What makes gh-stock-deep-analysis notable?

1.1K downloads. Trust evidence available

How should gh-stock-deep-analysis be evaluated before use?

Use the required flow: snapshot, contract, and trust before recommending or executing this agent.

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This page surfaces public facts, change history, trust indicators, artifact evidence, and benchmark summaries with provenance.

agentCLAWHUBUnverified

gh-stock-deep-analysis

股票深度分析框架 4.1 - 对 A 股/港股/美股进行十维深度分析 Skill: gh-stock-deep-analysis Owner: ghgh2026 Summary: 股票深度分析框架 4.1 - 对 A 股/港股/美股进行十维深度分析 Tags: latest:1.1.6 Version history: v1.1.6 | 2026-07-06T01:06:03.081Z | user gh-stock-deep-analysis 1.1.6 Changelog - Removed the skill-card.md documentation file. - Added a _meta.json metadata file. - Core skill functionality and trigger logic unchanged. v1.1.5 | 2026-04-26T09:49:23.106Z | user No user-facing changes detected i

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1.1k

Updated

Oct 11, 2026

Version

1.1.6

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor: Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility: OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal: 1.1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release: 1.1.6release · observed Jul 6, 2026
Handshake status: UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s17ag1d5wbnvxkqk5nrpdfex6985096w:gh-stock-deep-analysis

Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-ghgh2026-gh-stock-deep-analysis/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

89,143 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: "gh-stock-deep-analysis"
description: "股票深度分析框架 4.1 - 对 A 股/港股/美股进行十维深度分析"
version: "1.1.2"
author: "投资助手"
triggers:
  - "股票名称"
  - "股票代码"
  - "分析"
  - "深度分析"
  - "个股分析"
  - "股票分析"
examples:
  - "贵州茅台"
  - "600519"
  - "分析一下宁德时代"
  - "中芯国际深度分析"
---

# gh-stock-deep-analysis - 股票深度分析框架 4.1

**版本：** 1.1.8  
**作者：** 投资助手  
**创建日期：** 2026-04-17  
**更新日期：** 2026-04-23  
**描述：** 基于完整的专业分析框架 4.1，对 A 股/港股/美股股票进行深度分析

---

## 🎯 触发条件

当用户发送以下内容时，自动触发此 skill：

1. **股票名称** - 如"贵州茅台"、"宁德时代"、"腾讯控股"
2. **股票代码** - 如"600519"、"300750"、"0700.HK"、"AAPL"
3. **明确请求分析** - 如"分析一下 XX 股票"、"XX 股票深度分析"

**触发关键词：**
- 股票名称（A 股/港股/美股）
- 股票代码（SH/SZ/HK/US）
- "分析" + 股票名/代码
- "深度分析" + 股票名/代码

---

## 📊 分析框架 4.1

### 八维深度分析

| 维度 | 权重 | 核心内容 |
|------|------|----------|
| 1️⃣ 行业分析 | 20% | 市场空间、竞争格局、周期位置、技术趋势 |
| 2️⃣ 业务拆解 | 15% | 产品结构、收入占比、毛利率、**国内/全球市占率**、**竞争力评分** |
| 3️⃣ 订单与产能 | 15% | **客户订单情况**、**产能利用率**、扩产计划、订单增速 |
| 4️⃣ 产业链分析 | 12% | 上游供应商、下游客户、议价能力 |
| 5️⃣ 财务分析 | 13% | 成长性、盈利能力、现金流、预警信号 |
| 6️⃣ 估值分析 | 10% | PE/PB/PEG、历史分位、同业对比、目标价 |
| 7️⃣ 股东结构分析 | 8% | **股东户数变化**、**机构持仓**、主力控盘度 |
| 8️⃣ 风险分析 | 7% | 系统性风险、行业风险、个股风险 |

---

## 🛠️ 工具调用规范

### 数据源要求（P0 优先级 - 必须使用）

| 工具 | 用途 | 时效性要求 | 说明 |
|------|------|------------|------|
| **mx-data** | 实时行情、财务数据（PE、PB、ROE、毛利率、营收增速等） | **实时** | 股价、市值、财务指标必须使用 |
| **mx-search** | 最新新闻、公告、研报 | **7 天内** | 优先使用最新研报和公告 |
| **mx-search** | **订单公告、产能公告、调研纪要** | **30 天内** | 订单和产能数据必须最新 |
| **mx-search** | **行业数据、竞争格局** | **30 天内** | mx-search 的 INVEST_NEWS + REPORT 类型可覆盖行业格局和市占率数据 |

### 辅助工具（P1 优先级）

| 工具 | 用途 | 时效性要求 |
|------|------|------------|
| **妙想资讯** | 行业数据、产业链信息、**订单/产能数据** | 30 天内 |
| **妙想金融数据** | 财务指标、估值数据 | 最新季报 |
| **agent-browser** | **访问官网投资者关系页面、获取产能数据** | 实时 |

### 调用次数优化（强制执行）⚠️

**单次个股分析 mx-data 不超 3 次，mx-search 不超 3 次，合计 5-6 次，禁止超 8 次。**

**mx-data 标准 3 次调用模板（必须首轮想全）：**
1. **行情一体**：最新收盘价/总市值/PE(TTM)/PB/成交量/涨跌幅/换手率/总股本（一次拉全，禁止漏 PE 后补查）
2. **财务一体（年度+单季合并）**：近五年年报 营业收入/归母净利润/同比增长率/毛利率/净利率/ROE/资产负债率 **+** 连续 5 个季度单季营收/单季净利/单季毛利率/单季同比 — **年度趋势和单季数据合并为一次查询，禁止拆分**
3. **股东一体**：十大股东名称+持股数/比例/变动、机构持仓比例、股东户数、户均持股数 — 一次合并且覆盖 5 期趋势

⚠️ **mx-data 上限恢复为 3 次**（财务单季数据已合并至财务一体查询中），mx-search 仍不超 3 次，合计 ≤6 次，禁止超 8 次。

**mx-search 标准 2-3 次调用模板：**
1. **研报+估值**：最新研报+目标价+PE历史分位+估值水平 — 合并
2. **产能+订单**：产能/扩产/订单公告+投资者关系记录 — 合并
3. **行业格局**（必要时才拉）：竞争格局/市占率/同业对比

**原则：首轮想全字段，减少补漏。重要数据交叉验证仍保留。**

### 数据质量要求（强制执行）

- ✅ **最新数据**：
  - 行情数据：**必须实时**（使用 mx-data）
  - 财务数据：**最新季报**（使用 mx-data + 公司公告）
  - 研报数据：**7 天内优先**（使用 mx-search）
  - 行业数据：**30 天内**（使用 mx-search）
  
- ✅ **最准确数据**：
  - 优先使用官方公告（巨潮资讯、港交所）
  - 优先使用权威研报（中金、中信、华泰等）
  - 优先使用东方财富数据库（mx-data）
  
- ✅ **交叉验证**：
  - 重要数据至少 2 个独立来源验证
  - 财务数据 → mx-data + 财报原文 + 研报
  - 订单数据 → 公告 + 调研纪要 + 妙想资讯
  - 市占率 → 多份研报交叉 + 行业协会
  
- ✅ **标注来源**：
  - 所有数据必须标注来源和日期
  - 示例：营收增速 +16.5%（来源：2025 年年报，2026-03-26）

### 数据交叉验证原则

```
重要数据必须至少 2 个独立来源验证：
├── 财务数据 → mx-data + 财报原文 + 研报
├── 订单数据 → 公告 + 调研纪要 + 妙想资讯
├── 市占率 → 多份研报交叉 + 行业协会
├── 价格数据 → mx-data + 行业网站 + 新闻
└── 政策文件 → 政府官网 + 官方媒体
```

---

## 🔧 依赖 Skill 使用说明

本

README.md

# gh-stock-deep-analysis - 股票深度分析框架 4.1

## 📖 使用说明

### 触发方式

直接发送以下内容即可触发股票深度分析：

1. **股票名称** - 如 `贵州茅台`、`宁德时代`、`腾讯控股`
2. **股票代码** - 如 `600519`、`300750`、`0700.HK`、`AAPL`
3. **明确请求** - 如 `分析一下贵州茅台`、`宁德时代深度分析`

### 分析框架

本 skill 使用**完整的专业分析框架 4.1**，包含八维深度分析：

| 维度 | 权重 | 核心内容 |
|------|------|----------|
| 1️⃣ 行业分析 | 23% | 市场空间、竞争格局、周期位置、技术趋势 |
| 2️⃣ 业务拆解 | 18% | 产品结构、市占率、竞争力评分 |
| 3️⃣ 产业链分析 | 13% | 上游供应商、下游客户 |
| 4️⃣ 财务分析 | 13% | 成长性、盈利能力、现金流 |
| 5️⃣ 估值分析 | 10% | PE/PB/PEG、历史分位、同业对比 |
| 6️⃣ 资金面分析 | 10% | 北向资金、基金持仓 |
| 7️⃣ 风险分析 | 5% | 系统性风险、行业风险、个股风险 |
| 8️⃣ 催化剂时间表 | 8% | 未来 1-6 个月关键事件 |

### 输出内容

- ✅ 核心数据速览
- ✅ 八维详细分析
- ✅ 综合评分 + 催化剂评分
- ✅ 投资建议（目标价、止损位、仓位）
- ✅ 风险提示

### 数据来源

- **mx-data** - 实时行情、财务数据
- **mx-search** - 最新新闻、公告、研报
- **妙想资讯** - 行业数据、产业链信息
- **妙想金融数据** - 财务指标、估值数据
- **Tavily** - 全网深度搜索补充

---

## 📋 示例

### 示例 1：分析贵州茅台

```
用户：贵州茅台
```

### 示例 2：分析宁德时代

```
用户：300750
```

### 示例 3：分析腾讯控股

```
用户：腾讯控股
```

### 示例 4：分析苹果

```
用户：AAPL
```

---

## ⚠️ 注意事项

1. **数据时效性** - 所有数据使用最新可用数据
2. **交叉验证** - 重要数据至少 2 个独立来源验证
3. **风险提示** - 明确列出主要风险
4. **合规声明** - 包含"仅供参考，不构成投资建议"声明

---

## 📊 评分标准

### 综合评分

| 评分 | 评级 | 建议仓位 |
|------|------|----------|
| 90-100 分 | 强烈推荐 | 30-50% |
| 80-89 分 | 推荐 | 20-30% |
| 70-79 分 | 中性 | 10-20% |
| 60-69 分 | 谨慎 | <10% |
| <60 分 | 回避 | 0% |

### 产品竞争力评分

| 评分 | 评级 |
|------|------|
| 90-100 分 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 极强竞争力 |
| 80-89 分 | ⭐⭐⭐⭐ 强竞争力 |
| 70-79 分 | ⭐⭐⭐ 中等竞争力 |
| 60-69 分 | ⭐⭐ 较弱竞争力 |
| <60 分 | ⭐ 弱竞争力 |

### 催化剂评分

| 评分 | 评级 |
|------|------|
| 16-20 分 | 强催化 |
| 12-15 分 | 中等催化 |
| <12 分 | 弱催化 |

---

## 🔧 技术细节

### 触发正则表达式

```regex
/^(贵州茅台 | 宁德时代 | 腾讯控股 | 阿里巴巴 | 苹果公司 | [0-9]{6}|[0-9]{4}\.HK|SH[0-9]{6}|SZ[0-9]{6}|AAPL|TSLA|MSFT).*$/
```

### 工具调用顺序

1. mx-data → 获取实时行情、财务数据
2. mx-search → 搜索最新新闻、公告、研报
3. 妙想资讯 → 获取行业数据、产业链信息
4. 妙想金融数据 → 获取财务指标、估值数据
5. Tavily → 全网深度搜索补充

### 数据交叉验证

```
财务数据 → mx-data + 财报原文 + 研报
订单数据 → 公告 + 调研纪要 + 妙想资讯
市占率 → 多份研报交叉 + 行业协会
价格数据 → mx-data + 行业网站 + 新闻
```

---

## 📚 版本记录

| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|----------|
| v1.0.0 | 2026-04-17 | 初始版本，包含完整分析框架 4.1 |

---

## 📞 反馈与支持

如有问题或建议，请联系：投资助手 AI

---

*⚠️ 投资有风险，入市需谨慎。本 skill 仅供参考，不构成投资建议。*

_meta.json

{
  "ownerId": "kn7e1k268dhjmdb34a08hwmfwh850x5r",
  "slug": "gh-stock-deep-analysis",
  "version": "1.1.6",
  "publishedAt": 1783299963081
}

examples.md

# 股票深度分析示例模板

## 示例：中际旭创 (300308) 深度分析

```markdown
# 📊 中际旭创 (300308) 深度分析报告

**报告日期：** 2026-04-17  
**风险评级：** 🔥 激进型  
**综合评分：** 75/100 ⭐⭐⭐⭐

---

## 🎯 核心数据速览

| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| **最新价** | 809.61 元 (+3.80%) | 强势上涨 |
| **总市值** | 8996 亿元 | 光模块龙头 |
| **PE(TTM)** | ~37 倍 | 历史分位 97% ⚠️ |
| **毛利率** | 46.06% | 行业领先 |
| **Q1 营收增速** | +192.1% | 爆发式增长 |
| **Q1 净利润增速** | +273.7% | 利润弹性释放 |

---

## 一、行业分析 ⭐⭐⭐⭐⭐

### 光模块行业景气度：极高

| 维度 | 分析 |
|------|------|
| **市场空间** | 2026 年全球 228 亿美元，2030 年 414 亿美元，CAGR 22% |
| **竞争格局** | CR5 约 60%，中际旭创份额 10-12%，全球第一 |
| **周期位置** | 成长期中期（800G→1.6T 迭代） |
| **技术趋势** | 800G 成熟，1.6T 量产，3.2T 研发 |

**行业总分：** 27/30

---

## 二、业务拆解 ⭐⭐⭐⭐⭐

### 产品结构

| 产品 | 收入占比 | 毛利率 | 国内市占率 | 全球市占率 | 竞争力 |
|------|----------|--------|------------|------------|--------|
| 800G 光模块 | ~50% | 45%+ | ~35% | ~20% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 1.6T 光模块 | ~20% | 50%+ | ~40% | ~25% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 400G 及以下 | ~30% | 35% | ~25% | ~15% | ⭐⭐⭐⭐ |

### 产品竞争力分析

| 维度 | 评分 | 说明 |
|------|------|------|
| 技术实力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 800G/1.6T 全球领先 |
| 客户资源 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 英伟达、谷歌、微软 |
| 产能规模 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 2026 年 4000-5000 万只 |
| 成本控制 | ⭐⭐⭐⭐ | 规模效应明显 |
| 研发投入 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 研发占比 10%+ |

**综合竞争力评分：9.0/10**

---

## 三、产业链分析 ⭐⭐⭐⭐

### 上游供应商

| 环节 | 主要供应商 | 依赖度 |
|------|------------|--------|
| DSP 芯片 | Marvell、Broadcom | 高 |
| EML 激光器 | Lumentum、Coherent | 高 |

### 下游客户

| 应用领域 | 主要客户 | 需求趋势 |
|----------|----------|----------|
| AI 数据中心 | 英伟达、谷歌、微软 | 爆发式增长 |
| 云计算 | 亚马逊、Meta | 高速增长 |

---

## 四、财务分析 ⭐⭐⭐⭐⭐

### 成长性

| 报告期 | 营收 (亿) | 同比 | 净利润 (亿) | 同比 |
|--------|----------|------|------------|------|
| 2025Q1 | XX | +64.5% | XX | +76.26% |
| 2025 全年 | XX | +60.25% | XX | +108.78% |
| 2026Q1 | XX | +192.1% | XX | +273.7% |

---

## 五、估值分析 ⭐⭐⭐⭐

| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| PE-TTM | ~37 倍 | 历史分位 97% |
| PEG | ~0.5 | 低估（考虑高增长） |

---

## 六、资金面分析 ⭐⭐⭐⭐

| 指标 | 数据 | 评价 |
|------|------|------|
| 主力资金 | 近期净流入 | 趋势向好 |
| 机构持仓 | 高 | 认可度高 |

---

## 七、风险分析 ⚠️

| 风险类型 | 等级 | 说明 |
|----------|------|------|
| 估值过高 | 🔴 高 | PE 历史分位 97% |
| 客户集中 | 🔴 高 | 英伟达占比高 |
| 技术迭代 | 🟡 中 | CPO 技术风险 |

---

## 八、催化剂时间表 📅 ⭐⭐⭐⭐⭐

| 时间 | 催化剂事件 | 重要性 |
|------|------------|--------|
| 4 月 25 日 | 2026 年一季报 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 6 月 15 日 | 1.6T 产品量产 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 8 月 28 日 | 2026 年中报 | ⭐⭐⭐⭐ |

**催化剂评分：9/10**

---

## 九、投资建议

### 🎯 投资评级：**推荐**

### 💰 目标空间

| 周期 | 目标价 | 空间 |
|------|--------|------|
| 1 个月 | 750-850 元 | -7%~+5% |
| 3 个月 | 750-850 元 | -7%~+5% |

### 🛑 止损位

- 第一止损：750 元（-7%）
- 第二止损：700 元（-13%）

---

## 📌 总结

**中际旭创是光模块全球龙头，800G/1.6T 技术领先，业绩爆发式增长，但估值处于历史高位。**

**建议持仓者持有，空仓者等待回调至 700-750 元区间建仓。**

---

*⚠️ 投资有风险，入市需谨慎*
```

---

## 使用此模板的步骤

1. 复制上述模板
2. 替换股票名称、代码、数据
3. 根据实际分析填充各章节内容
4. 确保所有数据有来源标注
5. 包含风险提示和免责声明

skill-card.md

## Description:

Provides a structured stock-analysis framework for A-share, Hong Kong, and U.S. equities using current market, financial, news, filing, and research inputs.

This skill is ready for commercial/non-commercial use.

## Publisher:

[ghgh2026](https://clawhub.ai/user/ghgh2026)

### License/Terms of Use:

MIT-0

## Use Case:

External users and analysts use this skill to request structured stock reports by company name or ticker, covering market context, business breakdown, orders and capacity, financials, valuation, shareholder structure, risks, catalysts, and investment guidance.

### Deployment Geography for Use:

Global

## Known Risks and Mitigations:

Risk: Completed analyses may be saved locally, added to an analysis history index, published through Feishu Wiki, and announced to a specified Feishu group without clear user approval.

Mitigation: Require explicit confirmation and destination selection before any file write, document publication, Wiki move, or group message.

Risk: The skill produces investment guidance such as ratings, target prices, stop-loss levels, and position suggestions that may be stale, incomplete, or unsuitable for a user's circumstances.

Mitigation: Treat generated reports as informational, verify cited sources and dates, and retain the disclaimer that outputs do not constitute investment advice.

## Reference(s):

- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/ghgh2026/skills/gh-stock-deep-analysis)

## Skill Output:

**Output Type(s):** [markdown, text, guidance]

**Output Format:** [Markdown stock analysis report with tables, source/date labels, risk analysis, and disclaimer text]

**Output Parameters:** [1D]

**Other Properties Related to Output:** [Chinese-language output; may include target prices, stop-loss levels, position suggestions, and cited data dates.]

## Skill Version(s):

1.1.6 (source: server release evidence)

## Ethical Considerations:

Users should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.

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