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Category: Data & AnalyticsNo API key required

投资研究可视化

用有来源支撑的投资研究框架分析公司或行业，并生成竖版研究卡片或长图信息图。适用于用户想理解、分析、比较、介绍、梳理某家公司、股票、商业模式、行业、板块、主题、供应链、市场机会或投资假设，尤其是需要视觉卡片、信息图、小红书图、一页概览、公司研究或行业研究输出的场景。

personAuthor: user_4030451ahubcommunity
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投资研究卡片

将公司和行业问题转化为有来源支撑的研究判断，再沉淀为一张精炼、可读、适合传播的竖版研究图。主题较窄时使用紧凑的 3:4 卡片；主题较宽、产业链较长或需要完整展开时，使用更高的长图信息图。

该 skill 有两种核心模式：

  • 公司模式：用于单家公司、股票代码、产品驱动型业务、商业模式或竞品比较。
  • 行业模式：用于行业、主题、供应链、市场、技术浪潮、产业链地图或价值链排序。

所有输出都应定位为研究辅助，不应提供交易指令。

总体工作流

1. 判断请求类型

  • 公司模式：用户提到具体公司、股票代码、产品、商业模式，或提出"这家公司怎么样"之类的问题。
  • 行业模式：用户提到行业、主题、价值链、市场地图，或提出"什么值得研究""哪一层更重要"之类的问题。
  • 混合请求：先分析行业层，再把公司放回行业和价值链中定位。

场景中的行业模式：当对象是更大需求主题中的组件、材料或设备时使用，例如：

  • AI 服务器中的 MLCC
  • 机器人里的传感器
  • 数据中心里的电源设备
  • 新能源汽车里的薄膜电容

如果用户只给出跨行业组件、材料或设备，但没有说明需求场景，应先追问一个澄清问题：

你想研究哪个行业/场景下的 [对象]，还是研究 [对象] 本身的行业全景？例如：AI服务器中的MLCC、汽车电子中的MLCC，或泛MLCC行业。

这个澄清尤其适用于 MLCC、PCB/CCL、连接器、传感器、电机、功率模块、电容、电感、材料、设备等跨终端应用差异很大的对象。

2. 收集当前证据

当请求依赖当前事实、近期表现、公告、估值、订单、监管、管理层、供应链关系，或出现"现在""最新""最近""今天"等表达时，应使用实时搜索、公告、财报、市场数据等工具进行核验。

优先使用一手来源：

  • 年报、半年报、季报；
  • SEC、港交所、A 股交易所公告；
  • 业绩会纪要、投资者演示材料；
  • 交易所公告、官方统计；
  • 项目备案、招投标、专利、标准；
  • 客户、采购、认证等官方或可验证证据。

社交媒体、论坛、KOL 评论只能作为线索来源，不能单独作为结论依据。

每一条视觉化结论都应有足够的来源记录支撑。如果实时工具不可用，应说明缺少哪些核验，并只输出初步研究卡片。

3. 使用正确框架

  • 公司模式：使用本文的"公司分析逻辑"。
  • 行业模式：使用本文的"行业分析逻辑"。
  • 涉及市场和证据路径：使用本文的"证据来源逻辑"。
  • 涉及视觉输出：使用本文的"卡片视觉规则"。

4. 先综合，再设计

  • 先给判断，不要先堆数据。
  • 区分"已经被证明的事实"和"仍然只是线索的假设"。
  • 至少包含一个风险或反证条件。
  • 行业研究要先排序产业层，再点名公司。
  • 公司研究要先说明公司在价值链中的位置，再讨论估值或叙事。

5. 生成视觉成果

使用 assets/research-card-input-template.json 准备 JSON 输入。当 Playwright 可用时，运行渲染脚本生成 HTML、SVG 和 PNG：

node scripts/render_research_card.cjs input.json output-dir

默认紧凑尺寸为 1800x2400。对于宽行业、长价值链或密集比较，不要强行压缩高度；宽度保持约 1800px，高度根据分析内容自然延展。

最终回复中应尽可能使用 Markdown 图片语法展示生成的 PNG 路径。

卡片内容契约

每张最终视觉卡片都应包含：

  • 标题：公司或行业名称 + 研究视角。
  • 一句话判断：用普通人能读懂的话给出最有用的回答。
  • 对象专属结构：
    • 行业卡片：定义、价值链位置、详细产业链地图、产品分层、需求结构、竞争格局、利润驱动、周期指标、关键约束、风险和下一步核验。
    • 公司卡片：业务定义、产业链角色、分部或客户结构、证据、护城河或质量、风险。
    • 紧凑卡片：只展示最高优先级的内容。
    • 长图信息图：优先保证分析完整性，不要为了固定高度而牺牲重要内容。
  • 来源说明：如果用户要干净海报，应把详细来源放到图外的回复或附加文档中。

中文请求默认使用中文输出，除非用户明确要求其他语言。

质量标准

高质量输出应像一个锋利的研究伙伴加上一张干净的产品卡片：

  • 具体、有证据、尽可能当前；
  • 不是泛泛的 SWOT；
  • 5 秒内能扫到核心；
  • 足够帮助用户决定下一步研究什么；
  • 对弱证据和会改变判断的条件保持诚实。

需要避免：

  • 直接给出买入、卖出、保证收益等交易指令；
  • 未注明来源的客户、合同或市场份额说法；
  • 为适配固定高度而把文字缩到不可读；
  • 单一色调铺满整张图；
  • 与论点无关的装饰性图表；
  • 把所有事实都报一遍，而不是抓住少数真正改变判断的事实。

公司分析逻辑

当用户询问一家公司、股票代码、业务、产品生态或竞品集合时使用。

输出判断

公司研究应先给出普通人能理解的判断：

这家公司先不要按概念看，要按它在产业链里的位置看：它主要卡在/受益于 [环节]。真正要验证的是 [优势] 能不能抵消 [主要风险]。

公司研究步骤

1. 身份与边界

法定主体、股票代码、上市地点、地理区域、报告货币。主要分部、产品、客户、收入结构、所有权和控制权。

2. 价值链位置

  • 它生产什么、控制什么、赋能什么或分销什么？
  • 它是稀缺层控制者、稀缺层供应商、下游受益者，还是主要依赖叙事？
  • 谁依赖它？客户绕开它的难度有多高？

3. 业务质量

  • 单位经济性：毛利率、经营杠杆、现金转化、营运资本。
  • 持久性：转换成本、认证周期、知识产权、工艺 know-how、品牌、监管、网络效应、渠道锁定。
  • 客户质量：集中度、留存、战略客户、合同期限、在手订单、定价权。

4. 增长机制

  • 外部发生了什么变化，创造了新的需求？
  • 增长来自销量、价格、产品结构、产能、新产品、地理扩张，还是监管驱动？
  • 增长故事成立，需要公司在运营上做到什么？

5. 管理层与资本配置

内部人利益一致性、关联交易风险、股权摊薄、回购或分红、再投资纪律、并购质量。对创始人领导或家族控制企业，应把控制质量和控制风险分开看。

6. 财务与估值压力

收入增长、利润率方向、ROIC/ROE、自由现金流、债务到期、存货和应收质量。只有在业务质量和证据质量清楚之后，再比较估值。估值应被用来回答"什么必须成立"，而不是作为独立结论。

7. 证据等级

| 等级 | 说明 | |------|------| | 强 | 公告、审计报告、官方合同或订单、交易所公告、业绩会纪要、监管或项目记录 | | 中 | 可靠媒体、行业媒体、经过交叉验证的渠道调研 | | 弱 | 社交帖子、无来源图表、单一 KOL 观点、类似传闻的客户说法 |

8. 反证条件

研究必须明确：什么事实出现会削弱这个判断？例如：关键客户流失、毛利率坍塌、存货快速累积、替代技术出现、竞争对手更快扩产、认证失败、股权摊薄、治理问题、终端需求放缓。

公司卡片字段

用于卡片 JSON 时，建议包含：

| 字段 | 说明 | |------|------| | title | 公司名称，可加股票代码 | | ticker | 股票代码，例如 "688825.SH" | | subtitle | 一句话角色，例如"AI 电源链零部件供应商" | | category | 分类标签，例如 "公司研究" | | meta | 键值对元信息数组，例如市场/行业/报告日 | | judgment | 核心回答（"不是X，是Y"句式） | | sections | 推荐。灵活布局数组，每个 section 有 type，见下方"布局类型" | | coreLogic | 旧版兼容。3-4 个核心逻辑项，每项包含标签和有证据支撑的解释 | | outputs | 旧版兼容。2-3 个输出框，tone="risk" 的会渲染为风险色 | | watchMetrics | 关键跟踪指标。4-6 个需要持续跟踪的指标，含 label 和 text | | scenarios | 4-6 个使用场景，例如"投前研究""竞品比较""财报复盘" | | sourceNote | 来源等级和日期 |

公司分析反模式

  • 不要从泛泛的 SWOT 开始。
  • 不要在没有明确来源和指标时称公司为"龙头"。
  • 不要把客户敞口误认为客户锁定。
  • 不要把收入增长当作稀缺性的证明。
  • 不要把未核实的客户名称写到卡片上。

行业分析逻辑

当用户询问行业、主题、价值链、技术浪潮、市场地图，或"哪些公司/层级值得研究"时使用。

场景中的行业模式

当用户询问某个组件、材料或设备在更大终端需求主题中的作用时使用。在这种模式下，不要直接输出对象本身的泛行业地图。应先从需求场景出发，再解释该对象在这个场景架构中的角色。

必须按以下顺序分析：

  1. 场景先行：更大的主题或终端市场发生了什么变化？
  2. 对象角色：该对象位于场景架构的哪个位置？
  3. 增量需求：为什么这个场景会使用更多、更高等级或不同规格的对象？
  4. 规格变化：相对于普通应用，产品要求发生了什么变化？
  5. 场景专属价值链：这个场景下，哪些上游、制造和下游环节最重要？
  6. 受益公司：哪些全球和中国/本土公司最接近场景专属的增量需求？
  7. 伪线索：哪些变化属于泛行业复苏，而不是这个场景带来的特定增量？

如果用户只说"研究 MLCC"等模糊请求，应追问场景。只有当用户已经给出场景，例如"AI服务器产业链中的 MLCC"，才直接继续研究。

输出判断

先把行业讲清楚：它是什么、处在产业链哪一段、靠什么赚钱。然后再判断真正的研究重点是 [需求变化]、[供给卡点] 还是 [格局变化]。

行业研究步骤

1. 先解释行业

  • 这个产品或服务用一句话怎么定义？
  • 它为客户解决什么问题？
  • 它是组件、材料、设备、平台、分销商、服务，还是终端应用？
  • 主要产品等级或子分部是什么？

2. 定位价值链

  • 上游：原材料、设备、工艺投入、IP、劳动力、能源、认证。
  • 中游：生产商、集成商和制造流程。
  • 下游：客户、应用、渠道和终端需求。
  • 说明经济角色：成本项、性能瓶颈、可靠性部件、监管入口，还是品牌/渠道资产。

3. 点出核心公司

  • 全球核心公司：列出领先的上市或非上市公司，并说明它们所在环节。
  • 中国/本土核心公司：列出主要上市公司和重要非上市公司，区分直接生产商、上游供应商和替代者。
  • 标注角色：领先者、挑战者、上游供应商、细分/专精公司或仅观察对象。

4. 定义系统变化

  • 需求、监管、技术、成本曲线或客户行为发生了什么变化？
  • 哪个旧架构开始承压？
  • 最重要的物理或经济约束是什么：功率、带宽、散热、良率、纯度、可靠性、周期时间、认证、监管还是渠道？

5. 覆盖行业分析维度

  • 市场规模和增长：规模、增速、渗透率、周期阶段。
  • 产品分层：等级、性能层级、ASP 差异、利润率差异。
  • 需求结构：下游组合、客户集中度、使用强度、区域需求。
  • 竞争结构：全球领先者、本土挑战者、份额变化、进入壁垒。
  • 供给周期：产能、利用率、库存、价格/交期、扩产纪律。
  • 利润驱动：原材料成本、良率、产品结构、定价权、经营杠杆。
  • 技术路线图：下一代规格、工艺变化、替代风险。
  • 政策和本土化：国产替代、出口管制、本地认证、采购规则。

6. 详细绘制价值链

下游需求和客户 → 系统集成商和平台 → 模块和子系统 → 核心组件、芯片和器件 → 设备、工艺、测试、封装 → 材料、耗材和基础设施 → 相关服务、分销、融资和售后。

7. 先排序产业层，再排序公司

稀缺信号包括：供应商数量少、认证周期长、资本开支高、材料纯度要求高、专用工艺 know-how、客户认证、交期长、监管准入、产能预留、地理位置难替代。不要先按股市热度排序公司，而应先按系统约束排序产业层。

8. 构建候选公司池

对宽行业扫描，应在筛选前覆盖 20 个以上上市或非上市候选对象。如果供应链是全球化的，应纳入跨市场公司。对每个候选公司分类：控制稀缺层、供应稀缺层、受益于趋势、控制力弱、主要是叙事。

9. 验证需求和供给

  • 需求侧：订单、资本开支计划、客户部署、政策目标、使用数据、出货数据、定价、在手订单。
  • 供给侧：产能、设备交期、利用率、瓶颈工艺、原材料可得性、认证周期、扩产公告。

10. 找市场可能忽略的地方

热门显性环节可能因为竞争激烈或真正约束在上游而优先级下降。不那么显眼的上游环节，如果决定系统能否扩张，可能更重要。

11. 排序研究优先级

  • 产业层优先级：需求压力、稀缺性、扩张难度、证据质量、时间窗口。
  • 公司优先级：离稀缺层的距离、控制力、证明质量、财务敏感性、估值压力、风险。

12. 失败条件

替代技术、供给过剩、政策反转、资本开支暂停、利润率疲弱、竞争者更快扩产、客户自建、地缘政治或出口限制、融资压力。

行业卡片字段

| 字段 | 说明 | |------|------| | title | 行业或主题名称 | | subtitle | 市场和时间窗口 | | definition | 用普通话说明行业是什么 | | chainPosition | 它处于价值链哪里，上游和下游是什么 | | globalCompanies | 按角色列出全球领先公司 | | chinaCompanies | 按角色列出中国/本土公司 | | analysisDimensions | 市场规模/增长、产品分层、需求结构、竞争结构、供给周期、利润驱动、技术路线、政策/本土化 | | keyConstraints | 3-4 个真实行业约束或稀缺层 | | watchMetrics | 需求、价格、库存、产能、认证或利润率指标 | | risks | 2-3 个会削弱判断的条件 | | sourceNote | 来源等级和日期 |

行业分析反模式

  • 不要用流程图替代行业分析本身。
  • 不要省略基本回答："这个行业是什么？"
  • 不要省略行业的价值链位置。
  • 当用户要求行业研究时，不要省略全球和中国/本土核心公司。
  • 不要省略产品分层、需求结构、竞争结构、供给周期、利润驱动和风险。如果图片空间有限，图中展示最重要的 3-5 项，其余放到配套说明中。
  • 不要把 TAM 增长等同于投资吸引力。
  • 不要用自信措辞掩盖弱证据。
  • 当不同层级经济性明显不同时，不要只做单层行业地图。
  • 如果非上市公司控制关键约束，不要忽略它们。

证据来源逻辑

当市场、地区或证据强度会影响判断时使用。

来源等级

1. 一手且最强

年报、半年报、季报。SEC 10-K、10-Q、8-K、S-1，港交所公告，A 股交易所公告。业绩会纪要、投资者演示材料、官方订单或合同发布。监管记录、项目审批、环评/能评文件、采购招标、专利、标准。

2. 强支持

可靠行业期刊、官方统计、交易所数据、海关/出口数据。有具名来源并能被交叉验证的专业媒体。

3. 有用但不能单独成证据

券商报告、新闻简报、专家博客、KOL 讨论串、社交媒体帖子。这些材料只能用来发现线索，必须再用更强来源验证。

市场路径

美国市场

SEC EDGAR：10-K、10-Q、8-K、S-1、DEF 14A、内部人表格。业绩会纪要和投资者关系材料。客户集中度、剩余履约义务、在手订单、分部披露。关注稀释、ATM/S-3、股权激励、债务到期。

A 股市场

年报、半年报、季报、临时公告、交易所问询函。互动易、上证 e 互动可作为线索来源，但必须回到公告验证。招投标、环评/能评、地方项目备案、专利、客户认证、应收/存货/现金流。关注关联交易、募投项目进度、存货跌价、应收质量。

港股市场

港交所公告、年报、半年报、配售、关连交易。内地政策暴露和南向资金流动性。关注稀释、治理、客户集中度和分部披露缺口。

台湾、日本、韩国、欧洲市场

当地交易所披露、公司 IR、可获得的月度收入。行业期刊、出口统计、客户交叉验证。关注汇率、地缘政治、客户集中度和出口限制。

引用实践

在卡片中保持引用简短。必要时把详细来源说明放到回复正文或附加 Markdown 文件中。

来源标签：

| 标签 | 含义 | |------|------| | 强 | 一手来源，或多个强来源相互验证 | | 中 | 可靠支持，但还不能完全定论 | | 弱 | 有用线索，需要继续验证 | | 待核 | 实时核验未完成 |

卡片视觉规则

默认视觉风格可参考用户提供的示例图片，但只借鉴视觉语言，不复制其信息结构，除非该结构确实适合当前主题。

视觉语言

  • 竖版画布，默认紧凑尺寸为 1800x2400，也可使用更高的长图；
  • 温暖的米白背景；
  • 黑色字体，配合克制的灰色线条；
  • 顶部使用超大粗标题；
  • 使用加粗副标题和简短解释句；
  • 必要时使用圆圈中的细线图标；
  • 使用虚线分隔；
  • 模块化 section，保留充足留白；
  • 可使用底部圆角场景条；
  • 不使用装饰性渐变光斑、照片背景或繁忙图表。

字体

使用适合中文的系统无衬线字体：PingFang SC、Microsoft YaHei、Noto Sans CJK SC、Arial、sans-serif。

| 用途 | 字号 | |------|------| | 标题 | 92-120px（在 1800px 宽度上） | | 分区标题 | 44-56px | | 正文 | 28-36px |

字间距保持为 0。

布局

  • 画布：紧凑卡片使用 1800x2400。宽行业分析使用约 1800px 宽度，高度自然延展。
  • 外边距约 110px。
  • 文本块应足够短，便于移动端阅读。
  • 行业卡片优先内容块：定义、价值链位置、全球核心公司、中国/本土核心公司、研究重点、风险。
  • 长行业信息图可增加：产品分层、需求结构、竞争格局、利润驱动、周期指标、下一步核验。
  • 公司卡片优先内容块：业务定义、价值链角色、分部/客户结构、证据、护城河/质量、风险。
  • 如果用户要求的是行业或公司介绍，不要强行套入流程行、输出成果块或"全流程沉淀" section。
  • 不要为了塞进 3:4 而缩小文字或删掉重要分析；需要时应扩展高度。
  • 仅当能直接解释主题时，才使用双栏网格、紧凑标签框和链式箭头。

颜色

渲染器必须严格使用以下配色，不得自行更换主题风格：

| 元素 | 色值 | 说明 | |------|------|------| | 背景 | #f7f4ee | 暖米白色，不是纯白也不是深色 | | 主文字 | #080808 | 近黑色 | | 次级文字 | #333333 | 深灰 | | 辅助文字 | #666666 | 中灰 | | 线条和边框 | #8b8b8b | 中灰线条 | | 浅线条 | #c8c4bc | 虚线/细分隔 | | 强调色 | #6b8e7b | 低饱和灰绿，仅用于小标签、编号、强调元素 | | 强调底色 | #e8efe9 | 强调色浅底，用于卡片背景 | | 风险色 | #b85450 | 低饱和暗红，仅用于风险板块 | | 风险底色 | #f5e6e4 | 风险色浅底 |

禁止行为：

  • 不得使用深色/黑色背景
  • 不得使用高饱和度颜色（如纯红、亮金、荧光色）
  • 不得使用渐变光斑、照片背景
  • 不得自行添加 SKILL.md 未定义的颜色变量

图标

使用简单黑色线性图标：

  • 公司：建筑、盾牌、图表、链接、文档。
  • 行业：网格、芯片、工厂、放大镜、清单。
  • 证据：文档、数据库、放大镜、天平、勾选。

优先使用内联 SVG 图标，不使用 emoji。

布局类型

当使用 sections 数组时，每个 section 的 type 决定其布局方式：

| type | 说明 | 适用场景 | |------|------|----------| | flow | 横向流水线：① → ② → ③ → ④，每个节点带编号圆 | 产业链定位、价值链排序、流程步骤 | | comparison | 左右两列对照，左列绿色顶条、右列红色顶条 | "业务怎么拆" vs "和谁比较"、"做多逻辑" vs "做空逻辑" | | cards | N 列卡片网格（最多 4 列），每列编号 + 图标 + 标签 + 正文 | 核心逻辑、研究输出、业务质量维度 | | list | 垂直列表，每行带圆点标记 + label + text | 盈利逻辑、竞争优势清单 | | watchMetrics | 字母标号（A/B/C/D）+ 标签 + 描述，双列排列 | 关键跟踪指标 | | risk | 红色主题卡片，带警告图标 | 风险触发器、反证条件 | | kpis | 大数字 + 单位 + 标签的 KPI 条 | 关键财务数据 |

渲染后自检（硬性规则）

渲染完成后必须 Read 生成的 PNG 文件，检查以下项：

  1. 所有文字是否完整显示（无截断、无溢出卡片边界）
  2. 每个卡片列的正文是否被底部裁切
  3. 来源说明最后一行是否完整
  4. 场景胶囊是否正常换行
  5. 中英文混排是否错位

如果发现问题，调整 JSON 数据中的文本长度或字号后重新渲染，不得在未自检的情况下直接交付 PNG。

输出要求

  • 尽可能输出 PNG。
  • 同时保留 HTML 和 SVG 源文件，便于后续编辑。
  • 最终回复中应使用绝对路径展示 PNG：
![研究卡片](/absolute/path/to/card.png)
  • 如果 PNG 渲染失败，应提供 HTML/SVG 路径，并说明失败原因。

内置资源

  • assets/research-card-input-template.json：渲染器使用的 JSON 模板。
  • scripts/render_research_card.cjs：确定性 HTML/SVG/PNG 卡片渲染器。