Scan to join WeChat groupTranscript Analysis Skill
从财报电话会逐字稿中挖掘主题信号，支持跨季度对比分析。
工作流程（Step 1-5）
Step 1: 确认分析参数
输入：
- 股票代码（如 LMT, PM）
- 季度列表（如 2025Q4, 2025Q3）
- 数据源模式（web 免费 / api QVeris）
输出：参数配置确认
✅ 检查点：股票代码与季度格式正确
Step 2: 🔍 参数确认检查点
输入：
- 用户提供的分析请求
- 当前日期（用于默认输出目录命名）
Transcript 分析配置：
- 股票代码：LMT
- 季度：2025Q4, 2025Q3, 2025Q2
- 数据源：web（免费）
- 输出目录：./transcript_LMT_20260527/
确认继续？[Y/n/调整]
输出：用户确认的配置参数
✅ 检查点：用户明确确认后执行
Step 3: 执行分析脚本
输入：
- 确认后的配置参数
- transcript_analyzer.py脚本路径
# 默认 web 模式（免费）
python transcript_analyzer.py --symbol LMT --quarters 2025Q4 --mode web
# 多季度对比
python transcript_analyzer.py --symbol LMT --quarters 2025Q4,2025Q3,2025Q2 --mode web
# API fallback
python transcript_analyzer.py --symbol PM --quarters 2025Q4 --mode api
输出：
- 脚本执行状态
- 生成的CSV和Markdown文件
✅ 检查点：验证输出文件已生成
Step 4: 边界条件处理
输入：
- 脚本执行结果
- 错误信息（如有）
| 场景 | 触发条件 | 处理动作 | |------|---------|---------| | 脚本不存在 | transcript_analyzer.py 未找到 | 提示检查路径或重新创建 | | Stock Analysis 页面结构变化 | 解析失败 | 更新解析逻辑或切换 api 模式 | | QVeris 配额不足 | API 返回 402 | 切换 web 模式或提示充值 | | 无该季度 transcript | 网页 404 | 跳过该季度，继续其他 | | 网络超时 | 请求 > 30s | 重试 3 次后切换数据源 |
输出：处理后的结果或错误提示
✅ 检查点：所有错误已妥善处理
Step 5: 输出文件
输入：
- 脚本生成的输出文件
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| {symbol}_evidence_ledger.csv | 核心：每条信号追踪到原文片段、说话人、分段、语境 |
| {symbol}_theme_timeseries.csv | 跨季度主题热度（提及次数 + 每千词提及率） |
| {symbol}_summary_report.md | 可读报告：主题排名 + 关键信号清单 |
输出：文件路径确认
✅ 检查点：用户确认输出文件位置
数据源优先级
| 优先级 | 数据源 | 成本 | 覆盖范围 | |--------|--------|------|---------| | 1 | Stock Analysis (stockanalysis.com) | 免费 | 多数美股 | | 2 | QVeris API (Alpha Vantage) | 2 credits/次 | 更广覆盖 |
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|
| --symbol | ✅ | 股票代码，如 LMT, PM |
| --quarters | ✅ | 季度列表逗号分隔，如 2025Q4,2025Q3 |
| --mode | 否 | 数据源: web(默认免费) / api(QVeris) |
| --output-dir | 否 | 输出目录，默认当前目录 |
主题词库（24 个主题）
消费/烟草（PM 等）: 无烟转型 / 尼古丁袋 / 电子烟 / 定价 / 销量份额 / 利润率 / 监管税收 / 创新 / 汇率 / 股东回报 / 成本重组 / 业绩指引 / 区域表现 / 竞争格局
军工/Defense（LMT 等）: 积压订单 / 战斗机F-35 / 导弹弹药 / 太空业务 / 国防预算 / 多年期合同 / AI自主技术 / 金穹导弹防御 / 供应链产能 / 国际销售
输出目录惯例
./transcript_{symbol}_YYYYMMDD/
脚本位置
本技能捆绑 transcript_analyzer.py 脚本,安装后位于 skill 目录内。