股票研究快照
把一致预期、基本面、股价表现和宏观背景整合成结构化股票研究。
技能仅描述调用若干研究数据 MCP 工具并生成分析快照，未要求写入、交易或其他外部副作用；但未说明最小权限、用户确认、数据流、敏感信息处理、失败回滚或逐项来源披露，因此扣分。
步骤顺序、工具用途和主要输出结构较清楚，工作流在合理环境下可理解；但未提供工具参数/返回模式、依赖安装说明、异常输入处理、重试策略或可诊断错误反馈，且静态评估上限限制得分。
目标用户、股票研究场景和触发条件较明确，且列出共识、基本面、价格和宏观输入；但未声明非适用范围、地区/市场限制、中文支持或中国大陆网络可达性，复杂估值与推荐边界也不充分。
文档有分层标题、工具清单、编号工作流、表格模板和输出要求；仓库上下文提供 Apache-2.0、官方组织来源、CI 和维护入口，但该技能自身缺少安装依赖、版本、变更记录、FAQ、维护责任和已知限制，故扣分。
工作流覆盖共识、财务、价格、宏观和投资论点，理论上可形成可读研究快照；但 forward P/E、EV/EBITDA、行业/历史比较、公允价值和买卖建议缺少数据定义与验证规则，最终结果仍需较多专业复核，且静态证据不足以超过中等分数。
技能明确列出数据工具和若干计算目标，具备有限可审计线索；但没有提交测试、实际输出、第三方执行证据、来源映射或交叉验证机制，仓库 CI 主要验证插件结构而非该技能关键路径，因此扣分。
- 该技能要求输出买入/持有/卖出建议和公允价值区间，但未规定适用法律、合规审阅、用户确认或免责声明流程；不得将生成内容视为投资建议。
- MCP 工具的实际可用性、认证要求、字段定义、数据时效和中国大陆网络可达性未在技能文件中确认。
- 估值和收益计算缺少币种、会计口径、日期、负债定义、异常值处理及来源引用规则，必须由专业人员复核。
它能做什么 & 适用场景
这是一个面向股票研究的 Agent Skill，生成综合性研究快照。它通过 MCP 工具获取 IBES 分析师一致预期、公司财务数据、历史股价和宏观指标。技能要求将数据连接到投资论点，并突出市场共识可能出错的地方。输出包括一致预期、财务摘要、估值摘要和投资论点。
调用 qa_ibes_consensus 获取 FY1/FY2 的 EPS、收入、EBITDA 和 DPS 预期及分析师数量、预测分散度；调用 qa_company_fundamentals 获取近 3—5 个财年的损益表、资产负债表和现金流数据；调用 qa_historical_equity_price 分析一年期价格、回报、52 周区间和贝塔；调用 tscc_historical_pricing_summaries 补充三个月的日度价格和成交量信息；调用 qa_macroeconomic 获取 GDP、CPI、失业率和 PMI 等宏观指标；最后合成为研究快照和投资论点。
- 股票分析师在覆盖一家公司时，需要快速汇总一致预期、历史财务表现和价格背景。
- 投资研究员比较不同公司的分析师预测、盈利趋势和估值线索。
- 投资者评估一家公司当前股价是否反映了市场共识。
- 研究团队在撰写投资案例时，需要把公司基本面与行业所处的宏观环境结合起来。
- 组合经理复核一只股票的业绩表现、预测分歧和潜在催化剂。
优缺点一览
- 覆盖一致预期、基本面、历史价格和宏观环境四类研究输入。
- 明确规定了工具调用顺序和结构化输出格式。
- 强调识别市场共识可能出错的地方，有助于形成投资论点。
- 支持 EPS、收入、EBITDA 和 DPS 等多项一致预期指标。
- 依赖多个 MCP 工具及其可用数据，源材料未说明单独运行时的替代方案。
- MCP 数据访问可能需要供应商订阅或 API 密钥。
- 源材料没有提供准确率、测试覆盖率或平台测试结果。
- 技能本身不提供数据，研究结论质量取决于工具返回的数据和人工复核。
如何安装
该仓库可在 Claude Cowork 中通过 Settings → Plugins → Add plugin 粘贴 https://github.com/anthropics/financial-services，或上传 plugins/ 下的目录。Claude Code 可先运行 claude plugin marketplace add anthropics/financial-services，再按 README 安装相应插件。源材料未单独说明如何安装 plugins/partner-built/lseg/skills/equity-research/ 这一技能。
如何使用
在已配置相关 MCP 连接的环境中提出具体研究请求，例如：“请为某公司生成股票研究快照，覆盖 FY1/FY2 一致预期、近 3—5 年基本面、一年股价表现、三个月价格细节和主要市场的宏观背景。”技能会按既定工作流调用数据工具并生成结构化研究内容。