三表模型 Ultra — IPO / 股票研报级财务建模
从零在 Excel 中构建机构级三表模型（利润表/资产负债表/现金流量表），全公式联动、零硬编码、多关卡质检。
证据显示：全部计算在本地 Excel/openpyxl 完成，无隐藏外发数据；NotebookLM OAuth 为可选路径且明示用途；MARKET_GATE 强制用户确认上市地；hooks 均自门控、仅拦截本 skill 上下文。扣分点：依赖第三方非官方 notebooklm-py（依赖未认证 API）与 yfinance/Sina 网络抓取，无失败回滚说明；许可证元数据未知；发布者未验证（本身不扣分，但归因链条不完整）。未达满分因数据流披露与恢复机制不完整。
证据显示：Rule Zero、会话启动协议、_State/JSON sidecar 持久化、4 个自门控 hook、per-session gate 设计逻辑自洽，错误信息具体可诊断（如 granularity guard 的 stderr 提示与修复命令）。扣分点：静态评审上限 10；核心脚本 qc_suite.py、preflight_check.py、per_session_gate.py、state_io.py 未在证据中提供，关键路径无法核验；gate-spec.md 承认 QC-1/3/4/5/6 等为未实现 stub；无提交的测试套件或 CI 证据。
证据显示：触发词明确（中英双语），声明了不适用范围（❌ 填写已有模板请用 financial-analysis:3-statements），支持美股/A股/港股与三种准则，用户确认颗粒度。扣分点：NLM 路径依赖 Google OAuth，在中国大陆网络可能不可达（已提供 Excel/网页回退，故非致命）；SKILL.md 在证据中被截断，部分边界（如数据缺失时的行为）依赖未提供的 reference 文件。
证据显示：文档分层清晰（SKILL.md → references/）、版本化（v6.0）、含变更日志、FAQ、pitfalls 索引、安装指引与符号链接更新路径。扣分点：许可证未知；README 承诺的 scripts/ 目录文件未在证据中出现，命名与实际交付物无法核验；维护责任与更新路径仅依赖个人仓库，无明确治理声明。
证据显示：目标产出明确（公式联动的三表 Excel），与官方 skill 的对比论证具体（Cash 不得 plug、分部收入、CN GAAP R8、NCI 滚动），边际价值论证充分。扣分点：静态评审上限 7；无任何执行证据或代表性输出可验证；自称 representative 模型 38/39 PASS 属作者自述；5 会话 × 1-2 小时的成本相对较高，性价比未经证实。
证据显示：源码内含可审计的 hook 实现、QC schema、pitfall 清单，事实与设计意图区分清楚。扣分点：静态上限 5；所有执行性声明（38/39 PASS、QC 通过率、hook 拦截率）均无第三方或 CI 佐证；关键脚本缺失导致结论不可独立复现。
- 静态评审：未执行任何代码，所有可靠性结论基于源码阅读，置信度低。
- README/SKILL.md 引用的核心脚本（qc_suite.py、preflight_check.py、per_session_gate.py、state_io.py）未在证据中出现，安装后请先核验其存在与可用性。
- gate-spec.md 明确承认多个 QC 项为未实现 stub，勿假设 19 项 QC 全部可用。
- NotebookLM 路径依赖 Google OAuth 与非官方 notebooklm-py 库（未文档化 API），中国大陆网络可能无法访问；建议优先使用 Excel 上传路径。
- 许可证元数据未知，商用前请确认授权条款。
- skill 要求修改用户全局 CLAUDE.md/偏好设置以注入恢复协议，请知情后再操作。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向严肃财务工作的 Agent Skill，通过约5个独立会话（合计1–2小时）从零搭建三表财务模型。核心约束是『Rule Zero』：所有预测单元格必须是 Excel 公式字符串，禁止硬编码数值。支持中国会计准则、IFRS 和 US GAAP，美股/A股强制季度列、港股强制半年度列。v5.0 起内置19项 QC 检查、4个预防性钩子和逐会话门禁标记，v6.0 新增分段收入构建（Revenue_Build）。状态通过 state.、_model_log.md 和 _pending_links. 三个旁车文件持久化，可在会话中断或上下文压缩后精确恢复。
该技能读取用户提供的数据源（结构化 Excel、NotebookLM 笔记本或网页数据如新浪/雅虎财经），用 openpyxl 逐个构建 Excel 工作表：Raw_Info（历史数据提取）、Assumptions（预测驱动假设）、可选 Revenue_Build（量价分拆）、IS/BS/CF 三张报表、Returns（ROE/ROA/ROIC/杜邦分析）、Cross_Check、Summary 和 _Registry 数据血缘登记表。所有历史单元格通过 =Raw_Info! 链接，所有预测单元格引用 Assumptions 或同表 ↳ 镜像行。BS 现金在 Session C 留占位符，Session D 建完现金流后从 CF 期末现金回填。每段代码不超过400行并即时执行，关键结果写入 _model_log.md 供后续会话交叉验证。每会话结束运行 per_session_gate.py，仅在 QC 子集无 BLOCKER 时写入 GATE 标记。
- 卖方/买方分析师需要为一家 A 股、美股或港股公司搭建可用于 IC 备忘录或首次覆盖研报的三表模型
- 投行/FA 人员在准备招股书或路演材料时需要结构严谨、公式可审计的财务预测
- 分析师只有年报 PDF 或 NotebookLM 笔记本，希望分多次会话增量搭建而不丢失中间状态
- 处理 CN GAAP 公司（存在其他收益、减值损失等 IFRS/US GAAP 没有的科目）时需要原生模板和 R8 插入行
- 多业务分段公司需要量×价分拆建模，并要求利润表收入严格链接到 Revenue_Build
- 时间紧张的快速草算场景——此时应改用官方 financial-analysis:3-statements 技能
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- Rule Zero 硬编码禁令加预防性钩子，模型改任何假设都能全链路重算
- 19项 QC 检查含 BLOCKER/WARNING 分级，逐会话门禁，模型不通过质检无法标记完成
- CN GAAP 原生支持，含营业利润差异的 R8 插入行处理
- 三份旁车文件 + GATE 标记实现跨会话/跨压缩的可靠恢复
- 强制市场粒度门禁（美股/A股季度、港股半年），避免最常见的结构性错误
- 内置 _Registry 数据血缘登记，每个数字可追溯来源与公式
- 搭建成本高：约1–2小时、5–6个会话，不适合快速草算
- NotebookLM 集成依赖非官方的 notebooklm-py 客户端，基于未公开 Google API，随时可能失效
- 仓库未声明许可证，商用需自行确认
- 预防性钩子为 Claude Code 专属（PreToolUse hooks），其他客户端只能依赖 QC 检测层
- 直接上传整本年报 PDF 的 token 消耗极高，对 Claude Pro 用户不友好
- 源材料未提供独立测试套件或第三方验证，质量声明均来自项目自身文档
如何安装这个 Skill？
需要 Python 3.9+，先安装依赖：pip install openpyxl yfinance pandas（如用 NotebookLM 数据源：pip install "notebooklm-py[browser]" && playwright install chromium）。推荐以 Claude Code + 符号链接安装：git clone https://github.com/willpowerju-lgtm/3-statement-ultra-for-finance.git，然后 ln -s "$PWD/3-statements-ultra" ~/.claude/skills/3-statements-ultra（Windows PowerShell 需管理员或开发者模式，用 New-Item -ItemType SymbolicLink）。也可直接复制 3-statements-ultra 文件夹到 ~/.claude/skills/，或在 Cowork 中通过 Settings → Skills → Install from file 安装仓库内的 3-statements-ultra-public.skill 压缩包。仓库未提供许可证信息。
如何使用这个 Skill？
安装后建议先把 README 中的『Compaction Recovery Protocol』文本粘贴到 ~/.claude/CLAUDE.md 或客户端自定义指令中，防止上下文压缩后状态丢失。然后在会话中输入触发语，如「建个三表模型 for BABA」或「build a 3-statement model for Tencent (0700.HK)」。技能会先执行 MARKET_GATE 问你上市地（美股/A股/港股/双重上市），锁定报告期粒度；随后引导你选择数据源（推荐先准备好3–5年结构化历史三表的 Excel，或配置 NotebookLM）。整个流程分5个会话（A 数据提取与假设、B 利润表、C 资产负债表、D 现金流与回填、E 回报率与汇总），每个会话独立，可随时中断，下次会话会从 state. 和检查点日志自动恢复。首次运行前建议一次性完成 NotebookLM OAuth 授权（约5分钟，会话约7天有效）。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 将本技能与官方 financial-analysis:3-statements 技能做了对比：官方技能快（单会话、适合填充已有模板），但现金用残差倒挤、收入单行处理、预测单元格允许硬编码、无 CN GAAP 专用处理、无 QC 门禁。本技能则强制现金 = 现金流期末现金、分段独立驱动、100%公式、原生 CN GAAP、19项质检，代价是需要5个会话约1–2小时。作者建议：20分钟出草稿用官方技能，模型要经受核查则用本技能。