可比公司分析建模技能
在 Excel 中构建带有运营指标、估值倍数和统计基准的机构级可比公司分析。
技能要求优先使用机构级数据源、记录输入来源、添加单元格注释和人工逐步确认，且未见恶意行为或明显过度权限；但依赖外部 MCP、Bloomberg 和 SEC，未说明敏感财务数据处理、权限隔离、回滚机制或失败时的数据清理，因此扣分。
流程、公式原则和质量检查较完整，关键路径在文档中可理解；但未提供该技能专属测试、可复现执行证据或异常输入的诊断式失败处理，且数据源依赖和部分示例引用可能造成环境差异，因此限制在静态评估上限内并扣分。
明确列出适用场景、非适用公司类型、行业指标和决策问题，并要求先询问格式、受众和分析目标；但缺少精确的触发条件、输入输出契约和非英文环境说明，核心 MCP/终端服务可能受中国大陆网络和订阅可用性影响，因此扣分。
信息组织清晰，包含渐进式工作流、公式规范、质量检查、示例布局，并有 Apache-2.0 许可及仓库级 CI；但技能自身没有版本号、变更记录、明确维护责任、安装依赖说明或故障排查 FAQ，因此扣分。
目标输出、表格结构、公式和统计方法明确，理论上能完成可直接审阅的可比公司分析；但没有文件内的第三方执行证据，且真实数据获取、Excel 生成和最终格式仍需人工复核，故按静态上限给分并扣分。
要求逐项记录数据来源、期间、交叉核对和公式审计轨迹，仓库还提供插件验证与秘密扫描工作流；但没有覆盖该技能关键路径的专属测试或独立复现结果，第三方证据有限，因此为静态上限分数。
- 核心数据流程依赖外部 MCP、Bloomberg 或 SEC 访问权限；应在使用前确认服务可达性、订阅状态、数据许可和中国大陆网络可用性。
- 该技能生成投资分析工作底稿，不应直接视为投资建议；必须人工核验数据期间、口径、公式、异常值和最终估值结论。
- 技能要求用户逐步确认，但未定义失败、部分完成或敏感数据泄露时的恢复与清理流程。
它能做什么 & 适用场景
该技能用于制作结构化的可比公司分析表，覆盖运营指标、估值倍数和同业统计比较。它强调先定义同业组和数据期间，再输入带来源说明的原始数据，并通过 Excel 公式计算派生指标。输出重点是可审计的电子表格，而不是泛泛的估值结论。它适合公开公司估值、同业基准比较、IPO 或融资定价，以及投资委员会材料支持。
引导用户确定分析问题、公司同业组、数据期间、单位和行业相关指标；在 Excel 或独立 .xlsx 文件中组织收入、增长率、毛利、EBITDA、利润率、市值、企业价值和估值倍数；使用公式计算利润率、EV/Revenue、EV/EBITDA、P/E 等指标；为可比指标添加最大值、四分位数、中位数和最小值统计；记录数据来源、定义、估值方法、假设和质量检查；要求分阶段确认结构、原始数据、运营公式和估值倍数。
- 投行或研究人员需要比较多家上市公司估值并制作投资委员会材料时。
- 企业或投资团队评估并购目标，需要用公开同业公司建立估值区间时。
- 研究人员分析行业竞争格局，比较同业公司的增长、利润率和估值时。
- IPO 或融资定价团队需要通过同业倍数识别溢价、折价和估值异常值时。
- SaaS 团队需要结合收入增长、毛利率、自由现金流和 Rule of 40 进行同业基准分析时。
优缺点一览
- 覆盖运营指标、估值倍数、统计分布和方法论记录，结构完整。
- 要求派生值使用单元格公式，并为硬编码输入记录来源或假设。
- 针对 SaaS、金融服务、工业、零售等行业提供指标选择建议。
- 包含数据源优先级、交叉引用规则、异常检查和常见错误清单。
- 技能本身不提供公司数据、估值结论或已验证的 Excel 文件。
- 依赖 Excel/Office JS 或 Python/openpyxl 等执行环境，具体配置未在技能中完整说明。
- 机构级数据源可能需要相应 MCP 订阅或 API 访问权限。
- 对缺少公开可比公司、金融困难公司、企业集团和早期无收入公司的适用性有限。
- 源材料未提供测试套件或平台兼容性验证结果。
如何安装
在 Cowork 中打开 Settings → Plugins → Add plugin，粘贴 https://github.com/anthropics/financial-services 并选择 market-researcher；或在 Claude Code 中运行：claude plugin marketplace add anthropics/financial-services，然后运行 claude plugin install market-researcher@claude-for-financial-services。README 未说明如何单独安装该 SKILL.md 文件。
如何使用
安装后使用 /comps，或直接提出类似请求："Build a comparable company analysis for [companies], using [period] and [currency units]. Ask me to confirm the structure and data sources before proceeding." 使用时应先说明受众、核心问题、行业背景和偏好的表格格式。
对比同类
技能将 S&P Kensho、FactSet 和 Daloopa MCP 置于金融与交易数据的优先位置；若这些 MCP 不可用，则建议使用 Bloomberg Terminal、SEC EDGAR 或其他机构级来源。它没有提供与其他可比分析产品或模板的直接功能比较。