监管动态周报生成

按周生成上市公司监管动态周报（Word 文档），涵盖全国各省市证监局、上交所、深交所的监管处分案例。

工作流程概览

① 确定日期范围 → ② 分省市+交易所搜索 → ③ 解析过滤案例
→ ④ 补充详情 → ⑤ 生成 Word 文档 → ⑥ 注入超链接 → ⑦ 输出

前置条件

baidu-search 技能已安装并配置 API Key（pass api/baidu-search/key 🔐）
Python 依赖：python-docx、lxml、requests
模板文件：一个已有的 .docx 周报模板，含汇总表 + 案例详情表格
pass 密码管理器：用于读取 API Key 和其他凭据

步骤详解

1. 确定日期范围

与用户确认周报覆盖的日期范围（通常是上周一至周日）。默认格式示例：2026.6.22-2026.6.28。

如果用户说"本周"或"上周"，调用 get_current_time 计算具体日期。

2. 分省市 + 交易所搜索

2a. 确定搜索范围

全国 36 个证监局（31 省市区 + 5 计划单列市）：

北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、大连、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、宁波、安徽、福建、厦门、江西、山东、青岛、河南、湖北、湖南、广东、深圳、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆

交易所：上交所（沪市主板 + 科创板）、深交所（深市主板 + 创业板）

2b. 执行搜索

使用 baidu-search 技能，对每个目标证监局/交易所发起搜索。

推荐搜索关键词模板：

# 按证监局搜索（监管措施）
sh skills/baidu-search/scripts/search.sh '{"query":"上海证监局 2026年6月 警示函 责令改正 上市公司"}'

# 搜索行政处罚
sh skills/baidu-search/scripts/search.sh '{"query":"上海证监局 2026年 行政处罚 上市公司"}'

# 搜索立案调查
sh skills/baidu-search/scripts/search.sh '{"query":"上海证监局 2026年 立案调查 上市公司"}'

# 搜索上交所处分
sh skills/baidu-search/scripts/search.sh '{"query":"上交所 2026年6月 通报批评 公开谴责 监管警示 上市公司"}'

# 搜索深交所处分
sh skills/baidu-search/scripts/search.sh '{"query":"深交所 2026年6月 通报批评 公开谴责 监管警示 上市公司"}'

搜索技巧：

分监管措施、行政处罚、立案调查三个类型分别搜索
时间范围缩小到当周前后（如 2026年6月22日至28日）
每轮搜索取前 5-10 条结果
覆盖尽可能多的证监局，优先搜索经济发达地区（上交所官网、深交所官网也是好来源）
对于"证监局"搜索结果不足的地区，尝试用"证监会 XX 监管局"作为关键词

2c. 【推荐】浏览器搜东方财富「立方风控鸟」（替代百度 API）

当百度搜索 API 触发限流（429）时，推荐使用浏览器直接搜索东方财富的 「立方风控鸟」 栏目。这是每日监管汇总专栏，效率远高于逐个省搜索：

优势对比：

| 对比项 | 百度 API | 浏览器搜东方财富 ✅ | |--------|----------|-------------------| | 速率限制 | 10次/分钟，连续搜索被429限流 | 无限制 | | 覆盖范围 | 逐个省市搜索 × 36 = 上百次 | 1篇汇总 = 当日全国案例 | | 搜索质量 | 结果掺杂不相关 | 每日编辑精选，直接列处罚原文链接 | | 反爬机制 | 无验证码 | 无验证码 (东方财富对浏览器友好) |

操作步骤：

# 1. 打开浏览器
browser_use(action="start")
browser_use(action="open", url="https://so.eastmoney.com/Web/s?keyword=立方风控鸟+6月26日+警示函")

# 2. 浏览搜索结果，找到当日汇总文章
browser_use(action="open", url="http://finance.eastmoney.com/a/202606263785036421.html")

# 3. 阅读文章内容，提取监管案例
browser_use(action="snapshot")
# 从文章内容中提取：公司名、处罚机构、处罚类型、违规事实

# 4. 覆盖整周：分别搜索 6月22日 到 6月28日的立方风控鸟文章
# 通常每天有 早报 + 晚报 两篇汇总

搜索关键词模板：

# 搜索特定日期的立方风控鸟
keyword=立方风控鸟+6月24日+早报
keyword=立方风控鸟+6月24日+晚报

# 搜索警示函汇总
keyword=立方风控鸟+警示函

# 搜索某地区证监局案例
keyword=立方风控鸟+安徽证监局

注意：

东方财富搜索对 headless 浏览器友好，不需要滑块验证
立方风控鸟文章路径格式：http://finance.eastmoney.com/a/YYYYMMDD<数字>.html
百度网页版（baidu.com）会触发滑块验证码，headless 浏览器无法绕过，请勿使用

3. 解析过滤案例

3a. 过滤规则

从搜索结果中提取案例，按以下规则筛选：

✅ 保留：

处罚对象为上市公司本身、控股股东、实际控制人、董事、监事、高级管理人员
处罚类型：警示函、责令改正、通报批评、公开谴责、监管警示、监管谈话、出具监管关注函
行政处罚：没收违法所得、罚款、市场禁入
立案调查：证监会/证监局立案调查
板块：沪深主板、科创板、创业板（含 ST、*ST）

❌ 排除：

处罚对象为中介机构（券商、会计师事务所、律所、评估机构等）
对象为个人投资者或非上市公司关联人员
纯债券违约、银行间市场处分
重复案例（同公司同一事项只保留一次）
新闻简讯无具体处罚信息

❌ 特别注意排除（避免混淆）：

行政处罚事先告知书（尚未正式处罚，只是告知）
搜索结果中标题含"事先告知书"的条目

3c. 精选去重（Curated Selection）

文档结构为 两部分：

第一部分（汇总表）：显示所有搜索到的案例统计总数（包括立案调查、行政处罚、监管措施、上交所、深交所数量）。汇总表的数据反映全部搜索结果，而不是精选后的子集。
第二部分（案例详情）：仅展示精选后的代表案例（6-8个），覆盖不重复的违规类型。

精选规则：

按违规类型分组：将案例按违规类型分组（业绩预告违规、会计处理/收入确认、资金占用、信披遗漏、关联交易、一致行动人未披露、立案调查、行政处罚等）
同类去重：同一类型有多个案例时，只保留最典型的一个（选受影响最大、处罚最重、或信息最完整的）
强制保留：
- ✅ 立案调查（每期至少保留1个）
- ✅ 行政处罚（每期至少保留1个）
覆盖多样性：精选后总数控制在 6-8 个，尽量覆盖不同省市证监局和交易所

示例： 搜到 13 个案例，其中业绩预告违规 5 个（超讯通信、*ST宝馨、*ST冀凯、*ST未名、*ST实达），精选时只保留最典型 1 个（如超讯通信），其余类型各保留 1 个，最终精选 7 个案例。

3d. 案例整合

同一公司的同一违规事项同时被证监局和交易所处罚时：

分别记录两个处罚来源的链接
在表格中合并为一行，体现双重处罚
链接列应包含两个链接（证监局原文、交易所原文），不要只写一个

4. 补充详细内容

对每个保留的案例，用 browser_use 打开原文链接，提取以下信息：

【处罚结果】
处罚机构、日期、具体措施、处罚对象

【违规事实】
公司违反了哪些规定、具体违规行为描述、涉及金额等

【违规事项摘要】
一句话概括：XX公司因XX问题被XX处罚（用于表格第二列）

操作示例：

browser_use(action="open", url="<原文链接>")
browser_use(action="snapshot")
→ 阅读内容，提取处罚结果和违规事实

5. 生成 Word 文档

使用 python-docx 和模板生成周报文档。

模板结构

模板包含两个表格：

表0（汇总表）：统计各类型案例数量（立案调查、行政处罚、监管措施、上交所、深交所）
表1（案例详情表）：每3行为一个案例（第1行：股票名称、违规类型+链接、原文链接；第2-3行：处罚详情）

生成步骤

from docx import Document
from docx.shared import Pt
from docx.oxml.ns import qn

# 1. 复制模板
shutil.copy2(template_path, output_path)
doc = Document(output_path)

# 2. 更新汇总表
t0 = doc.tables[0]
t0.rows[0].cells[2].text = '立案调查数量'
t0.rows[1].cells[2].text = '行政处罚数量'
t0.rows[2].cells[2].text = '监管措施数量'
# ...

# 3. 填充案例表
# 使用标记法插入超链接：!!HLINK!!<url>!!<显示文本>!!
# 详见第6步

# 4. 保存中间文件
doc.save(output_path)

重要：python-docx 保存时会丢失超链接关系，所以用标记法 + 后处理注入。

标记格式

在 python-docx 填充时，不要直接创建超链接，而是插入标记字符串：

def sl_marker(cell, url, txt):
    """插入标记，后续用 ZIP 注入替换为真实超链接"""
    marker = f'!!HLINK!!{url}!!{txt}!!'
    run = cell.paragraphs[0].add_run(marker)
    run.font.name = '楷体'
    run.font.size = Pt(10.5)

对于同一案例有两个链接（证监局+交易所），插入两个标记：

sl_marker(cell, url1, '证监局原文')
# 在同一单元格再接一个
sl_marker(cell, url2, '交易所原文')

6. ZIP 后处理注入超链接

这是关键技术：用 zipfile + lxml 直接操作 .docx（本质是 ZIP 包），替换标记为真实超链接。

⚠️ 为什么需要这一步： python-docx 保存文档时会丢失 <w:hyperlink> 元素和对应的 document.xml.rels 关系条目。所以必须保存后重新打开 ZIP 包手动注入。

核心逻辑：

import zipfile, re, io
from lxml import etree

NS_W = 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'
NS_R = 'http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships'
NS_REL = 'http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships'

buf = io.BytesIO()
with zipfile.ZipFile(docx_path, 'r') as zin:
    with zipfile.ZipFile(buf, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as zout:
        dx = zin.read('word/document.xml')
        rx = zin.read('word/_rels/document.xml.rels')
        dt = etree.fromstring(dx)
        rt = etree.fromstring(rx)

        pattern = re.compile(r'!!HLINK!!(.+?)!!(.+?)!!')
        nhl = 0

        for te in dt.iter('{' + NS_W + '}t'):
            if te.text and '!!HLINK!!' in te.text:
                m = pattern.search(te.text)
                if m:
                    url, disp = m.group(1), m.group(2)
                    te.text = disp  # Replace marker text with display text
                    pr = te.getparent()
                    pp = pr.getparent()
                    if pp is not None:
                        nhl += 1
                        rid = f'rIdHL{nhl}'
                        # Add relationship
                        rel = etree.SubElement(rt, '{' + NS_REL + '}Relationship')
                        rel.set('Id', rid)
                        rel.set('Type', 'http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships/hyperlink')
                        rel.set('Target', url)
                        rel.set('TargetMode', 'External')
                        # Create hyperlink element
                        hl = etree.Element('{' + NS_W + '}hyperlink')
                        hl.set('{' + NS_R + '}id', rid)
                        hr = etree.SubElement(hl, '{' + NS_W + '}r')
                        rp = etree.SubElement(hr, '{' + NS_W + '}rPr')
                        # font, size, color, underline
                        rf = etree.SubElement(rp, '{' + NS_W + '}rFonts')
                        rf.set('{' + NS_W + '}ascii', '楷体')
                        rf.set('{' + NS_W + '}hAnsi', '楷体')
                        rf.set('{' + NS_W + '}eastAsia', '楷体')
                        sz = etree.SubElement(rp, '{' + NS_W + '}sz')
                        sz.set('{' + NS_W + '}val', '21')
                        sc = etree.SubElement(rp, '{' + NS_W + '}szCs')
                        sc.set('{' + NS_W + '}val', '21')
                        co = etree.SubElement(rp, '{' + NS_W + '}color')
                        co.set('{' + NS_W + '}val', '0563C1')
                        un = etree.SubElement(rp, '{' + NS_W + '}u')
                        un.set('{' + NS_W + '}val', 'single')
                        tt = etree.SubElement(hr, '{' + NS_W + '}t')
                        tt.text = disp
                        tt.set('{http://www.w3.org/XML/1998/namespace}space', 'preserve')
                        idx = list(pp).index(pr)
                        pp.remove(pr)
                        pp.insert(idx, hl)

        # Write back
        dxb = etree.tostring(dt, xml_declaration=True, encoding='UTF-8', standalone=True)
        rxb = etree.tostring(rt, xml_declaration=True, encoding='UTF-8', standalone=True)
        for item in zin.infolist():
            data = zin.read(item.filename)
            if item.filename == 'word/document.xml': data = dxb
            elif item.filename == 'word/_rels/document.xml.rels': data = rxb
            zout.writestr(item, data)

⚠️ 注意 URL 中的下划线： 正则 (.+?) 匹配任何字符（非贪婪），所以 URL 中包含下划线、连字符、斜杠等都 OK。使用 !! 作为分隔符时，确保 URL 中不包含 !!（正常情况下不会）。如果 URL 含 !!，需换分隔符。

验证： 注入完成后，检查超链接数量是否等于总链接数：

rels = z.read('word/_rels/document.xml.rels').decode()
targets = re.findall(r'Target="(https?://[^"]+)"', rels)
assert len(targets) == expected_link_count

7. 输出文档

将最终 .docx 文件发送给用户：

send_file_to_user(file_path="监管动态周报（2026.XX.XX-2026.XX.XX）.docx")

辅助脚本

本技能附带两个脚本，可简化重复性工作。

`scripts/gen_report.py` — 文档生成 + 超链接注入一体化

接收 JSON 案例数据，自动完成模板填充和超链接注入。

使用方式：

python3 <skill_dir>/scripts/gen_report.py \n  --template <template_path> \n  --output <output_path> \n  --cases cases.json \n  --stats '{"立案调查":0,"行政处罚":0,"监管措施":6,"上交所":5,"深交所":3}' \n  --date_range "2026.6.22-2026.6.28"

cases.json 格式：

[
  {
    "stock": "超讯通信（603322）",
    "type": "【上交所】：通报批评\n【对象】：公司、董事长梁建华等",
    "links": [
      {"url": "https://...", "text": "原文链接"}
    ],
    "detail": "【处罚结果】\n2026年6月22日...\n\n【违规事实】\n..."
  }
]

对于同一案例有证监局和交易所双重处罚的情况，links 数组包含两个对象：

{
  "stock": "上海物贸（600822）",
  "type": "【上海证监局】：责令改正\n【上交所】：通报批评",
  "links": [
    {"url": "https://...", "text": "证监局原文"},
    {"url": "https://...", "text": "交易所原文"}
  ],
  "detail": "..."
}

脚本会自动处理双链接，在同一单元格中依次插入两个 !!HLINK!! 标记。

`scripts/search_regions.py` — 证监局清单管理

python3 <skill_dir>/scripts/search_regions.py --list                    # 列出36个证监局
python3 <skill_dir>/scripts/search_regions.py --queries --date "2026年6月"  # 生成搜索查询
python3 <skill_dir>/scripts/search_regions.py --queries --type "行政处罚"    # 按类型过滤
python3 <skill_dir>/scripts/search_regions.py --queries --date "2026年6月22日至28日" --type "监管措施" --output queries.json

常见问题

超链接丢失

问题： 打开生成好的 .docx 发现超链接不可点击。 原因： python-docx 保存时丢掉了 <w:hyperlink> 和 document.xml.rels 中的关系条目。 解决： 坚持使用标记法 + ZIP 后处理注入。不要试图在 python-docx 中直接创建超链接。

搜索结果不够全或触发限流

问题： 某些省证监局搜不到案例，或 Baidu Search API 返回 429 Too Many Requests。 原因：

百度搜索覆盖有限，或该局当周确实没有公开案例
频繁请求触发 Baidu AI Search 的速率限制（429 错误）

解决：

尝试不同的关键词组合（如"监管措施"→"出具警示函"、"证监局"→"证监会XX监管局"）
分批次搜索，每轮间隔一段时间（遭遇 429 后等待 30 分钟以上再试）
优先搜索交易所官网（上交所、深交所官网公告无需调用百度 API）
直接使用 browser_use 访问交易所官网获取公告信息
如实汇报：向用户说明"百度 API 限流中，剩余 XX 个证监局待搜索"，并用手头已有的案例生成文档

模板案例槽位不足

问题： 模板只有 10 个案例槽位（30行表格），但需要展示更多案例。 解决（两种方式）：

方式一（推荐）：扩展模板表格行数，使用 extend_template.py 脚本
方式二：精选案例时控制在 10 个以内，直接用原模板

扩展模板方法：

python3 <skill_dir>/../temp/extend_template.py  # 将模板从30行扩展到39行（13案例）

空案例槽残留旧数据

问题： 精选后案例数少于模板槽位数，空槽残留模板旧内容。 解决： 在生成文档后，清除空槽的文本内容：

for slot in range(curated_count, total_slots):
    for row in [slot*3, slot*3+1, slot*3+2]:
        for tc in trs[row].findall(...):
            t.text = ''

同一案例多个来源

问题： 证监局和交易所对同一公司同一事项都处罚了。 解决： 合并为一个案例，在 type 列同时显示两个处罚来源，links 数组包含两个链接。不要创建两个重复案例条目。

输出格式

ALWAYS 使用以下格式：

文件名：监管动态周报（2026.XX.XX-2026.XX.XX）.docx
汇总表头：证监会（局）立案调查/行政处罚/监管措施、上交所自律监管措施及纪律处分、深交所自律监管措施及纪律处分
案例表：每3行为一个案例（第1行：股票名称、违规类型、原文链接；第2-3行：处罚详情）
超链接：蓝色带下划线，点击可跳转原文
双链接案例：原文链接列显示两个链接（证监局原文 + 交易所原文）

监管动态周报生成

监管动态周报生成

工作流程概览

前置条件

步骤详解

1. 确定日期范围

2. 分省市 + 交易所搜索

2a. 确定搜索范围

2b. 执行搜索

2c. 【推荐】浏览器搜东方财富「立方风控鸟」（替代百度 API）

3. 解析过滤案例

3a. 过滤规则

3c. 精选去重（Curated Selection）

3d. 案例整合

4. 补充详细内容

5. 生成 Word 文档

模板结构

生成步骤

标记格式

6. ZIP 后处理注入超链接

7. 输出文档

辅助脚本

scripts/gen_report.py — 文档生成 + 超链接注入一体化

scripts/search_regions.py — 证监局清单管理

常见问题

超链接丢失

搜索结果不够全或触发限流

模板案例槽位不足

空案例槽残留旧数据

同一案例多个来源

输出格式

`scripts/gen_report.py` — 文档生成 + 超链接注入一体化

`scripts/search_regions.py` — 证监局清单管理