name: dazhi description: 买方财报分析工具（大智）。完全自建实现，不依赖 dayu-agent。 支持美股/A股/港股财报下载、投研问答、买方分析报告自动生成、报告渲染输出。 当用户提到以下场景时触发：(1) 下载/获取/拉取财报（10-K/10-Q/年报/半年报/季报）， (2) 对某只股票/公司做财报分析/提问/问答， (3) 生成/写作/撰写买方分析报告/投研报告/定性分析报告， (4) 渲染报告为 HTML/PDF/Word， (5) 上传本地财报/补充材料， (6) 使用大智/dazhi 工具进行财报分析， (7) 查看写作进度/manifest/章节状态， (8) 对财报做审计/确认/修复， (9) 交互式投研对话， (10) 初始化/配置工作区或模型。 关键词：财报、年报、季报、10-K、10-Q、投研、买方分析、定性分析、大智、dazhi。 disable: false

大智 (Dazhi) — 买方财报分析

完全自建的买方财报分析系统。不依赖 dayu-agent / dayu-cli / 外部 LLM API。 所有 LLM 任务由 WorkBuddy 自身模型直接完成，无需外部 API 调用、无需 API Key。

与 dayu-agent 的关系：本 skill 蒸馏了 dayu-agent 的完整能力（财报下载、投研问答、报告自动生成、多轮交互）， 但所有功能使用 WorkBuddy 自身能力独立完成，不调用外部大模型 API。

执行任务时必须直接执行，不要仅给出命令示例让用户自行执行。

环境要求（已完成）

• 工作区: C:\Users\gary\dayu-workspace
• Python: 3.11（C:\Users\gary\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe）
• pandoc: 3.9.0.2（渲染 PDF/Word/HTML）
• Python 包: edgartools, pdfplumber, requests, bs4, lxml, rich, tenacity, tqdm, markdown
• 初始化已完成，无需再次执行 init

核心工作流

1. 财报下载（调用 dazhi.py，无需 LLM）

# 美股（通过 SEC EDGAR）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker AAPL
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker AAPL --forms 10K 10Q --start 2016 --end 2026

# A股（通过 cninfo 巨潮信息网）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker 600519 --forms FY H1 Q1 Q3

# 港股（通过 HKEX 披露易）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker 00700 --forms FY H1 Q1 Q3

# 下载所有类型报告（默认行为）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker 00700

# 强制覆盖
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker AAPL --overwrite

默认下载规则： - 如果不指定 --forms 参数，默认下载所有类型报告： - 美股：10K（年报）、10Q（季报） - A股/港股：FY（年报）、H1（中期报告）、Q1/Q3（季度报告） - 建议明确指定 --forms 参数，避免下载不必要的数据

注意：下载美股财报需设置环境变量 EDGAR_IDENTITY（如有效邮箱地址）， 否则会报 User-Agent identity is not set 错误。

2. 投研问答（助理直接完成，无需外部模型）

由助理直接读取本地财报数据，用 WorkBuddy 自身能力回答问题。 （蒸馏自 dayu-agent 的 dayu-cli prompt 能力）

执行步骤： 1. 读取 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\processed\*.txt（全部或部分） 2. 根据问题进行分析，区分事实与判断 3. 输出回答，末尾必须包含 ### 证据与出处 4. 不输出目标价、估值区间、仓位建议、买卖建议

用户问题：{question}

[基于财报数据的分析内容]

### 证据与出处
- SEC EDGAR | Form 10-K | Filed 2025-10-31 | Accession XXXX | 章节路径
- ...

多轮交互对话（蒸馏自 dayu-agent 的 dayu-cli interactive 能力）：

用户：@skill:dazhi 分析腾讯控股的财报

助理：
1. 检查财报数据是否已下载（如果没有，先执行下载）
2. 读取 `C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\processed\*.txt`
3. 提取关键财务数据
4. 回答用户问题
5. 等待用户下一个问题（多轮对话）

用户：它的现金流情况如何？

助理：
1. 从已读取的财报数据中提取现金流信息
2. 分析经营性现金流、自由现金流、现金净额等指标
3. 回答用户问题
4. 等待用户下一个问题（多轮对话）

交互式对话的最佳实践： - 保持对话上下文（记住之前讨论的内容） - 引用之前的分析结果（避免重复读取数据） - 主动提供相关建议（如"您可能还想知道..."）

3. 自动写作（助理直接完成，无需外部模型）

由助理直接读取财报数据，用 WorkBuddy 自身能力撰写报告章节。 （蒸馏自 dayu-agent 的 dayu-cli write 能力）

重要：本 skill 严格按照 dayu-agent 的报告结构（章节 0-10）和分析框架进行写作， 但所有 LLM 任务由 WorkBuddy 自身完成（不调用外部 API）。

执行步骤： 1. 读取 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\processed\*.txt 2. 执行 infer：判断公司业务类型与关键约束，结果存入 manifest.json 的 infer_result 3. 逐章撰写：第 1-9 章 → 第 10 章 → 第 0 章 → 来源清单 4. 每章保存至 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\chapters\ch{id}_{title}.md 5. 更新 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\manifest.json 6. 全部完成后合并为 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\{TICKER}_qual_report.md

写作流程主线：infer → 第 1-9 章 → 第 10 章（研究决策）→ 第 0 章（投资要点）→ 来源清单

章节列表（严格按照 dayu-agent 的结构）：

调用示例：

用户：@skill:dazhi 撰写腾讯控股的买方分析报告

助理：
1. 检查财报数据是否已下载（如果没有，先执行下载）
2. 读取 `C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\processed\*.txt`
3. 执行 infer（判断公司业务类型与关键约束）
4. 逐章撰写（第 1-9 章 → 第 10 章 → 第 0 章 → 来源清单）
5. 每章保存至 `draft\00700\chapters\ch{id}_{title}.md`
6. 更新 `draft\00700\manifest.json`
7. 合并为 `draft\00700\00700_qual_report.md`
8. 使用 pandoc 或 Python 脚本转换为 HTML
9. 使用 `preview_url` 工具展示报告

4. 简化版报告撰写（助理直接完成，无需外部模型）

如果用户只需要简化的投资分析报告（而非完整的买方分析报告），可以使用此工作流。

执行步骤： 1. 下载财报：如果 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\processed\*.txt 不存在或不完整，先执行下载 2. 数据分析：读取 processed\*.txt 文件，提取关键财务数据（收入、毛利、净利润、现金流等） 3. 撰写报告：按照标准投研报告结构撰写 Markdown 格式报告 4. 保存报告：保存到 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\{TICKER}_投资分析报告_YYYY.md 5. 渲染为 Web：使用 pandoc 或 Python markdown 库将 Markdown 报告转换为 HTML 网页格式

简化版报告结构：

# {公司名称}（{股票代码}）投资分析报告
## {年份}年度财报分析

## 一、执行摘要
## 二、公司概况
## 三、财务分析
### 3.1 损益表分析
### 3.2 分部业务分析
### 3.3 资产负债表分析
### 3.4 现金流量表分析
## 四、业务分析
### 4.1 核心竞争优势
### 4.2 增长驱动因素
### 4.3 战略举措
## 五、风险因素
## 六、估值分析
## 七、投资建议
## 八、结论
## 附录：财务数据摘要

调用示例：

用户：@skill:dazhi 撰写腾讯控股分析报告

助理：
1. 检查财报数据是否已下载（如果没有，先执行下载）
2. 读取 `C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\processed\*.txt`
3. 提取关键财务数据
4. 撰写 Markdown 格式报告（简化版结构）
5. 保存为 `00700_投资分析报告_2024.md`
6. 使用 pandoc 或 Python 脚本转换为 HTML
7. 使用 `preview_url` 工具展示报告

5. 报告渲染（调用 dazhi.py 或助理直接完成）

# 使用 dazhi.py 渲染
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py render "C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\00700_投资分析报告_2024.md" -o report.docx
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py render "C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\00700_投资分析报告_2024.md" -o report.html
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py render "C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\00700_投资分析报告_2024.md" -o report.pdf

# 使用 Python markdown 库渲染为 HTML（推荐）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\convert_md_to_html.py "input.md" "output.html"

推荐使用 Python markdown 库渲染 HTML，因为： 1. 不依赖 pandoc 可执行文件（避免 pandoc 路径/版本问题） 2. 可以添加自定义 CSS 样式（响应式设计、表格美化等） 3. 生成独立的 HTML 文件（self-contained），可直接在浏览器中打开

6. 上传本地财报（调用 dazhi.py，无需 LLM）

python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py upload --ticker 600519 --files ./贵州茅台2024年报.pdf --fiscal-year 2024 --fiscal-period FY --company-name 贵州茅台

7. 查看写作状态（调用 dazhi.py 或助理直接读取）

python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py status --ticker AAPL

助理也可直接读取 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\manifest.json 查看进度。

股票代码格式

关键约束

• 不输出目标价、估值区间、仓位建议、买卖建议
• 不伪造证据不足的内容，用占位符标记缺口
• 区分事实与分析：主观判断须用自然语言标注
• 前瞻表述用"预计/预期/可能/指引"等，不写成当前事实
• 证据可追溯：回答末尾必须包含"证据与出处"
• ticker 传最自然写法，不手工穷举变体

占位符格式

【占位符】（缺口：{缺失信息} ｜ 需要：{来源类型} ｜ 已检索范围：{范围} ｜ 下一步：{建议路径}）

证据与出处格式

• SEC filings：SEC EDGAR | Form XX | Filed YYYY-MM-DD | Accession XXXX | 章节路径
• 港股/A股：主体 | 报告类型 | 报告期，公告日期 | 章节路径
• 网页：机构/网站 | 标题 | 日期 | URL:{link}

故障排除

工作区目录结构

C:\Users\gary\dayu-workspace\
├── config/
│   └── prompts/           # 写作模板（dazhi 自带）
├── portfolio/             # 每个 ticker 的财报与材料
│   └── {TICKER}/
│       ├── meta.json      # 公司元数据
│       ├── filings/       # 原始财报文件
│       ├── materials/     # 补充材料
│       └── processed/     # 预处理后文本数据（.txt）
├── draft/                 # write 输出目录
│   └── {TICKER}/
│       ├── manifest.json  # 章节状态
│       ├── chapters/      # 各章 .md
│       └── audits/        # 审计 JSON
├── output/                # 渲染输出目录
└── scripts/               # dazhi 脚本
    ├── dazhi.py          # 主程序
    └── convert_md_to_html.py  # Markdown 转 HTML 工具

与 dayu-agent 的对比

进阶参考

• 分析规则与写作规范 → references/analysis_rules.md
• 工作区详细说明 → references/configuration.md

更新日志

2026-05-27

1. 蒸馏 dayu-agent 完整能力：
2. 添加投研问答能力（对应 dayu-cli prompt）
3. 添加多轮交互对话能力（对应 dayu-cli interactive）
4. 添加自动写作能力（对应 dayu-cli write）
5. 严格遵循 dayu-agent 的报告结构：
6. 章节 0-10 结构（infer → 第 1-9 章 → 第 10 章 → 第 0 章 → 来源清单）
7. 章节类型（body / special）
8. 所有功能使用 WorkBuddy 自身能力：
9. 不调用外部 LLM API
10. 无需 API Key 配置
11. 无需 dayu-agent / dayu-cli
12. 添加简化版报告撰写功能：
13. 如果用户只需要简化的投资分析报告，可以使用此工作流
14. 报告结构：执行摘要 → 公司概况 → 财务分析 → 业务分析 → 风险因素 → 估值分析 → 投资建议 → 结论
15. 优化工作流：下载 → 分析 → 撰写 → 渲染 → 预览，全流程自动化

这个 Skill 质量中等偏上，功能覆盖面广，支持多种市场的财报下载和分析报告自动生成，写作规范和审计机制也比较完善。但存在硬编码路径问题，更换电脑后可能无法直接使用，且部分文档描述与实际代码实现存在不一致，配置说明已过时。普通用户若使用默认配置可能遇到兼容性问题，需手动调整路径配置。