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deep_analysis

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基于22维度数据与量化规则，对个股进行基本面、技术面及资金面深度分析，生成包含投资论点与风险的综合报告。

user-skills/deep_analysis/SKILL.md agentpit-io/hunter-community

Trigger Scenarios

需要生成个股深度分析报告进行股票投资研究与风险评估

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npx skills add agentpit-io/hunter-community --skill deep_analysis -g -y

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npx skills add https://github.com/agentpit-io/hunter-community/tree/main/user-skills/deep_analysis -g -y

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npx skills use agentpit-io/hunter-community@deep_analysis

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add agentpit-io/hunter-community --skill deep_analysis -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add agentpit-io/hunter-community --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add agentpit-io/hunter-community --list

SKILL.md

Frontmatter

{
    "name": "deep_analysis",
    "author": "FloatFu-true",
    "hunter": {
        "icon": "Article",
        "category": "投研报告",
        "prompt_tpl": "帮我写一份 {股票} 的深度投研报告",
        "display_name": "UZI 深度分析"
    },
    "license": "MIT",
    "version": "3.9.4",
    "metadata": {
        "tags": [
            "finance",
            "deep-research",
            "valuation",
            "a-share"
        ]
    },
    "description": "22 维度融合个股深度分析。生成包含基本面、技术面、资金面及投委会结论的综合报告。"
}

UZI Deep Analysis (Adapted)

工作流 (已适配本系统)

Step 1: 数据采集
- 调用 uzi_stock_deep_analysis 获取个股 22 维度深度数据（含财务、治理、估值分位）。
- 调用 watchlist_stock_news 获取近期重大事项。
Step 2: 逻辑加工
- 应用 UZI 180 条量化规则进行初筛。
- 分析财务造假风险与行业竞争力。
Step 3: 报告组装
- 参照 references/report-template.md 格式，输出包含「投资论点、风险点、估值区间」的最终报告。