保指标定义的准确性。 系统会自动保存返回的 JSON 结果 ( react_state["ratio_data"] ),后续 html_interpreter 会自动合并。 图表生成 : 使用 execute_skill_script_file 执行 scripts/generate_charts.py ,传入 Step 1 的 JSON 数据。 自动生成 3 张可视化图表: financial_overview.png :核心财务指标对比柱状图 profitability.png :盈利能力指标横向条形图 asset_structure.png :资产结构环形饼图 系统会自动将图片复制到静态目录并记录 URL 映射 ( react_state["image_url_map"] ),后续 html_interpreter 会自动合并。 深度分析 : 遵循 references/analysis_framework.md 提供的框架,从盈利质量、偿债风险、营运效率和现金流四个维度进行深度剖析。 结合"经营情况讨论与分析"章节,解释业绩变动的核心驱动因素。 撰写以下 7 段分析文本: PROFITABILITY_ANALYSIS :盈利能力分析 SOLVENCY_ANALYSIS :偿债与风险分析 EFFICIENCY_ANALYSIS :营运效率分析 CASHFLOW_ANALYSIS :现金流与利润质量分析 ADVANTAGES_LIST :核心优势列表(HTML <li> 格式) RISKS_LIST :主要风险列表(HTML <li> 格式) OVERALL_ASSESSMENT :综合评价 渲染报告 : 调用 html_interpreter ,使用 template_path 模式: { "template_path" : "financial-report-analyzer/templates/report_template.html" , "data" : { "PROFITABILITY_ANALYSIS" : "LLM撰写的盈利能力分析..." , "SOLVENCY_ANALYSIS" : "LLM撰写的偿债分析..." , "EFFICIENCY_ANALYSIS" : "LLM撰写的营运效率分析..." , "CASHFLOW_ANALYSIS" : "LLM撰写的现金流分析..." , "ADVANTAGES_LIST" : "<li>优势1</li><li>优势2</li>" , "RISKS_LIST" : "<li>风险1</li><li>风险2</li>" , "OVERALL_ASSESSMENT" : "LLM撰写的综合评价..." } , "title" : "XX公司 2023年度财报分析报告" } 重要 : data 字典中只需传入你撰写的 7 段分析文本!后端会自动合并: Step 2 的 30 个数据指标(COMPANY_NAME、REVENUE、NET_PROFIT 等) Step 3 的图表 URL(CHART_FINANCIAL_OVERVIEW、CHART_PROFITABILITY、CHART_ASSET_STRUCTURE) 绝对不要 在 data 中包含数据指标或图表路径,否则 JSON 过大会导致截断。 完成 : 调用 terminate 返回 1-2 句话的简短摘要。 报告会以卡片形式展示在左侧面板,用户点击卡片即可在右侧面板查看完整报告。 完整流程示例 Step 1: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="extract_financials.py", args={"file_path": "/path/to/report.pdf"}) → 返回 JSON: {"revenue": 10500000000, "net_profit": 1200000000, ...} (记为 raw_data) Step 2: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="calculate_ratios.py", args=<raw_data>) → 返回 30 个模板键值,系统自动记录到 react_state["ratio_data"] Step 3: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="generate_charts.py", args=<raw_data>) → 生成图表,系统自动复制到 /images/ 并记录 URL 映射 Step 4: (LLM 自行撰写 7 段深度分析文本) Step 5: html_interpreter(template_path="financial-report-analyzer/templates/report_template.html", data={仅包含 7 段分析文本}, title="报告标题") → 后端自动合并数据指标 + 图表 URL + 分析文本,渲染完整报告 Step 6: terminate(result="简短摘要") 资源使用说明 脚本 (均通过 execute_skill_script_file 执行): scripts/extract_financials.py :接收 file_path 参数,读取财报文件(支持 PDF 和文本格式),提取核心财务数据。 scripts/calculate_ratios.py :计算财务比率,输出 30 个模板占位符键值。系统自动记录结果。 scripts/generate_charts.py :生成 3 张可视化图表(matplotlib),系统自动处理图片复制。 scripts/fill_template.py :(备用)接收 ratio_data 、 chart_paths 、 analysis 三个参数,读取 HTML 模板并替换所有占位符。正常情况下不需要使用此脚本,因为 html_interpreter 的 template_path 模式会自动完成模板填充。 参考 : references/financial_metrics.md :包含公式定义。 references/analysis_framework.md :包含分析逻辑。 模板 : templates/report_template.html :最终交付报告的 HTML 模板( 必须严格遵循 ,不得删减章节或修改表格结构)。由 html_interpreter 的 template_path 参数自动读取并填充。 templates/report_template.md :Markdown 版本,仅供参考结构说明。 注意事项 必须使用 execute_skill_script_file 执行脚本(不要用 shell_interpreter),因为 execute_skill_script_file 会自动处理图片复制和数据记录。 脚本提取可能受排版影响,建议在计算前人工核对提取的关键数值。 始终关注"非经常性损益",以评估公司核心业务的真实盈利能力。 对比至少三年的历史数据,以识别趋势。 generate_charts.py 依赖 matplotlib,请确保环境中已安装该库。
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| install_guide | Import guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks |
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