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人工智能AI Agent金融科技AI 应用大模型RAG【免费下载链接】FinRobotFinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/FinRobot点击查看免费下载FinRobot 的initiating-coverage技能SKILL.md把从零覆盖一家公司这一卖方研究工作拆解为公司研究、财务建模、估值分析、图表生成、报告组装五个独立且可验证的任务。本文以该技能文档为骨架结合 FinRobot 桌面端 skills 引擎与自动化研报流水线的源码实现完整讲解每个任务的交付物规格、前置校验、文件命名规范与底层加载/调度机制帮助你用一次请求一个任务的方式逐步产出一份对标 JPMorgan / Goldman Sachs / Morgan Stanley 格式的投行级首次覆盖报告。技能定位与元数据initiating-coverage是 FinRobot 的 56 个分析师技能手册playbook之一归属于equity-research股票研究台面同类技能还包括catalyst-calendar、earnings-analysis、earnings-preview、idea-generation、model-update、morning-note、sector-overview、thesis-tracker等见 README.md。该技能通过SKILL.md头部 YAML frontmatter 声明自己的元数据SKILL.md字段值作用idinitiating-coverage技能唯一标识供引擎按 id 精确加载nameinitiating-coverage展示名称version1.0.0版本号authoranthropic作者归属domainequity-research所属业务台面descriptionCreate institutional-quality equity research initiation reports through a 5-task workflow...技能能力摘要triggers[initiating, coverage]关键词触发供引擎搜索命中requires_data/requires_tools/requires_skills/compatible_models均为空数据、工具、技能、模型兼容性声明这些元数据不是摆设。FinRobot 的技能引擎在 loader.py 中通过load_skill(path)解析每个SKILL.md以---分隔 YAML frontmatter 与 Markdown 正文id与name为必填字段缺失即抛出SkillLoadErrordescription缺失时则自动回退取正文第一段。解析后的技能被构造成 spec.py 中的SkillPydantic 模型含full_content与source_path再被 registry.py 递归收集进SkillRegistry支持get(skill_id)精确获取与search(query)关键词检索名称命中 3 分、触发器命中 2 分、描述命中 1 分。在桌面端 CLI 中可以通过finrobot skill list和finrobot skill search query浏览与检索全部技能见 README.md在编排器orchestrator.py中则通过activate_skill(skill_id)把整份方法论注入上下文。核心工作流单任务模式One Task at a Time该技能最关键的运行约束是每次用户请求只执行一个任务绝不自动串联。无论用户请求为某公司创建覆盖发起报告完成全部 5 个任务标准应答都包含三步先问用户想从哪个任务开始并列出 5 个任务清单让用户确认当用户明确要求一次跑完全部任务时解释当前技能只支持单任务执行以保证每个阶段的质量控制与人工复核并询问是否从 Task 1 开始永不自动假设起始任务、永不自动续跑后续任务。技能文档为此提供了完整的任务矩阵SKILL.mdTask名称前置条件交付物1Company Research公司名称/股票代码6,000–8,000 词研究文档2Financial Modeling10-K 或财务数据访问Excel 模型6 个 Sheet3Valuation Analysis依赖 Task 2 财务模型估值分析 目标价4Chart Generation依赖 Task 1、2、3 外部数据25–35 张 PNG/JPG 图表5Report Assembly依赖全部 Task 1–430–50 页 DOCX 报告依赖关系可归纳为Task 1 与 Task 2 相互独立可并行Task 3 依赖 Task 2Task 4 依赖 Task 2 与 Task 3Task 5 依赖前四个任务全部完成。Task 3–5 在启动前必须严格校验输入存在否则立即停止并向用户说明缺哪个前置任务。交付物红线禁止任何额外文档技能对交付物有严格边界SKILL.md每个任务只交付规格列出的那一种文件不创建任何完成总结执行摘要快速参考下一步计划等附加文档。理由很直接——这些多余内容浪费上下文也不属于专业工作流的一部分。Task 1 只交付.md研究文档Task 2 只交付.xlsx财务模型Task 3 交付.md估值分析 向 Task 2 的 Excel 追加 4 个 SheetTask 4 只交付.zip图表包Task 5 只交付.docx终稿。请求模式速查模式 1用户指定具体任务如 Use initiating-coverage, Task 1 for Tesla→ 立即执行该任务。模式 2用户要求initiation report / full pipeline→ 不自动启动任何任务先询问从哪个任务开始。模式 3用户要求all tasks / entire workflow→ 不串联任务解释单任务限制询问是否从 Task 1 开始。一个完整的覆盖报告需要5 次独立请求Task 1 完成交付 → 用户复核 → 请求 Task 2 → …… 依次推进到 Task 5。技能文档也提醒Task 1 和 Task 2 可以任意顺序执行Task 3–5 存在严格依赖。Task 1公司研究Company Research目的研究公司的业务、管理层、竞争地位、行业与风险。前置条件无完全独立仅需公司名称或股票代码。流程校验公司名称/代码 → 加载references/task1-company-research.md详细指令 → 执行定性研究工作流 → 交付研究文档。交付物规格SKILL.md公司概况与历史沿革管理层简介每位高管 300–400 词 × 3–4 位产品与服务分析行业概览竞争分析5–10 家竞争对手TAM潜在市场规模测算风险评估8–12 项风险覆盖 4 大类别文件命名[Company]_Research_Document_[Date].md底线要求全文必须写满 6,000–8,000 词3–4 位高管每位完整撰写 300–400 词简介5–10 家竞争对手逐一深入分析8–12 项风险全部覆盖。技能文档明确禁止为省时缩写章节或跳过任何必需部分。Task 2财务建模Financial Modeling目的提取历史财务数据构建包含预测与情景的综合 Excel 财务模型。前置条件启动前必须校验SKILL.md必选公司财务数据访问渠道上市公司SEC EDGAR 最新 10-K非上市公司财务报表或可用估算或用户直接提供已提取的历史财务数据。可选Task 1 公司研究作为业务背景。输入校验提供了两种接入方式Option A 自行提取财务数据最常见需确认可访问 10-K 且准备提取 3–5 年数据与Option B 用户提供已提取数据需确认历史财务文件含利润表、现金流量表、资产负债表三表 3–5 年数据。流程校验数据可访问性 → 加载references/task2-financial-modeling.md→ 步骤 1 提取历史财务数据 → 步骤 2 构建含 6 个核心 Sheet 的预测模型 → 交付 Excel 模型。交付物规格6 个必建 SheetSKILL.mdRevenue Model收入模型产品拆分20–30 行 地区拆分15–20 行Income Statement利润表完整 PL40–50 个科目历史 3–5 年 预测 5 年Cash Flow Statement现金流量表经营/投资/筹资活动历史 预测Balance Sheet资产负债表资产/负债/权益历史 预测Scenarios情景Bull/Base/Bear 三情景对比表DCF InputsDCF 输入为 Task 3 估值预留文件命名[Company]_Financial_Model_[Date].xlsx进入 Task 3 前的验证清单历史财务数据已提取/提供Excel 可正常打开6 个 Sheet 齐全历史 3–5 年数据与未来 5 年预测已纳入Bull/Base/Bear 三情景完整。技能明确禁止构建简化/缩写版本、跳过任一 Sheet 或省略历史数据提取。值得说明的是这是交互式技能的建模约定。在 FinRobot 自动化研报流水线equity_research.py中财务建模被实现为确定性 DCFDCFInputs仅通过seed_dcf_inputs从真实申报文件构建3 年历史中位数或 Damodaran 行业中位数含来源记录assumption_provenancecalculate_dcfcalculate_sensitivity计算目标价与 WACC×终期增速敏感性矩阵LLM 在其中只负责叙述、不挑选任何数字——这正对应 SKILL.md 强调的估值必须基于可验证输入的纪律。Task 3估值分析Valuation Analysis目的使用 DCF、可比公司与先例交易进行综合估值。前置条件严格Task 2 的财务模型——预测利润表、预测现金流、收入与 EBITDA 预测、DCF 输入无杠杆自由现金流。技能文档以⚠️ CRITICAL 级别警示Task 2 未完成不得启动本任务禁止用占位估值或凑合方式推进若 Task 2 未完成应立即停止并告知用户先完成财务建模。输入校验清单Task 2 是否完成、模型路径是否已知、能否读取模型预测财务数据模型需提供5 年预测 FCF、收入预测、EBITDA 预测、终年指标。交付物规格SKILL.mdDCF 分析含敏感性表可比公司分析5–10 家同行含统计汇总max / 75th / median / 25th / min先例交易如适用估值足球场图football field目标价$XX.XX投资建议BUY / HOLD / SELL上行空间XX%关键催化剂3–5 项文件交付[Company]_Valuation_Analysis_[Date].md书面分析4–6 页向 Task 2 的[Company]_Financial_Model_[Date].xlsx追加 4 个 SheetDCF 计算表、敏感性分析表、可比公司表、估值汇总表底线要求完整 DCF 敏感性矩阵多组 WACC 与终期增速情景全部 5–10 家可比公司统计汇总完整 4–6 页分析目标价须有具体方法论论证。进入 Task 4 前的验证目标价已确定、估值至少使用 DCF Comps 两种方法、DCF 敏感性表完整、可比公司表含统计汇总。Task 4图表生成Chart Generation目的为报告生成 25–35 张专业金融图表。前置条件严格Task 1 公司研究、Task 2 财务模型含 Task 3 估值 Sheet、外部市场数据三方面齐备SKILL.md来自 Task 1公司历史与里程碑时间线图、管理层与组织结构组织图、产品组合产品图、客户细分客户图、竞争格局竞争图、TAM 分析市场规模图——共支撑 9 张图来自 Task 2按产品/地区划分的收入历史预测、利润表与利润率、现金流量表、情景对比数据——共支撑 8 张图来自 Task 3DCF 敏感性矩阵、DCF 组成、可比公司数据、估值区间——共支撑 6 张图外部数据历史股价数据Yahoo Finance、Bloomberg 等、历史估值倍数——共支撑 2 张图。⚠️ Task 1、2、3 任一未完成即停止明确告知用户缺哪些前置任务禁止创建占位图或跳过图表。交付物规格SKILL.md4 张必含图表 ⭐chart_03Revenue by product堆叠面积图chart_04Revenue by geography堆叠柱状图chart_28DCF sensitivity二维热力图chart_32Valuation football field水平条形图25 张必建图表分布在 Investment Summary / Financial Performance / Company 101 / Competitive-Market / Scenario Analysis / Valuation 六个章节10 张可选图表charts 19–27、35覆盖客户获取、单位经济学、产品路线图等用于凑足 26–35 张。技术要求300 DPI 印刷级清晰度禁止低分辨率占位图chart_##_description.png命名规范所有图表 chart_index.txt打包进[Company]_Charts_[Date].zip。进入 Task 5 前的验证≥25 张图表4 张必含图表齐全全部可正常打开300 DPI图表索引包含文件与分类命名符合规范已打包 zip。Task 5报告组装Report Assembly目的编写并组装最终的综合 DOCX 报告。前置条件严格Task 1 研究文档全部 6–8K 词、管理层简介、竞争分析、风险评估、Task 2 财务模型全部预测与情景、Task 3 估值分析目标价与建议、DCF、Comps、先例交易、Task 4 图表包全部 25–35 张 PNG/JPG 索引。任何前置缺失即停止不允许占位内容、替代缺失章节或组装不完整报告。组装流程SKILL.md校验全部输入 → 加载references/task5-report-assembly.md→ 使用 Claude 内置技能组装DOCX skill创建/操作 Word 文档、XLSX skill读取 Task 2/3 的 Excel 数据、Read tool读取 Task 1 与 Task 3 的 Markdown随后把 Task 1 的.md转为 Word 格式并内嵌图表、从 Task 2 的.xlsx提取表格撰写量化分析、改编 Task 3 的估值内容、将 Task 4 的全部 PNG 图表穿插进正文每 200–300 词插入一张。交付物规格SKILL.md页数30–50 页最低 30 页字数10,000–15,000 词最低 10,000 词图表25–35 张内嵌图片表格12–20 张综合表格格式专业 DOCX引用为可点击超链接章节结构第 1 页投资摘要INITIATING COVERAGE 格式→ 第 2–5 页投资论点与风险 → 第 6–17 页 Company 101 → 第 18–30 页财务分析与预测 → 第 31–40 页估值分析 → 第 41–50 页附录。文件命名[Company]_Initiation_Report_[Date].docx技能文档用 CRITICAL: GO ALL OUT ON THIS TASK强调这是最终交付物使用完整 token 预算每个章节完整撰写而非概括达到全部最低要求30 页、10,000 词、25 图表、12 表格预测假设部分 2,000–3,000 词逐产品展开情景部分 1,500–2,000 词并给出 Bull/Base/Bear 具体参数插入 Task 4全部图表不是只插几张提取 Task 2/3所有财务表格Task 1 内容逐字复用。同时明确禁止出现 This section would include... 这类占位表述——必须写出实际章节、插入实际图表、提取实际数据。输入校验协议Input Verification Protocol技能对每个任务强制前置校验理由清晰没有必需输入就运行任务只会浪费时间产出半成品最终仍需返工SKILL.md。Task校验内容Task 1无需校验独立Task 2历史财务数据可用Task 3Task 2 财务模型存在且可访问Task 4Task 2 模型与Task 3 估值均存在Task 5Task 1、2、3、4 全部完成校验失败时的处置协议停止当前任务 → 识别缺失的前置任务 → 先完成缺失任务 → 前置满足后回到原任务。技能文档给出了标准应答示例以 Use initiating-coverage, Task 5 for Tesla 为例依次检查 Task 1–4发现缺失即输出 VERIFICATION FAILED 提示并列出 1–5 步恢复路径询问用户是否从 Task 1 开始。这一先校验后执行的纪律与 FinRobot 流水线中的结构化校验器如validate_has_fields、validate_dcf_result、validate_peer_comps等一脉相承——自动化引擎同样在每个 pipeline 步骤产出后做结构校验。任务参考文件与加载原则技能文档将每个任务的详细分步指令拆到独立参考文件以保持SKILL.md本身精简SKILL.mdreferences/task1-company-research.md— 公司研究工作流references/task2-financial-modeling.md— 财务建模工作流references/task3-valuation.md— 估值方法论另见references/valuation-methodologies.md的 DCF/Comps 深入讲解references/task4-chart-generation.md— 图表生成工作流references/task5-report-assembly.md— 报告编写工作流另见assets/report-template.md报告结构与assets/quality-checklist.md质检清单加载原则只加载正在执行任务对应的那一个参考文件这些文件体积很大切勿同时加载多个。任务开始时读取对应参考文件获取逐步指令。质量标尺与会话管理质量标准所有输出对标一线投行JPMorgan、Goldman Sachs、Morgan Stanley标准SKILL.md全面满足全部最低要求详实具体数据与实例而非泛泛陈述量化以数字和指标开篇可溯源引用规范来源可点击超链接专业机构级排版格式准确所有数字经过核实与交叉校验。会话与文件管理同一会话上一任务的输出自动可用于后续任务跨会话需显式引用历史输出例如 Use Task 3 with the model from yesterday at [path] 或 Use Task 5 with the research document at [path]推荐目录结构按任务分目录组织ProjectFolder/Task1_Research/、Task2_Model/、Task3_Valuation/、Task4_Charts/、Task5_Report/。为什么不支持端到端自动执行技能明确不支持一次请求自动跑完所有任务原因每个阶段的质量控制、输出交付前的复核、工作流可暂停/恢复、前置条件的清晰验证。这一点在自动化流水线场景中同样被尊重——FinRobot 的 pipeline_methodology.py 为initiating-coverage提供了pipeline-safe的精简版方法论在无人值守的自动化研报流水线中技能正文会被替换为不包含任务选择、前置确认、图表/文件生成、Word/Excel 指令的纯叙述框架且绝不覆盖权威目标价/评级、绝不自行计算新数字——所有估值数字必须来自上游确定性计算输出。这也解释了为什么交互式使用必须遵循单任务模式把人在环路中的质量控制作为专业研报的默认前提。成功标准Success Criteria一次成功的覆盖发起工作流应满足SKILL.md按顺序完成全部 5 个任务通过全部输入校验满足全部质量标准产出全部规定交付物各交付物之间的数字相互交叉校验一致最终报告达到可发布状态。输出质量机构级对标 JPMorgan / Goldman Sachs / Morgan Stanley。适用场景对一家公司的首次全面覆盖initiating coverage。要上手使用只需在 FinRobot 桌面端的会话中按模式请求具体任务例如先发Use initiating-coverage skill, Task 1 for Tesla启动公司研究再依次推进后续 4 个任务即可沿着这条被工程化约束过的路径稳定地产出一份从公司基本面到估值结论、图表与表格齐备的完整首次覆盖报告。赞分享人工智能AI Agent金融科技AI 应用大模型RAG【免费下载链接】FinRobotFinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/FinRobot点击查看免费下载相关推荐使用 initiating-coverage 技能生成机构级研报图表Task 4 Chart Generation 完整工作流指南使用 initiating coverage 技能生成机构级研报图表Task 4 Chart Generation 完整工作流指南 本指南以 equity r人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技研究报告组装实战用 initiating-coverage Skill 的 Task 5 装配 30–50 页机构级 DOCX 投研报告研究报告组装实战用 initiating coverage Skill 的 Task 5 装配 30–50 页机构级 DOCX 投研报告 核心导读 本文以人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技financial-services 权益研究插件 initiating-coverage Skill 深度解析五阶段机构级投研首发覆盖报告工作流financial services 权益研究插件 initiating coverage Skill 深度解析五阶段机构级投研首发覆盖报告工作流 导读 本文人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技上一篇老旧Mac系统升级完整指南让过时设备重获新生下一篇AntiMicroX 终极指南5分钟让任何游戏手柄控制你的电脑创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 FinRobot Initiating Coverage 技能实战：以 5 任务工作流产出机构级股票研报
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coverage]关键词触发供引擎搜索命中requires_data/requires_tools/requires_skills/compatible_models均为空数据、工具、技能、模型兼容性声明这些元数据不是摆设。FinRobot 的技能引擎在 loader.py 中通过load_skill(path)解析每个SKILL.md以---分隔 YAML frontmatter 与 Markdown 正文id与name为必填字段缺失即抛出SkillLoadErrordescription缺失时则自动回退取正文第一段。解析后的技能被构造成 spec.py 中的SkillPydantic 模型含full_content与source_path再被 registry.py 递归收集进SkillRegistry支持get(skill_id)精确获取与search(query)关键词检索名称命中 3 分、触发器命中 2 分、描述命中 1 分。在桌面端 CLI 中可以通过finrobot skill list和finrobot skill search query浏览与检索全部技能见 README.md在编排器orchestrator.py中则通过activate_skill(skill_id)把整份方法论注入上下文。核心工作流单任务模式One Task at a Time该技能最关键的运行约束是每次用户请求只执行一个任务绝不自动串联。无论用户请求为某公司创建覆盖发起报告完成全部 5 个任务标准应答都包含三步先问用户想从哪个任务开始并列出 5 个任务清单让用户确认当用户明确要求一次跑完全部任务时解释当前技能只支持单任务执行以保证每个阶段的质量控制与人工复核并询问是否从 Task 1 开始永不自动假设起始任务、永不自动续跑后续任务。技能文档为此提供了完整的任务矩阵SKILL.mdTask名称前置条件交付物1Company Research公司名称/股票代码6,000–8,000 词研究文档2Financial Modeling10-K 或财务数据访问Excel 模型6 个 Sheet3Valuation Analysis依赖 Task 2 财务模型估值分析 目标价4Chart Generation依赖 Task 1、2、3 外部数据25–35 张 PNG/JPG 图表5Report Assembly依赖全部 Task 1–430–50 页 DOCX 报告依赖关系可归纳为Task 1 与 Task 2 相互独立可并行Task 3 依赖 Task 2Task 4 依赖 Task 2 与 Task 3Task 5 依赖前四个任务全部完成。Task 3–5 在启动前必须严格校验输入存在否则立即停止并向用户说明缺哪个前置任务。交付物红线禁止任何额外文档技能对交付物有严格边界SKILL.md每个任务只交付规格列出的那一种文件不创建任何完成总结执行摘要快速参考下一步计划等附加文档。理由很直接——这些多余内容浪费上下文也不属于专业工作流的一部分。Task 1 只交付.md研究文档Task 2 只交付.xlsx财务模型Task 3 交付.md估值分析 向 Task 2 的 Excel 追加 4 个 SheetTask 4 只交付.zip图表包Task 5 只交付.docx终稿。请求模式速查模式 1用户指定具体任务如 Use initiating-coverage, Task 1 for Tesla→ 立即执行该任务。模式 2用户要求initiation report / full pipeline→ 不自动启动任何任务先询问从哪个任务开始。模式 3用户要求all tasks / entire workflow→ 不串联任务解释单任务限制询问是否从 Task 1 开始。一个完整的覆盖报告需要5 次独立请求Task 1 完成交付 → 用户复核 → 请求 Task 2 → …… 依次推进到 Task 5。技能文档也提醒Task 1 和 Task 2 可以任意顺序执行Task 3–5 存在严格依赖。Task 1公司研究Company Research目的研究公司的业务、管理层、竞争地位、行业与风险。前置条件无完全独立仅需公司名称或股票代码。流程校验公司名称/代码 → 加载references/task1-company-research.md详细指令 → 执行定性研究工作流 → 交付研究文档。交付物规格SKILL.md公司概况与历史沿革管理层简介每位高管 300–400 词 × 3–4 位产品与服务分析行业概览竞争分析5–10 家竞争对手TAM潜在市场规模测算风险评估8–12 项风险覆盖 4 大类别文件命名[Company]_Research_Document_[Date].md底线要求全文必须写满 6,000–8,000 词3–4 位高管每位完整撰写 300–400 词简介5–10 家竞争对手逐一深入分析8–12 项风险全部覆盖。技能文档明确禁止为省时缩写章节或跳过任何必需部分。Task 2财务建模Financial Modeling目的提取历史财务数据构建包含预测与情景的综合 Excel 财务模型。前置条件启动前必须校验SKILL.md必选公司财务数据访问渠道上市公司SEC EDGAR 最新 10-K非上市公司财务报表或可用估算或用户直接提供已提取的历史财务数据。可选Task 1 公司研究作为业务背景。输入校验提供了两种接入方式Option A 自行提取财务数据最常见需确认可访问 10-K 且准备提取 3–5 年数据与Option B 用户提供已提取数据需确认历史财务文件含利润表、现金流量表、资产负债表三表 3–5 年数据。流程校验数据可访问性 → 加载references/task2-financial-modeling.md→ 步骤 1 提取历史财务数据 → 步骤 2 构建含 6 个核心 Sheet 的预测模型 → 交付 Excel 模型。交付物规格6 个必建 SheetSKILL.mdRevenue Model收入模型产品拆分20–30 行 地区拆分15–20 行Income Statement利润表完整 PL40–50 个科目历史 3–5 年 预测 5 年Cash Flow Statement现金流量表经营/投资/筹资活动历史 预测Balance Sheet资产负债表资产/负债/权益历史 预测Scenarios情景Bull/Base/Bear 三情景对比表DCF InputsDCF 输入为 Task 3 估值预留文件命名[Company]_Financial_Model_[Date].xlsx进入 Task 3 前的验证清单历史财务数据已提取/提供Excel 可正常打开6 个 Sheet 齐全历史 3–5 年数据与未来 5 年预测已纳入Bull/Base/Bear 三情景完整。技能明确禁止构建简化/缩写版本、跳过任一 Sheet 或省略历史数据提取。值得说明的是这是交互式技能的建模约定。在 FinRobot 自动化研报流水线equity_research.py中财务建模被实现为确定性 DCFDCFInputs仅通过seed_dcf_inputs从真实申报文件构建3 年历史中位数或 Damodaran 行业中位数含来源记录assumption_provenancecalculate_dcfcalculate_sensitivity计算目标价与 WACC×终期增速敏感性矩阵LLM 在其中只负责叙述、不挑选任何数字——这正对应 SKILL.md 强调的估值必须基于可验证输入的纪律。Task 3估值分析Valuation Analysis目的使用 DCF、可比公司与先例交易进行综合估值。前置条件严格Task 2 的财务模型——预测利润表、预测现金流、收入与 EBITDA 预测、DCF 输入无杠杆自由现金流。技能文档以⚠️ CRITICAL 级别警示Task 2 未完成不得启动本任务禁止用占位估值或凑合方式推进若 Task 2 未完成应立即停止并告知用户先完成财务建模。输入校验清单Task 2 是否完成、模型路径是否已知、能否读取模型预测财务数据模型需提供5 年预测 FCF、收入预测、EBITDA 预测、终年指标。交付物规格SKILL.mdDCF 分析含敏感性表可比公司分析5–10 家同行含统计汇总max / 75th / median / 25th / min先例交易如适用估值足球场图football field目标价$XX.XX投资建议BUY / HOLD / SELL上行空间XX%关键催化剂3–5 项文件交付[Company]_Valuation_Analysis_[Date].md书面分析4–6 页向 Task 2 的[Company]_Financial_Model_[Date].xlsx追加 4 个 SheetDCF 计算表、敏感性分析表、可比公司表、估值汇总表底线要求完整 DCF 敏感性矩阵多组 WACC 与终期增速情景全部 5–10 家可比公司统计汇总完整 4–6 页分析目标价须有具体方法论论证。进入 Task 4 前的验证目标价已确定、估值至少使用 DCF Comps 两种方法、DCF 敏感性表完整、可比公司表含统计汇总。Task 4图表生成Chart Generation目的为报告生成 25–35 张专业金融图表。前置条件严格Task 1 公司研究、Task 2 财务模型含 Task 3 估值 Sheet、外部市场数据三方面齐备SKILL.md来自 Task 1公司历史与里程碑时间线图、管理层与组织结构组织图、产品组合产品图、客户细分客户图、竞争格局竞争图、TAM 分析市场规模图——共支撑 9 张图来自 Task 2按产品/地区划分的收入历史预测、利润表与利润率、现金流量表、情景对比数据——共支撑 8 张图来自 Task 3DCF 敏感性矩阵、DCF 组成、可比公司数据、估值区间——共支撑 6 张图外部数据历史股价数据Yahoo Finance、Bloomberg 等、历史估值倍数——共支撑 2 张图。⚠️ Task 1、2、3 任一未完成即停止明确告知用户缺哪些前置任务禁止创建占位图或跳过图表。交付物规格SKILL.md4 张必含图表 ⭐chart_03Revenue by product堆叠面积图chart_04Revenue by geography堆叠柱状图chart_28DCF sensitivity二维热力图chart_32Valuation football field水平条形图25 张必建图表分布在 Investment Summary / Financial Performance / Company 101 / Competitive-Market / Scenario Analysis / Valuation 六个章节10 张可选图表charts 19–27、35覆盖客户获取、单位经济学、产品路线图等用于凑足 26–35 张。技术要求300 DPI 印刷级清晰度禁止低分辨率占位图chart_##_description.png命名规范所有图表 chart_index.txt打包进[Company]_Charts_[Date].zip。进入 Task 5 前的验证≥25 张图表4 张必含图表齐全全部可正常打开300 DPI图表索引包含文件与分类命名符合规范已打包 zip。Task 5报告组装Report Assembly目的编写并组装最终的综合 DOCX 报告。前置条件严格Task 1 研究文档全部 6–8K 词、管理层简介、竞争分析、风险评估、Task 2 财务模型全部预测与情景、Task 3 估值分析目标价与建议、DCF、Comps、先例交易、Task 4 图表包全部 25–35 张 PNG/JPG 索引。任何前置缺失即停止不允许占位内容、替代缺失章节或组装不完整报告。组装流程SKILL.md校验全部输入 → 加载references/task5-report-assembly.md→ 使用 Claude 内置技能组装DOCX skill创建/操作 Word 文档、XLSX skill读取 Task 2/3 的 Excel 数据、Read tool读取 Task 1 与 Task 3 的 Markdown随后把 Task 1 的.md转为 Word 格式并内嵌图表、从 Task 2 的.xlsx提取表格撰写量化分析、改编 Task 3 的估值内容、将 Task 4 的全部 PNG 图表穿插进正文每 200–300 词插入一张。交付物规格SKILL.md页数30–50 页最低 30 页字数10,000–15,000 词最低 10,000 词图表25–35 张内嵌图片表格12–20 张综合表格格式专业 DOCX引用为可点击超链接章节结构第 1 页投资摘要INITIATING COVERAGE 格式→ 第 2–5 页投资论点与风险 → 第 6–17 页 Company 101 → 第 18–30 页财务分析与预测 → 第 31–40 页估值分析 → 第 41–50 页附录。文件命名[Company]_Initiation_Report_[Date].docx技能文档用 CRITICAL: GO ALL OUT ON THIS TASK强调这是最终交付物使用完整 token 预算每个章节完整撰写而非概括达到全部最低要求30 页、10,000 词、25 图表、12 表格预测假设部分 2,000–3,000 词逐产品展开情景部分 1,500–2,000 词并给出 Bull/Base/Bear 具体参数插入 Task 4全部图表不是只插几张提取 Task 2/3所有财务表格Task 1 内容逐字复用。同时明确禁止出现 This section would include... 这类占位表述——必须写出实际章节、插入实际图表、提取实际数据。输入校验协议Input Verification Protocol技能对每个任务强制前置校验理由清晰没有必需输入就运行任务只会浪费时间产出半成品最终仍需返工SKILL.md。Task校验内容Task 1无需校验独立Task 2历史财务数据可用Task 3Task 2 财务模型存在且可访问Task 4Task 2 模型与Task 3 估值均存在Task 5Task 1、2、3、4 全部完成校验失败时的处置协议停止当前任务 → 识别缺失的前置任务 → 先完成缺失任务 → 前置满足后回到原任务。技能文档给出了标准应答示例以 Use initiating-coverage, Task 5 for Tesla 为例依次检查 Task 1–4发现缺失即输出 VERIFICATION FAILED 提示并列出 1–5 步恢复路径询问用户是否从 Task 1 开始。这一先校验后执行的纪律与 FinRobot 流水线中的结构化校验器如validate_has_fields、validate_dcf_result、validate_peer_comps等一脉相承——自动化引擎同样在每个 pipeline 步骤产出后做结构校验。任务参考文件与加载原则技能文档将每个任务的详细分步指令拆到独立参考文件以保持SKILL.md本身精简SKILL.mdreferences/task1-company-research.md— 公司研究工作流references/task2-financial-modeling.md— 财务建模工作流references/task3-valuation.md— 估值方法论另见references/valuation-methodologies.md的 DCF/Comps 深入讲解references/task4-chart-generation.md— 图表生成工作流references/task5-report-assembly.md— 报告编写工作流另见assets/report-template.md报告结构与assets/quality-checklist.md质检清单加载原则只加载正在执行任务对应的那一个参考文件这些文件体积很大切勿同时加载多个。任务开始时读取对应参考文件获取逐步指令。质量标尺与会话管理质量标准所有输出对标一线投行JPMorgan、Goldman Sachs、Morgan Stanley标准SKILL.md全面满足全部最低要求详实具体数据与实例而非泛泛陈述量化以数字和指标开篇可溯源引用规范来源可点击超链接专业机构级排版格式准确所有数字经过核实与交叉校验。会话与文件管理同一会话上一任务的输出自动可用于后续任务跨会话需显式引用历史输出例如 Use Task 3 with the model from yesterday at [path] 或 Use Task 5 with the research document at [path]推荐目录结构按任务分目录组织ProjectFolder/Task1_Research/、Task2_Model/、Task3_Valuation/、Task4_Charts/、Task5_Report/。为什么不支持端到端自动执行技能明确不支持一次请求自动跑完所有任务原因每个阶段的质量控制、输出交付前的复核、工作流可暂停/恢复、前置条件的清晰验证。这一点在自动化流水线场景中同样被尊重——FinRobot 的 pipeline_methodology.py 为initiating-coverage提供了pipeline-safe的精简版方法论在无人值守的自动化研报流水线中技能正文会被替换为不包含任务选择、前置确认、图表/文件生成、Word/Excel 指令的纯叙述框架且绝不覆盖权威目标价/评级、绝不自行计算新数字——所有估值数字必须来自上游确定性计算输出。这也解释了为什么交互式使用必须遵循单任务模式把人在环路中的质量控制作为专业研报的默认前提。成功标准Success Criteria一次成功的覆盖发起工作流应满足SKILL.md按顺序完成全部 5 个任务通过全部输入校验满足全部质量标准产出全部规定交付物各交付物之间的数字相互交叉校验一致最终报告达到可发布状态。输出质量机构级对标 JPMorgan / Goldman Sachs / Morgan Stanley。适用场景对一家公司的首次全面覆盖initiating coverage。要上手使用只需在 FinRobot 桌面端的会话中按模式请求具体任务例如先发Use initiating-coverage skill, Task 1 for Tesla启动公司研究再依次推进后续 4 个任务即可沿着这条被工程化约束过的路径稳定地产出一份从公司基本面到估值结论、图表与表格齐备的完整首次覆盖报告。赞分享人工智能AI Agent金融科技AI 应用大模型RAG【免费下载链接】FinRobotFinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/FinRobot点击查看免费下载相关推荐使用 initiating-coverage 技能生成机构级研报图表Task 4 Chart Generation 完整工作流指南使用 initiating coverage 技能生成机构级研报图表Task 4 Chart Generation 完整工作流指南 本指南以 equity r人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技研究报告组装实战用 initiating-coverage Skill 的 Task 5 装配 30–50 页机构级 DOCX 投研报告研究报告组装实战用 initiating coverage Skill 的 Task 5 装配 30–50 页机构级 DOCX 投研报告 核心导读 本文以人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技financial-services 权益研究插件 initiating-coverage Skill 深度解析五阶段机构级投研首发覆盖报告工作流financial services 权益研究插件 initiating coverage Skill 深度解析五阶段机构级投研首发覆盖报告工作流 导读 本文人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技上一篇老旧Mac系统升级完整指南让过时设备重获新生下一篇AntiMicroX 终极指南5分钟让任何游戏手柄控制你的电脑创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考