人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技【免费下载链接】financial-services可将 Claude 转变为金融服务专家适用于投资银行、股票研究等领域。提供核心及专项插件支持端到端工作流集成多数据源含技能、命令和连接器可定制适配企业需求。项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/financial-services点击查看免费下载本指南以plugins/vertical-plugins/equity-research/commands/earnings.md为核心深入讲解 financial-services 仓库中股票研究垂直插件equity-research的Earnings Analysis 命令如何基于公司名或代码ticker与季度参数自动完成数据核实 → 财报分析与超预期/不及预期Beat/Miss判断 → 图表生成 → 8-12 页 DOCX 报告产出的完整流程。读完本文你将掌握该命令的调用方式、四步工作流、报告逐页结构、质量校验清单并理解它与earnings-analysisSkill、earnings-preview、model-update等上下游技能以及earnings-reviewer托管 Agent 的协作关系。一、命令总览输入、输出与触发方式earnings.md是 equity-research 垂直插件commands/目录下的一个命令文件其 YAML front matter 定义了命令的核心元信息--- description: Analyze quarterly earnings and create an earnings update report argument-hint: [company name or ticker] [quarter, e.g. Q3 2024] ---description命令职责是分析季度财报并生成盈利更新报告argument-hint明确了两类必填参数——公司名称或股票代码如Nike、AAPL以及目标季度如Q3 2024、Q2 FY25。命令正文开头的一句话是对其定位的精炼概括Create a professional equity research earnings update report analyzing quarterly results创建专业级股票研究盈利更新报告分析季度业绩。它面向已在覆盖范围内的公司companies already under coverage不是首次覆盖initiation也不是盘中快评flash note——这一点在plugins/vertical-plugins/equity-research/skills/earnings-analysis/SKILL.md中有严格界定下文会详细对照。二、四步工作流从提问到交付earnings.md将整个命令的执行过程编排为四个 Step每个 Step 都有明确产出。Step 1信息收集Gather Information解析输入中的两个要素公司名称或股票代码Company name or ticker季度Quarter例如Q3 2024、Q2 FY25如果用户没有提供命令要求主动追问而不是自行猜测What companys earnings would you like to analyze?您想分析哪家公司的财报Which quarter? (e.g., Q3 2024)哪个季度这保证了命令在参数缺失时依然有可交互的兜底路径避免基于错误的公司或季度生成报告。Step 2时效性核验Verify Timeliness—— 被标记为CRITICAL这是本命令最具实战价值的环节被显式标注为CRITICAL。其核心逻辑是LLM 训练数据天然滞后绝不能依赖训练数据里的财报。具体核验动作如下搜索[Company] latest earnings results [current year]公司最新财报结果核实财报发布日期在最近 3 个月以内确认电话会议纪要transcript日期与财报发布日期一致。一旦发现数据过期stale立即告知用户并重新搜索最新数据。这一要求与earnings-analysisSkill 的 Phase 1 完全呼应——在plugins/vertical-plugins/equity-research/skills/earnings-analysis/references/workflow.md中这一步被放大为4 步强制顺序CHECK TODAYS DATE—— 先写下当天日期SEARCH FOR LATEST—— 用[Company name] latest earnings results、[Company name] most recent quarterly earnings、[Ticker symbol] earnings latest quarter等查询词主动搜索VERIFY THE DATE—— 确认发布日期在今日起 3 个月内CHECK TRANSCRIPT DATE—— 核对纪要日期与发布日期匹配允许 ±1 天。workflow.md 还给出了判断拿到错误季度的红旗清单RED FLAGS发布日期超过 90 天、仅凭预期而非搜索结果、从未实际打开过新闻稿/申报文件、材料之间季度混用如 release 显示 Q3 而 transcript 显示 Q2等——只要命中任一条就必须停止并重新搜索。Step 3加载 earnings-analysis Skill 并执行报告流水线命令通过skill: earnings-analysis显式调用技能来生成报告流水线包含五大环节1. 数据收集Data Collection——搜索最新材料财报新闻稿Earnings release / press releaseSEC EDGAR 上的 10-Q 申报文件财报电话会议纪要Earnings call transcript投资者演示材料/补充数据Investor presentation/supplemental materials一致预期数据Consensus estimates来源如 Bloomberg/FactSet关于材料收集的细节workflow.md 做了大量展开10-Q 通常在财报发布后 1-5 天才提交Q4 对应的是 10-K 年度报告纪要来源可以是公司 IR 网站、Seeking Alpha、AlphaStreet 等补充材料还包括部分公司提供的 Excel 数据文件Supplemental Financial Information。参考材料方面需要收集上一季度业绩环比 QoQ 基准、去年同季度业绩同比 YoY 基准、此前覆盖时的旧预测以及财报发布前的一致预期注意必须是as of [财报发布前日期]的 pre-earnings 数据否则 Beat/Miss 判断毫无意义。2. 超预期/不及预期分析Beat/Miss Analysis收入 vs 一致预期Beat/Miss 的金额 $X 或百分比 X%EPS vs 一致预期Beat/Miss 的金额 $X 或百分比 X%关键细分业务表现 vs 预期解释结果与预期产生差异的 WHY原因——这是整个分析的灵魂workflow.md 为 Beat/Miss 分析给出了结构化追问框架若 Beat要回答是什么驱动了超预期是一次性还是可持续管理层是否上调了指引对投资主题有何影响若 Miss则回答哪里出了问题是公司特有问题还是行业性问题管理层是否在采取纠正措施。它还提供了一个可直接套用的分析范式■ **Revenue Beat by 3% Driven by Strong DTC Performance** Revenue of $13.5B exceeded our estimate of $13.1B by $400M (3%) and consensus of $13.2B by $300M (2%). The outperformance was driven primarily by Direct-to- Consumer channels, which grew 18% YoY ...3. 关键指标分析Key Metrics Analysis按细分业务/地区拆分的收入结构Revenue breakdown by segment/geography利润率趋势毛利率、营业利润率、净利率指引变化上调raised/维持maintained/下调lowered更新后的前瞻预测Updated forward estimates4. 生成图表Generate Charts8-12 张季度收入走势Quarterly revenue progression季度 EPS 走势Quarterly EPS progression利润率趋势Margin trends分业务收入Revenue by segmentBeat/Miss 汇总Beat/miss summary预测修正Estimate revisions估值图Valuation chartsworkflow.md 的 Phase 3 对图表规格做了进一步细化季度收入/EPS 用柱状图展示近 8-12 个季度并标注当期、利润率用折线图、分业务收入用堆叠柱状图、Beat/Miss 用瀑布图或表格、预测修正用前后对比柱状图、估值用 P/E 或 EV/EBITDA 倍数区间图。可选图表包括同业对比、指引 vs 市场预期、现金流指标、资产负债表亮点。5. 创建报告Create Report8-12 页第 1 页带评级与目标价rating and price target的摘要第 2-3 页详细业绩分析第 4-5 页关键指标与指引第 6-7 页更新后的投资主题thesis第 8-10 页估值与预测带可点击超链接的来源章节Sources sectionStep 4交付产出Deliver OutputDOCX 报告8-12 页盈利更新报告摘要突出 Beat/Miss 关键指标、指引变化、主题影响正面/负面/中性Thesis impact: positive/negative/neutral。三、报告结构参考逐页模板earnings.md用一份 ASCII 结构图完整定义了 8-12 页报告的内容骨架这是命令的硬规范必须原样继承PAGE 1: EARNINGS SUMMARY ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [Company] Q3 2024 Earnings Update │ │ Rating: BUY | Price Target: $XXX (from $XXX) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ KEY TAKEAWAYS │ │ • Revenue beat by X% on strong [segment] performance │ │ • EPS beat by $X.XX driven by margin expansion │ │ • FY guidance raised to $X.XX-$X.XX (from $X.XX-$X.XX) │ │ • Thesis intact; maintain BUY rating │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ RESULTS SNAPSHOT │ │ ┌─────────────┬──────────┬──────────┬──────────┐ │ │ │ Metric │ Actual │ Consensus│ Beat/Miss│ │ │ │ Revenue │ $X.XXB │ $X.XXB │ X.X% │ │ │ │ EPS │ $X.XX │ $X.XX │ $X.XX │ │ │ │ Gross Margin│ XX.X% │ XX.X% │ XXbps │ │ │ └─────────────┴──────────┴──────────┴──────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ PAGES 2-3: DETAILED RESULTS - Segment-by-segment analysis - Geographic breakdown - Key drivers of beat/miss PAGES 4-5: METRICS GUIDANCE - Margin analysis - Full-year guidance comparison - Updated quarterly estimates PAGES 6-7: THESIS UPDATE - Whats changed - Risks and catalysts - Investment recommendation PAGES 8-10: VALUATION - Updated DCF/comps if material - Price target justification - Scenario analysis SOURCES SECTION (with clickable hyperlinks): - Earnings Release: [hyperlink] - Form 10-Q: [EDGAR hyperlink] - Earnings Call Transcript: [hyperlink] - Consensus estimates: Bloomberg as of [date]要点拆解第 1 页必须在最顶部给出评级Rating与目标价Price Target含新旧对比随后是 3-4 条要点式关键结论Key Takeaways再下方是实际 vs 一致预期 vs Beat/Miss的结果快照表——读者 30 秒内即可抓住本季核心信息第 2-3 页展开分业务、分地区明细与 Beat/Miss 驱动因素第 4-5 页聚焦利润率与全年指引对比、季度预测更新第 6-7 页评估主题变化、风险与催化剂给出投资建议第 8-10 页仅在重大变化时更新 DCF/同业估值comps论证目标价并做情景分析来源章节必须附带可点击超链接且一致预期需注明Bloomberg as of [date]这类数据时效。与 report-structure.md 的深度对照plugins/vertical-plugins/equity-research/skills/earnings-analysis/references/report-structure.md把这份骨架细化为可直接套用的模板。例如第 1 页的头部模板[COMPANY NAME] ([TICKER]) [QUARTER] [YEAR] EARNINGS UPDATE [Current Date] Rating: [MAINTAIN/RAISE/LOWER] [RATING] Price (as of [date]): $XX.XX Price Target: [OLD → NEW if changed, or MAINTAIN $XXX]以及投资影响正文的写法规范——用■字符 加粗小标题 段落式论证例如■ **Results beat on strong [segment/geography/product], maintaining positive momentum** Q[X] revenue of $X.XB exceeded our $X.XB estimate by X% and consensus by X%, driven primarily by [specific driver]. ...报告中还预置了多种标准表格模板更新后财务预测表含 FY2024E OLD / NEW / Change / FY2025E 四列、季度收入走势表Q[X-3] 至 Q[X] YoY/QoQ 变化、利润率分析表、关键运营指标表、管理层指引 vs 预期对照表以及详细预测更新表覆盖收入、毛利、EBITDA、营业利润、净利、调整后/GAAP EPS、P/E、EV/EBITDA 的 Old/New/Change 对比。报告格式规范report-structure.md 的 Formatting Requirements也值得注意年份标注A 表示实际值如Q324AE 表示预测值如Q424E写作风格以数字开头Revenue grew 15% to $1.2B而非Strong revenue growth用 vs. 而非 versus直接简明聚焦什么是新的所有表格底部必须有来源行Source line表头行要有底纹所有图表必须有上方图注Figure X - [Title]与下方来源行。四、来源引用规范全报告强制要求earnings.md的质量清单里反复出现一条要求Every figure/table has source citation每个图表都要有来源引用。这份强制要求在earnings-analysisSKILL.md 中被升级为 ⭐⭐⭐ MANDATORY强制是盈利更新报告区别于一般 AI 生成内容的关键差异点。其核心规则包括每个图表都必须带具体来源——包含文档名称与日期例如Source: Q3 2024 10-Q filed November 8, 2024; Company earnings release [Hyperlink 10-Q to: https://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?accession...] [Hyperlink earnings release to: https://investor.company.com/news/q3-2024]Word 中的超链接必须是蓝色下划线可点击文本——读者 CtrlClick 即可打开原文绝不允许出现裸 URL 文本必引来源清单财报新闻稿含日期与 URL、10-Q含申报日期与 EDGAR 链接、电话会议纪要含日期、投资者演示/补充材料如有、一致预期来源Bloomberg/FactSet 等并注明日期、上一季度的旧指引报告末尾必须有 Sources References 章节逐条列出全部材料并附带超链接。references/report-structure.md还给出了各类内容的引用脚注范式例如 Beat/Miss 分析引用Revenue of $2.45B beat consensus of $2.39B by $60M (2.5%)¹ ¹ Bloomberg consensus as of market close November 6, 2024; Company earnings release November 7, 2024 [Hyperlink earnings release to: https://investor.company.com/news/q3-2024-earnings]指引引用需要同时链接当前季度电话会议与上一季度电话会议两份材料关键指标引用需要精确到 10-Q 页码或投资者演示幻灯片编号管理层引语需注明发言人姓名与时间戳。五、质量检查清单交付前的自检关卡earnings.md在文末提供了 8 项交付前检查项财报数据来自最新季度非过期数据Beat/Miss 已用具体数字量化所有图表已嵌入共 8-12 张来源章节含可点击超链接每个图表/表格均有来源引用指引变化已清晰记录评级与目标价已在报告开头明示报告长度 8-12 页字数 3,000-5,000这 8 项是命令层面的最小验收标准而references/best-practices.md将其扩展为一份完整的质量控制系统涵盖内容与分析、格式与篇幅、引用与来源、数字准确性、时效性、写作风格六大维度。其中特别值得注意的实践建议头条标题要有观点好标题如Nike Q2 FY24: DTC Strength Offsets Wholesale Weakness - Maintaining OW, PT $95坏标题如Nike Quarterly Update过于笼统、没有结论量化一切Strong means nothing, $150M beat on $1.2B revenue is clear速度即价值财报后 24-48 小时内发布超过 5 天即失去时效性若晚于 48 小时需标注 delayed reaction预测变动 5% 通常需要同步调整目标价主题显著强化/弱化时即便预测变动不大也可调整目标价交付时附带一段结构化摘要Results / Key Takeaways / Updated Estimates / Rating / Price Target / Deliverables让用户 10 秒内掌握报告结论。best-practices.md 还列出了一份常见错误清单包括把季度更新写成首次覆盖级的长篇大论、不给出更新后的前瞻预测、使用业绩强劲这类无法量化的模糊表述、忽略指引分析、跳过目标价更新、缺失引用或使用裸 URL 等——这些都是在实际使用命令时最容易踩的坑。六、与上下游技能的联动从财报前到财报后earnings.md并非孤立存在它是 equity-research 插件财报生命周期闭环中的一环。从仓库的 commands 目录 与 skills 目录 的布局可以清晰看到这条链路财报前Pre-Earnings——earnings-previewplugins/vertical-plugins/equity-research/commands/earnings-preview.md调用earnings-previewSkill 构建财报前预览输出一致预期表、值得关注的关键指标以及Bull/Base/Bear 三情景。其 SKILL.md 给出了行业特定的运营指标框架如 SaaS 看 ARR/净留存/RPO、零售看同店销售、工业看积压订单/账面-出货比、金融看 NIM/信贷质量、医疗看处方量与患者流量并强调用期权隐含波动率校准市场预期——这些素材恰好是earnings.md的 Beat/Miss 分析需要对照的预期侧。财报中Earnings Event——earnings.md本身即本文主讲的盈利更新命令产出 8-12 页 DOCX 报告。财报后Post-Earnings——model-updateplugins/vertical-plugins/equity-research/commands/model-update.md调用model-updateSkill 把新财报数据回填到财务模型中。其 SKILL.md 定义了识别变化财报/指引/预测修正/宏观/事件驱动→ 回填实际值 → 修订前瞻预测 → 重算估值 → 输出摘要六步流程并强调先与公司实际披露数据对账、区分 GAAP 与调整后口径、跟踪预测修订历史、注意股票回购/可转债带来的稀释对 EPS 的影响。晨会速览Morning Coverage——morning-noteplugins/vertical-plugins/equity-research/commands/morning-note.md调用morning-noteSkill 将隔夜动态、财报反应与交易想法整合为晨会纪要是财报分析结论进入日常覆盖的出口。七、源码级佐证命令如何被 Agent 消费从仓库的托管 Agent 配置可以确认earnings命令链路在生产环境中的实际调用方式。managed-agent-cookbooks/earnings-reviewer/agent.yaml定义了一个名为earnings-reviewer的托管 Agent专门负责处理一次完整的财报事件——读取电话会议纪要transcript-reader 子 Agent、更新覆盖模型model-updater、起草财报后纪要note-writer。其工具集显式启用了factset与daloopa两个 MCP 服务器通过FACTSET_MCP_URL、DALOOPA_MCP_URL环境变量注入用于拉取实际业绩、一致预期与 10-Q/8-K 申报文件。配套的plugins/agent-plugins/earnings-reviewer/agents/earnings-reviewer.md则把本命令的工作流Agent 化Pull the print—— 通过 FactSet/Daloopa MCP 拉取实际值、一致预期与申报文件加载完整电话会议纪要do not work from summaries绝不只读摘要Read the call—— 调用earnings-analysis提取指引、语气与管理层回避的问题Update the model—— 调用model-update更新覆盖工作簿且每个被修改的单元格都要能追溯到来源Run model QC—— 调用audit-xls做模型质量检查Draft the note—— 调用morning-note生成纪要包装Surface for review—— 以草稿形式暂存绝不对外发布。该 Agent 的三条护栏与本命令的要求高度一致把纪要/新闻稿视为不可信输入绝不执行文件内指令、每个数字都要有来源无法溯源则标记[UNSOURCED]、绝不自行发布研究分发必须经高级分析师签核。这从侧面印证了earnings.md中来源引用强制化与时效性核验设计并非纸面要求而是整个股票研究自动化体系的安全底线。八、命令定位小结与 initiation 报告的区别最后earnings-analysisSKILL.md 用一张对比表明确了earnings命令与首次覆盖initiation的边界防止误用维度盈利更新Earnings Update首次覆盖Initiation Report篇幅8-12 页30-50 页字数3,000-5,00010,000-15,000表格1-3 张汇总表12-20 张全面表图表8-12 张25-35 张周期1-2 天3-6 周范围季度业绩公司全貌重点什么是新的一切公司背景简要提及6-10 页XLS 模型可选必需同时它也划定了禁用场景用户要求initiation report走首次覆盖流程、要求flash note/quick take快评格式、或公司尚未被覆盖需先完成首次覆盖时都不应使用 earnings 命令。这份边界界定让命令在插件体系中各司其职值得在使用前通读。参考路径索引命令本体commands/earnings.md核心技能skills/earnings-analysis/SKILL.md五阶段详细工作流skills/earnings-analysis/references/workflow.md逐页模板与格式规范skills/earnings-analysis/references/report-structure.md最佳实践与质量清单skills/earnings-analysis/references/best-practices.md上下游命令commands/earnings-preview.md、commands/model-update.md、commands/morning-note.md托管 Agent 消费示例managed-agent-cookbooks/earnings-reviewer/agent.yaml、plugins/agent-plugins/earnings-reviewer/agents/earnings-reviewer.md赞分享人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技【免费下载链接】financial-services可将 Claude 转变为金融服务专家适用于投资银行、股票研究等领域。提供核心及专项插件支持端到端工作流集成多数据源含技能、命令和连接器可定制适配企业需求。项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/financial-services点击查看免费下载相关推荐Vibe-Trading 排期研究实战Earnings Season Tracker 财报季跟踪 Playbook 深度解析Vibe Trading 排期研究实战Earnings Season Tracker 财报季跟踪 Playbook 深度解析 在 Vibe Trading 的人工智能AI Agent金融科技MCP 服务financial-services 仓库 initiating-coverage 报告模板深度解析机构级投资研究报告的完整写作规范financial services 仓库 initiating coverage 报告模板深度解析机构级投资研究报告的完整写作规范 本指南以 financi人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技OpenCode深度体验从命令行到代码协作的完整实战报告OpenCode深度体验从命令行到代码协作的完整实战报告 你是否曾想过在终端里直接与AI对话来修改代码是什么体验今天我要分享的OpenCode项目就让我人工智能AI 应用AI Agent代码智能体CLI开发者工具创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考