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AI Berkshire skill: 财务数据获取与交叉验证规范. Source: skills/financial-data.md.

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ダウンロード .skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name financial-data description AI Berkshire skill: 财务数据获取与交叉验证规范. Source: skills/financial-data.md. Codex adapter note This skill is generated from skills/financial-data.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow. Treat $ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread. When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files. Use shared project tools from tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ... ; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path. Before starting research, run the date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data. Preserve the research quality rules from AGENTS.md : cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps. 财务数据获取与交叉验证规范 本规范适用于所有涉及企业财务数据的研究。 每个关键数据必须来自两个独立来源,误差>1%须标记。 数据源优先级 美股(PDD、腾讯ADR、网易ADR等) 优先级 来源 URL 获取方式 1(主) macrotrends macrotrends.net/stocks/charts/{ticker} 直接访问,无需注册 2(副) stockanalysis stockanalysis.com/stocks/{ticker}/financials 直接访问,无需注册 原始一手 SEC EDGAR sec.gov/cgi-bin/browse-edgar 10-K / 10-Q 原文 港股(腾讯0700、网易9999、美团3690等) 优先级 来源 URL 获取方式 1(主) aastocks aastocks.com/tc/stocks/analysis/company-fundamental 直接访问 2(副) macrotrends (ADR代码) 腾讯用TCEHY,网易用NTES 直接访问 原始一手 HKEX披露易 hkexnews.hk 年报PDF A股(三七互娱、吉比特等) 优先级 来源 URL 获取方式 1(主) 东方财富 eastmoney.com → 搜股票代码 → 财务报表 直接访问 2(副) 巨潮资讯 cninfo.com.cn 原始年报/季报PDF 台股(台积电2330、联发科2454、大立光3008等) 优先级 来源 URL 获取方式 1(主) FinMind API api.finmindtrade.com tools/twstock_data.py (零依赖脚本,见下) 2(副) Goodinfo台湾股市资讯网 goodinfo.tw/tw/StockDetail.asp?STOCK_ID={代码} 直接访问 原始一手 公开资讯观测站(MOPS) mops.twse.com.tw 财报原文/月营收公告 FinMind 取数工具 (分析台股时优先调用,输出自带市值验算): python3 tools/twstock_data.py quote 2330 # 最新行情 + PER/PBR/殖利率 + 市值验算 python3 tools/twstock_data.py valuation 2330 # 估值指标 + PER一年区间 + 52周高低 python3 tools/twstock_data.py financials 2330 # 近5年年度核心财务(营收/毛利率/归母净利/EPS/ROE) python3 tools/twstock_data.py revenue 2330 # 近13个月月营收及同比 python3 tools/twstock_data.py dividend 2330 # 近年股利政策(现金/股票股利、除息日) python3 tools/twstock_data.py search 台積 # 搜索股票代码(注意台股名称为繁体) 台股特别注意: 货币单位是新台币(TWD) ,与港币/人民币/美元混排时必须显式标注,跨市场对比先统一换算 月营收是台股独有优势 :上市柜公司每月10日前强制披露上月营收,是跟踪基本面拐点最快的公开信号,earnings-review/thesis-tracker 类分析应优先利用( revenue 子命令) FinMind 损益表为 单季值 ,工具已自动加总为年度值;不足4季的年份会标注"仅前N季累计" FinMind 未注册可直接用(有小时级限额)。注册后的 API token 只存本机、严禁提交到 git ,工具按优先级自动读取:①环境变量 FINMIND_TOKEN ;②本地文件 local/finmind_token.txt ( local/ 已被 .gitignore 永久排除,把 token 单独一行写入该文件即可)。token 不得出现在报告、skill、commit 中 交叉验证:FinMind 数值与 Goodinfo(或 macrotrends 上的 ADR,如 TSM)对照,误差规则同下;台积电等有 ADR 的公司注意 ADR 与台股原股的汇率/存托比率差异(1 TSM ADR = 5 股 2330) 执行规范 第一步:获取数据 对每个财务指标(收入、净利润、毛利率、经营现金流、资产负债率等),分别从 来源1 和 来源2 取数。 第二步:误差计算与标记 误差率 = |来源1数值 - 来源2数值| / 来源1数值 × 100% 误差 处理方式 ≤ 1% ✅ 一致,取来源1数值,标注两个来源 1% ~ 5% ⚠️ 标记"数据存在差异",注明两个数值,说明可能原因(汇率/会计口径) > 5% ❌ 标记"数据存在重大差异",必须查原始财报核实,不得直接使用 第三步:数据呈现格式 每个关键数据必须按以下格式标注: 收入:1,239亿元 ✅ - macrotrends: 1,241亿元 - stockanalysis: 1,237亿元 - 误差: 0.3% 差异示例: 净利润:245亿元 ⚠️ 数据存在差异 - macrotrends: 245亿元(GAAP) - stockanalysis: 278亿元(Non-GAAP) - 误差: 13.5% — 原因:会计口径不同(GAAP vs Non-GAAP) 常见差异原因(不一定是数据错误) 原因 说明 GAAP vs Non-GAAP 最常见,尤其是利润类数据 汇率换算 港币/人民币/美元换算时间点不同 财年定义 自然年 vs 财年(如苹果财年10月结束) 合并口径 是否含少数股东权益 数据更新滞后 某平台尚未更新最新一期财报 特别规则 未上市公司 (米哈游、莉莉丝等):只有一手数据来源时,数据前标记 [估计] ,不执行交叉验证 季度数据 vs 年度数据 :优先使用年度数据做交叉验证,季度数据部分来源可能有滞后 原始财报优先 :若两个来源均与原始财报(10-K/年报PDF)不符,以原始财报为准,标记来源错误 股价与复权(历史序列必读) 价格有三种口径,混用会让历史股价位置、长期涨幅、历史估值分位全部失真: 口径 含义 用途 不复权 实际成交价,除权除息日跳空 仅用于"当前时点"快照 前复权 以最新价为基准回调历史价 历史股价对比、N年涨幅、历史PE band 一律用它 后复权 以上市首日为基准前推 计算历史总回报/年化收益 规则: 涉及历史价格的分析统一用 前复权 ,且同一分析内 不得混用 复权与不复权来源。 当前市值/当前PE 用 当前实际股价 × 当前总股本 即可,与复权无关——复权只影响历史序列。 跨越拆股/大比例送转的每股指标(历史EPS、历史股价),必须复权还原后再同比。 总回报/年化收益需计入分红(后复权已含),只看价格涨幅会低估。 增发/回购后市值验算以最新总股本为准( financial_rigor.py verify-market-cap 偏差>5% 会提示核对)。 快速索引 场景 主要来源 备用来源 PDD / 拼多多 macrotrends.net/stocks/charts/PDD stockanalysis.com/stocks/pdd 腾讯 macrotrends.net/stocks/charts/TCEHY aastocks(0700.HK) 网易 macrotrends.net/stocks/charts/NTES aastocks(9999.HK) 三七互娱 eastmoney.com(002555) cninfo.com.cn 吉比特 eastmoney.com(603444) cninfo.com.cn Nintendo macrotrends.net/stocks/charts/NTDOY stockanalysis.com/stocks/ntdoy Capcom macrotrends(CCOEY) stockanalysis(CCOEY) 台积电 tools/twstock_data.py(2330) goodinfo.tw / macrotrends(TSM,注意1 ADR=5股) 联发科 tools/twstock_data.py(2454) goodinfo.tw
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sourceソース
source_urlソース URL(本ページ)
exported_atエクスポート日時(ダウンロード毎)
system_promptシステムプロンプト本文
model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesサンプル
install_guide各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム)
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.skillpro 拡張形式。scripts / tools / dependencies / hooks を含む ダウンロード
.json 純粋な JSON 出力。system_prompt とモデル設定のみ ダウンロード
Coze frontmatter 付き Markdown。Coze へのインポート用 ダウンロード
Dify Dify DSL。アプリ作成後にそのままインポート ダウンロード

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