个股深度分析工作流（UZI-Skill deep-analysis）
输入一个股票名称，自动完成 22 维数据采集、65 位投资大佬量化评审、17 种机构级估值建模，最终产出 Bloomberg 风格的 HTML 分析报告。
技能明确要求从公开数据源获取数据，并禁止编造数字，且包含数据缺口处理流程，但缺少用户确认机制（除名称纠错和更新提示外），且存在自动执行 Playwright 浏览器自动化和远程隧道功能，权限范围未明确界定。数据流透明性一般，依赖外部服务（akshare, yfinance等），依赖安全性未详细说明。得分为10，因主要风险可见但权限和隔离不完整。
技能包含详细的流程和硬性门控，但依赖大量外部数据源和浏览器自动化，存在网络和依赖风险。虽然有测试文件，但数量有限（仅少数测试文件），未覆盖关键路径。静态审查无法执行，故可靠性得分上限为10，但证据不足，故为8。
技能针对中国A股/港股/美股，场景清晰，中文支持良好。但核心功能依赖海外服务（如yfinance、DuckDuckGo）和国内数据源，网络受限时可能不可用。触发条件明确但边界描述有限，故得12。
文档详尽，包含版本号、作者、许可证、更新日志、FAQ等，但缺少明确的变更日志和安装依赖说明（如Playwright浏览器安装）。维护责任明确，但治理不完整，故得10。
技能声称能生成完整报告，但静态审查无法验证输出质量。有大量禁止空泛话术的规则，但没有实际输出样例。边际价值可能高，但缺乏证据，故得6。
有声称的测试（如test_all_renderers.py），但未提供测试运行结果，且未覆盖关键路径。无法独立复现，故得4。
- 核心功能依赖多个免费数据源（akshare, yfinance等）和 DuckDuckGo 搜索，中国大陆网络环境下可能不可达，导致分析失败或数据不完整。
- 技能包含自动执行 Playwright 浏览器自动化（可能启动 Chromium）和 Cloudflare Tunnel 远程模式，需明确用户同意和权限控制。
- 报告中模拟的 66 位投资大佬的评语是 AI 生成的，不代表真实观点，存在误导风险，需明确披露。
- 数据质量依赖爬虫稳定性，字段可能过时或抓取错误，需用户自行核实关键数据。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向个股研究的 Agent Skill，覆盖 A 股、港股和美股。它通过脚本并行采集 22 个维度的数据（行情、财务、K 线、龙虎榜、舆情等），运行 DCF、Comps、LBO、3-Stmt 等 17 种机构级估值模型，并调用 65 位不同流派的虚拟评委（如巴菲特、赵老哥）进行量化评分。Agent 在过程中必须介入进行定性和角色扮演分析，最终生成一份自包含的 HTML 报告，包含多空辩论、估值敏感性热力图和买入区间等。该技能强调数据完整性和事实核查，内置 13 条机械自查规则。
运行 Python 脚本（如 stage1 和 stage2）完成全流程；并行抓取 22 个维度的数据（行情、财务、技术指标、产业链、宏观、政策等）；调用 lib/fin_models 执行 DCF、Comps、LBO、三表预测等估值建模；使用规则引擎对 65 位虚拟投资者进行评分并生成 panel.json；要求 agent 在 stage1 和 stage2 之间读 panel.json、spawn 子代理进行角色扮演并写 agent_analysis.json；生成 HTML 报告、分享卡片和战报图片（share-card.png、war-report.png）。
- 投资者在决定买入前，想对某只 A 股进行全面的基本面和技术面分析，以获得数据支撑。
- 分析师需要快速生成一份机构风格的首次覆盖报告，用于内部讨论或投委会材料。
- 用户怀疑某只股票可能是杀猪盘，使用 `scan-trap` 命令进行专项排查。
- 用户想对港股或美股进行同等深度的分析，输入代码如 `00700.HK` 或 `AAPL`。
- 用户想在出差途中通过手机查看分析报告，使用 `--remote` 模式生成公网链接。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 数据源完全免费，无需 API key。
- 覆盖多市场（A股/港股/美股），适配多平台（Claude Code、Codex、Gemini CLI 等）。
- 内置严格的质量控制机制（13 条自查规则），防止生成错误报告。
- 提供多种分析模式（快速、标准、深度），满足不同时间需求。
- 深度分析耗时较长（5-20分钟），不适合快速决策。
- 对 LLM 依赖较强，需要模型具备良好的推理和角色扮演能力。
- 数据获取依赖网络稳定性，部分源可能被反爬（如东方财富 push2）。
- 海外访问国内数据源可能较慢，建议设置 MX_APIKEY。
如何安装这个 Skill？
对于 Claude Code：在插件市场添加仓库并安装：/plugin marketplace add wbh604/UZI-Skill 然后 /plugin install stock-deep-analyzer@uzi-skill。对于 Codex：指示其按照仓库中 .codex/INSTALL.md 安装。更通用的是 git clone 仓库，然后 pip install -r requirements.txt。具体 URL：https://github.com/wbh604/UZI-Skill。
如何使用这个 Skill？
在 Claude Code 中，发送命令如 /stock-deep-analyzer:analyze-stock 贵州茅台 触发完整分析。也支持专项命令如 /stock-deep-analyzer:dcf 600519 运行 DCF 估值、/stock-deep-analyzer:quick-scan 002217 快速扫描。直接使用脚本时：python run.py 600519 --depth medium。