📑 个股研报解读
面向 A 股个股研报解读，聚焦机构观点、评级变化、核心逻辑、机会风险与一致性判断。基于今日投资金融数据接口，自动识别股票代码并输出结构化个股研报解读报告。
触发场景
- - 用户询问某只股票最近机构怎么看、评级有没有变化
- 用户希望理解卖方核心逻辑、主要风险点与市场一致性
- 用户想知道“最近研报偏多还是偏空”“机构之间分歧大不大”
- 关键词：机构怎么看、研报解读、评级变化、卖方观点、目标价、一致预期、研报分析
输入示例
示例 1：机构观点
CODEBLOCK0
示例 2：评级变化
CODEBLOCK1
示例 3：一致性判断
CODEBLOCK2
💡 本 Skill 偏单只股票的机构观点与评级解读。若用户想看行业或板块层面的卖方共识，请优先使用 板块研报解读；若重点是新闻、公告或单条消息解读，优先转到 股票消息解读。
前置依赖
本 Skill 依赖 investoday-finance-data（今日投资金融数据）Skill 获取实时金融数据。
基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准，业务 Skill 不重复展开底层接入细节。
工具说明
以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。
基础工具
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|
| 综合标的搜索 | INLINECODE5 | GET | 通过关键字搜索股票代码 |
| 股票基本信息 |
stock/basic-info | GET | 获取股票名称、行业与主营业务 |
研报核心工具
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|
| 研报舆情 | INLINECODE7 | POST | 获取研报标题、观点、机会风险、情绪与逻辑 |
| 研报预测评级 |
report/stock-forecast-ratings | GET | 获取评级、目标价与预测变动 |
数据获取流程
用户提供股票名称或代码后，Agent 按以下流程获取数据：
- - Step 0：标的识别（如用户输入名称而非代码）：工具ID
search，参数 INLINECODE10 - Step 1：股票基本信息：工具ID
stock/basic-info，参数 INLINECODE12 - Step 2：研报舆情（近90天）：工具ID
research/sentiment (POST)，参数 INLINECODE14 - Step 3：研报预测评级（近180天）：工具ID
report/stock-forecast-ratings，参数 INLINECODE16
并行优化：完成 Step 0 的代码识别后，Step 1-3 可并行调用；分析时优先保留时间更近、相关度更高、逻辑更完整的研报内容。
分析框架（5步）
Agent 获取数据后，按以下 5 步框架进行结构化分析：
Step 1：提炼机构总体态度
目标：先判断当前机构整体偏多、偏空还是中性。
数据来源：research/sentiment + INLINECODE18
分析要点：
- - 近期评级分布和情绪方向
- 机构整体更偏一致看多还是存在明显谨慎情绪
- 若样本较少，应说明覆盖度有限
输出：机构总体态度与覆盖情况。
Step 2：提炼核心逻辑与催化点
目标：识别近期研报反复强调的核心逻辑。
数据来源： INLINECODE19
分析要点：
- - 当前最被强调的成长驱动、订单、业绩、竞争格局或行业逻辑
- 哪些逻辑是共识，哪些只是少数机构提法
- 只保留 3-4 条真正高频、相关性高的逻辑
输出：核心逻辑清单与优先级。
Step 3：判断评级变化与预期差
目标：识别近期评级、目标价和盈利预测的变化方向。
数据来源： INLINECODE20
分析要点：
- - 是否存在上调、下调或维持评级
- 目标价变化反映的是预期强化还是预期降温
- 若观点仍偏多但目标价不再上修，应提示预期空间收敛
输出：评级变化结论与预期差判断。
Step 4：判断一致性与分歧点
目标：区分卖方共识和主要分歧所在。
数据来源：research/sentiment + INLINECODE22
分析要点：
- - 哪些观点是大多数机构共同认可的
- 哪些争议集中在增速、订单兑现、盈利能力或估值消化
- 若评级一致但逻辑分歧明显，应单独指出“表面一致、内部分歧”
输出：一致性判断与关键分歧点。
Step 5：形成综合研报解读结论
目标：把机构态度、逻辑、评级变化和分歧统一起来，形成完整结论。
数据来源：前 4 步分析结果汇总
分析要点：
- - 当前研报生态更偏积极、谨慎还是分歧
- 最重要的机会点和风险点分别是什么
- 后续应重点跟踪哪些验证信号
输出：综合研报结论与后续跟踪重点。
策略逻辑汇总
| 信号组合 | 含义 | 判断 |
|---|
| 多家机构观点同向且评级稳定偏积极 | 卖方共识较强 | ✅ 积极 |
| 评级上调且目标价上修 |
预期改善 | ✅ 积极 |
| 评级维持但目标价不再上修 | 预期空间边际收敛 | 🟡 关注 |
| 逻辑高频一致但目标价分散较大 | 共识存在但估值判断有分歧 | 📊 中性 |
| 机构观点明显分化 | 研判尚未形成统一共识 | 🟡 关注 |
| 机会点和风险点都被反复强调 | 机构在做平衡表达 | 📊 中性 |
| 风险点集中于业绩兑现与估值消化 | 后续验证要求较高 | ⚠️ 警惕 |
| 覆盖机构较少 | 卖方样本有限，结论需谨慎 | ⚠️ 警惕 |
输出格式
CODEBLOCK3
证据约束（必须遵守）
- 1. 每个研报结论至少给出 2 个证据来源；没有数据则写“该维度数据不足，暂无法判断”
- 不允许只写“机构看多/看空”，必须说明对应评级、逻辑或预期变化
- 时间口径必须明确，如“近90天研报”“近180天评级变化”
- 不展示内部评分、未公开排序或中间推理
- 不给买卖建议、目标价空间测算、仓位建议或交易时点
- 若机构样本过少，必须提示“研报覆盖有限”
- 不机械搬运整段研报原文，必须做归纳与提炼
执行示例
用户说：“浪潮信息最近机构怎么看？”
- 1. 通过
search 获取股票代码 - 并行调用
stock/basic-info、research/sentiment 与 INLINECODE26 - 提炼机构总体态度、核心逻辑、评级变化与分歧点
- 输出 Markdown 格式个股研报解读报告
- 在结尾写出综合结论与后续跟踪重点
安全与隐私
- - 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
- 不记录、不存储用户的查询记录
- 分析结论仅供参考，不构成投资建议
📑 个股研报解读
面向A股个股研报解读，聚焦机构观点、评级变化、核心逻辑、机会风险与一致性判断。基于今日投资金融数据接口，自动识别股票代码并输出结构化个股研报解读报告。
触发场景
- - 用户询问某只股票最近机构怎么看、评级有没有变化
- 用户希望理解卖方核心逻辑、主要风险点与市场一致性
- 用户想知道“最近研报偏多还是偏空”“机构之间分歧大不大”
- 关键词：机构怎么看、研报解读、评级变化、卖方观点、目标价、一致预期、研报分析
输入示例
示例1：机构观点
浪潮信息最近机构怎么看？
示例2：评级变化
宁德时代最近有没有机构上调评级？
示例3：一致性判断
中际旭创最近研报是偏多还是分歧比较大？
💡 本Skill偏单只股票的机构观点与评级解读。若用户想看行业或板块层面的卖方共识，请优先使用板块研报解读；若重点是新闻、公告或单条消息解读，优先转到股票消息解读。
前置依赖
本Skill依赖investoday-finance-data（今日投资金融数据）Skill获取实时金融数据。
基础API调用与底层执行方式统一以该Skill为准，业务Skill不重复展开底层接入细节。
工具说明
以下为本Skill通过investoday-finance-data使用的数据接口。在System Prompt中以工具ID标识调用。
基础工具
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|
| 综合标的搜索 | search | GET | 通过关键字搜索股票代码 |
| 股票基本信息 |
stock/basic-info | GET | 获取股票名称、行业与主营业务 |
研报核心工具
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|
| 研报舆情 | research/sentiment | POST | 获取研报标题、观点、机会风险、情绪与逻辑 |
| 研报预测评级 |
report/stock-forecast-ratings | GET | 获取评级、目标价与预测变动 |
数据获取流程
用户提供股票名称或代码后，Agent按以下流程获取数据：
- - Step 0：标的识别（如用户输入名称而非代码）：工具ID search，参数 key=<股票名称> type=11
- Step 1：股票基本信息：工具ID stock/basic-info，参数 stockCode=
- Step 2：研报舆情（近90天）：工具ID research/sentiment (POST)，参数 stockCode=
beginTime=<90天前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=10 - Step 3：研报预测评级（近180天）：工具ID report/stock-forecast-ratings，参数 stockCode=
beginDate=<180天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=20
并行优化：完成Step 0的代码识别后，Step 1-3可并行调用；分析时优先保留时间更近、相关度更高、逻辑更完整的研报内容。
分析框架（5步）
Agent获取数据后，按以下5步框架进行结构化分析：
Step 1：提炼机构总体态度
目标：先判断当前机构整体偏多、偏空还是中性。
数据来源：research/sentiment + report/stock-forecast-ratings
分析要点：
- - 近期评级分布和情绪方向
- 机构整体更偏一致看多还是存在明显谨慎情绪
- 若样本较少，应说明覆盖度有限
输出：机构总体态度与覆盖情况。
Step 2：提炼核心逻辑与催化点
目标：识别近期研报反复强调的核心逻辑。
数据来源：research/sentiment
分析要点：
- - 当前最被强调的成长驱动、订单、业绩、竞争格局或行业逻辑
- 哪些逻辑是共识，哪些只是少数机构提法
- 只保留3-4条真正高频、相关性高的逻辑
输出：核心逻辑清单与优先级。
Step 3：判断评级变化与预期差
目标：识别近期评级、目标价和盈利预测的变化方向。
数据来源：report/stock-forecast-ratings
分析要点：
- - 是否存在上调、下调或维持评级
- 目标价变化反映的是预期强化还是预期降温
- 若观点仍偏多但目标价不再上修，应提示预期空间收敛
输出：评级变化结论与预期差判断。
Step 4：判断一致性与分歧点
目标：区分卖方共识和主要分歧所在。
数据来源：research/sentiment + report/stock-forecast-ratings
分析要点：
- - 哪些观点是大多数机构共同认可的
- 哪些争议集中在增速、订单兑现、盈利能力或估值消化
- 若评级一致但逻辑分歧明显，应单独指出“表面一致、内部分歧”
输出：一致性判断与关键分歧点。
Step 5：形成综合研报解读结论
目标：把机构态度、逻辑、评级变化和分歧统一起来，形成完整结论。
数据来源：前4步分析结果汇总
分析要点：
- - 当前研报生态更偏积极、谨慎还是分歧
- 最重要的机会点和风险点分别是什么
- 后续应重点跟踪哪些验证信号
输出：综合研报结论与后续跟踪重点。
策略逻辑汇总
| 信号组合 | 含义 | 判断 |
|---|
| 多家机构观点同向且评级稳定偏积极 | 卖方共识较强 | ✅ 积极 |
| 评级上调且目标价上修 |
预期改善 | ✅ 积极 |
| 评级维持但目标价不再上修 | 预期空间边际收敛 | 🟡 关注 |
| 逻辑高频一致但目标价分散较大 | 共识存在但估值判断有分歧 | 📊 中性 |
| 机构观点明显分化 | 研判尚未形成统一共识 | 🟡 关注 |
| 机会点和风险点都被反复强调 | 机构在做平衡表达 | 📊 中性 |
| 风险点集中于业绩兑现与估值消化 | 后续验证要求较高 | ⚠️ 警惕 |
| 覆盖机构较少 | 卖方样本有限，结论需谨慎 | ⚠️ 警惕 |
输出格式
markdown
📑 [股票名称] 研报解读报告
分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资
一、研报结论
（用一段话概括机构整体态度、核心逻辑、主要风险与一致性）
二、机构观点与评级概览
（列出近期主要评级、目标价、机构态度变化）
三、核心逻辑与催化点
（提炼3-4条最重要的卖方逻辑）
四、一致性与分歧
（说明机构共识和主要分歧点）
五、机会与风险
（分别写机会点和风险点）
综合结论
- - 3-5条核心发现
- 明确当前机构生态偏积极/谨慎/分歧
- 给出后续需要重点跟踪的验证信号
证据约束（必须遵守）
- 1. 每个研报结论至少给出2个证据来源；没有数据则写“该维度数据不足，暂无法判断”
- 不允许只写“机构看多/看空”，必须说明对应评级、逻辑或预期变化
- 时间口径必须明确，如“近90天研报”“近180天评级变化”
- 不展示内部评分、未公开排序或中间推理
- 不给买卖建议、目标价空间测算、仓位建议或交易时点
- 若机构样本过少，必须提示“研报覆盖有限”
- 不机械搬运整段研报原文，必须做归纳与提炼
执行示例
用户说：“浪潮信息最近机构怎么看？”
- 1. 通过search获取股票代码
- 并行调用stock/basic-info、research/sentiment与report/stock-forecast-ratings
- 提炼机构总体态度、核心逻辑、评级变化与分歧点
- 输出Markdown格式个股研报解读报告
- 在结尾写出综合结论与后续跟踪重点
安全与隐私
- - 仅通过今日投资API查询公开市场数据
- 不记录、不存储用户的查询记录
- 分析结论仅供参考，不构成投资建议
