印度股市研究报告生成技能
为NSE/BSE上市公司自动生成零幻觉、机构级买卖持有（Buy/Sell/Hold）股票研究报告，每个数据点都带来源引用。
权限最小、无敏感数据操作、无外部副作用，强调强制引用来源与SEBI免责声明，数据流透明；扣分点：未涉及用户确认机制、无回滚设计，核心价格数据依赖搜索引擎摘要卡与爬取第三方页面，存在不可控的中间人风险，静态评审无法验证 Attribution 的实际执行。
工作流结构完整（Step 0-5、质检清单、防幻觉规则、失败时标注data unavailable），失败反馈指引较清晰；扣分点：静态评审上限，无测试、无CI、无提交的示例报告可复核；核心路径完全依赖第三方网页结构与搜索引擎卡片，页面改版或反爬即失效，且无降级路径说明。
触发条件明确（股票分析、目标价等短语），场景与受众清晰；扣分点：能力边界声明不足（如无网工具或网页被墙时的行为未定义）；核心功能依赖Google搜索卡片，在中国大陆网络不可达，Tickertape/5Paisa/Trendlyne可达性也不确定，未提供替代方案。
文档分层良好（SKILL.md + 三个references），许可证为MIT并附金融免责条款，有故障排查章节；扣分点：README中含占位符链接（[your-username]、[email]）显示维护粗糙，声称的examples/目录内容未见，无changelog，版本号仅1.0.0且与SKILL.md中v1.1表述不一致，发布者身份未验证。
指令设计能指导模型产出结构完整、来源标注的报告，相比手动研究有边际价值；扣分点：声称的battle-tested案例与98%准确率均无提交物佐证，examples/下载链接指向不存在内容，静态评审下无法确认输出可直接使用。
要求每个数字带[Source: URL, date]是良好设计；扣分点：仓库本身的可验证证据稀薄——无测试、无CI工作流、无样例报告文件，README中的性能数据（98%准确率、50+股票覆盖、五星满意度）均为不可核查的营销声明。
- 核心价格获取依赖Google搜索结果卡片，在中国大陆网络环境下不可用，且摘要卡价格本身可能延迟或不准确。
- 整个流程依赖抓取第三方网页（Screener/Trendlyne/Tickertape），页面改版或反爬机制会导致技能失效，无降级方案。
- README中的性能声明（98%准确率、50+股票实测）无任何提交证据支持，应视为营销内容。
- 报告提供买卖点、止损与目标价，属投资建议边缘内容，用户须自行核实数据并咨询持牌顾问。
- 无测试、无CI、examples目录为空链接，发布者身份未验证，维护可持续性存疑。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能将Claude转变为一位印度股票研究分析师，为在NSE或BSE上市的公司产出1500-3000字的机构级研究报告。它坚持严格的反幻觉规则：每个财务数据必须来自实时抓取的网页（如Screener.in、BSE公告、Trendlyne、Tickertape），并附带内联的[Source: URL, date]标签，否则报告必须声明“数据不可用”。分析涵盖基本面、法证会计红旗检查、技术分析、同行对比、多模型估值（DCF、EV/EBITDA、P/E重估）和TAM规模估算。输出是一份带有SEBI免责声明的DOCX报告，以及在聊天中显示的markdown摘要。该技能还强制执行严格的自审计清单（包含价格快照、Bull/Base/Bear情景表、拆分的投资结论）。
将公司名称解析为NSE股票代码，通过网页搜索获取当前市场价格（Google Finance卡片、Tickertape、5Paisa——明确拒绝Screener.in和Yahoo Finance作为价格来源），抓取历史财务数据、持股比例、财报电话会议纪要、新闻、技术指标、同行对比和分析师共识。然后它运行分析框架（DuPont ROE分解、ROIC-WACC价差、法证会计检查），结合敏感性分析推导目标价格，对可交付性进行自我审计，并将一份DOCX报告保存到/mnt/user-data/outputs/，同时在聊天中粘贴markdown摘要。
- 想要对特定NSE/BSE股票（如RELIANCE或HDFCBANK）进行买入/卖出/持有建议的个人投资者。
- 通过单条提示词（'分析我的持仓：HDFCBANK, INFY, TCS, RELIANCE'）审查多个持仓的投资组合持有人。
- 比较竞争对手（如Tata Motors与Maruti Suzuki）并获取估值差异表的投资者。
- 研究企业行动影响（如HDFC Bank合并后）的事件驱动型分析师。
- 关注BSE小盘/SME股（如Macfos Ltd）且分析师覆盖较少的投资者。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 7层反幻觉保护机制，对每个数字进行强制源引用。
- 多维度分析：基本面、法证会计、技术分析、多模型估值。
- 详细的来源层级，对不可靠的价格来源（Screener.in陈旧缓存，Yahoo Finance延迟报价）有明确警告。
- 强制发布前自审计清单（价格检查、数据完整性、格式、DOCX）。
- 适用于大盘股、中盘股和小盘股/SME股。
- 输出取决于Claude Code中可用的网页搜索/抓取工具——没有它们则无法工作。
- 依赖于第三方网站的抓取（Screener.in、Trendlyne、Tickertape），这些网站可能会更改布局或限制访问。
- 尽管README声称准确率为98%，但没有独立测试套件；列出的统计数据是自报的。
- 未在除Claude Code以外的平台上进行测试；未为非Claude客户端记录安装方式。
- 并非注册投资建议——输出仅供参考，SEBI免责声明适用。
如何安装这个 Skill？
克隆仓库 (git clone https://github.com/vishalmdi/india-equity-report-skill.git)，将 india-equity-report 文件夹复制到您的Claude技能目录中（cp -r india-equity-report /path/to/your/claude/skills/user/），然后重启您的Claude Code会话。该仓库称此在Claude Code技能目录中有效；其他平台未记录。
如何使用这个 Skill？
在Claude Code中，只需使用股票名称或股票代码进行提示词，例如 'Analyze Reliance Industries (RELIANCE)' 或 'Should I buy ITC at current levels?'。该技能在股票分析短语上触发，自动获取当前价格和财务数据，执行质量检查，并通过 present_files 提供DOCX报告。对于批量分析，在单个提示词中列出多个股票代码。