name: dazhi description: 買方財報分析工具（大智）。完全自建實現，不依賴 dayu-agent。 支援美股/A股/港股財報下載、投研問答、買方分析報告自動生成、報告渲染輸出。 當用戶提到以下場景時觸發：(1) 下載/獲取/拉取財報（10-K/10-Q/年報/半年報/季報）， (2) 對某隻股票/公司做財報分析/提問/問答， (3) 生成/寫作/撰寫買方分析報告/投研報告/定性分析報告， (4) 渲染報告為 HTML/PDF/Word， (5) 上傳本地財報/補充材料， (6) 使用大智/dazhi 工具進行財報分析， (7) 檢視寫作進度/manifest/章節狀態， (8) 對財報做審計/確認/修復， (9) 互動式投研對話， (10) 初始化/配置工作區或模型。 關鍵詞：財報、年報、季報、10-K、10-Q、投研、買方分析、定性分析、大智、dazhi。 disable: false

大智 (Dazhi) — 買方財報分析

完全自建的買方財報分析系統。不依賴 dayu-agent / dayu-cli / 外部 LLM API。 所有 LLM 任務由 WorkBuddy 自身模型直接完成，無需外部 API 呼叫、無需 API Key。

與 dayu-agent 的關係：本 skill 蒸餾了 dayu-agent 的完整能力（財報下載、投研問答、報告自動生成、多輪互動）， 但所有功能使用 WorkBuddy 自身能力獨立完成，不呼叫外部大模型 API。

執行任務時必須直接執行，不要僅給出命令示例讓使用者自行執行。

環境要求（已完成）

• 工作區: C:\Users\gary\dayu-workspace
• Python: 3.11（C:\Users\gary\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe）
• pandoc: 3.9.0.2（渲染 PDF/Word/HTML）
• Python 包: edgartools, pdfplumber, requests, bs4, lxml, rich, tenacity, tqdm, markdown
• 初始化已完成，無需再次執行 init

核心工作流

1. 財報下載（呼叫 dazhi.py，無需 LLM）

# 美股（通過 SEC EDGAR）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker AAPL
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker AAPL --forms 10K 10Q --start 2016 --end 2026

# A股（通過 cninfo 巨潮資訊網）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker 600519 --forms FY H1 Q1 Q3

# 港股（通過 HKEX 披露易）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker 00700 --forms FY H1 Q1 Q3

# 下載所有型別報告（預設行為）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker 00700

# 強制覆蓋
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py download --ticker AAPL --overwrite

預設下載規則： - 如果不指定 --forms 引數，預設下載所有型別報告： - 美股：10K（年報）、10Q（季報） - A股/港股：FY（年報）、H1（中期報告）、Q1/Q3（季度報告） - 建議明確指定 --forms 引數，避免下載不必要的資料

注意：下載美股財報需設定環境變數 EDGAR_IDENTITY（如有效郵箱地址）， 否則會報 User-Agent identity is not set 錯誤。

2. 投研問答（助理直接完成，無需外部模型）

由助理直接讀取本地財報資料，用 WorkBuddy 自身能力回答問題。 （蒸餾自 dayu-agent 的 dayu-cli prompt 能力）

執行步驟： 1. 讀取 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\processed\*.txt（全部或部分） 2. 根據問題進行分析，區分事實與判斷 3. 輸出回答，末尾必須包含 ### 證據與出處 4. 不輸出目標價、估值區間、倉位建議、買賣建議

使用者問題：{question}

[基於財報資料的分析內容]

### 證據與出處
- SEC EDGAR | Form 10-K | Filed 2025-10-31 | Accession XXXX | 章節路徑
- ...

多輪互動對話（蒸餾自 dayu-agent 的 dayu-cli interactive 能力）：

使用者：@skill:dazhi 分析騰訊控股的財報

助理：
1. 檢查財報資料是否已下載（如果沒有，先執行下載）
2. 讀取 `C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\processed\*.txt`
3. 提取關鍵財務資料
4. 回答使用者問題
5. 等待使用者下一個問題（多輪對話）

使用者：它的現金流情況如何？

助理：
1. 從已讀取的財報資料中提取現金流資訊
2. 分析經營性現金流、自由現金流、現金淨額等指標
3. 回答使用者問題
4. 等待使用者下一個問題（多輪對話）

互動式對話的最佳實踐： - 保持對話上下文（記住之前討論的內容） - 引用之前的分析結果（避免重複讀取資料） - 主動提供相關建議（如"您可能還想知道..."）

3. 自動寫作（助理直接完成，無需外部模型）

由助理直接讀取財報資料，用 WorkBuddy 自身能力撰寫報告章節。 （蒸餾自 dayu-agent 的 dayu-cli write 能力）

重要：本 skill 嚴格按照 dayu-agent 的報告結構（章節 0-10）和分析框架進行寫作， 但所有 LLM 任務由 WorkBuddy 自身完成（不呼叫外部 API）。

執行步驟： 1. 讀取 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\processed\*.txt 2. 執行 infer：判斷公司業務型別與關鍵約束，結果存入 manifest.json 的 infer_result 3. 逐章撰寫：第 1-9 章 → 第 10 章 → 第 0 章 → 來源清單 4. 每章儲存至 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\chapters\ch{id}_{title}.md 5. 更新 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\manifest.json 6. 全部完成後合併為 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\{TICKER}_qual_report.md

寫作流程主線：infer → 第 1-9 章 → 第 10 章（研究決策）→ 第 0 章（投資要點）→ 來源清單

章節列表（嚴格按照 dayu-agent 的結構）：

呼叫示例：

使用者：@skill:dazhi 撰寫騰訊控股的買方分析報告

助理：
1. 檢查財報資料是否已下載（如果沒有，先執行下載）
2. 讀取 `C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\processed\*.txt`
3. 執行 infer（判斷公司業務型別與關鍵約束）
4. 逐章撰寫（第 1-9 章 → 第 10 章 → 第 0 章 → 來源清單）
5. 每章儲存至 `draft\00700\chapters\ch{id}_{title}.md`
6. 更新 `draft\00700\manifest.json`
7. 合併為 `draft\00700\00700_qual_report.md`
8. 使用 pandoc 或 Python 指令碼轉換為 HTML
9. 使用 `preview_url` 工具展示報告

4. 簡化版報告撰寫（助理直接完成，無需外部模型）

如果使用者只需要簡化的投資分析報告（而非完整的買方分析報告），可以使用此工作流。

執行步驟： 1. 下載財報：如果 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\processed\*.txt 不存在或不完整，先執行下載 2. 資料分析：讀取 processed\*.txt 檔案，提取關鍵財務資料（收入、毛利、淨利潤、現金流等） 3. 撰寫報告：按照標準投研報告結構撰寫 Markdown 格式報告 4. 儲存報告：儲存到 C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\{TICKER}\{TICKER}_投資分析報告_YYYY.md 5. 渲染為 Web：使用 pandoc 或 Python markdown 庫將 Markdown 報告轉換為 HTML 網頁格式

簡化版報告結構：

# {公司名稱}（{股票程式碼}）投資分析報告
## {年份}年度財報分析

## 一、執行摘要
## 二、公司概況
## 三、財務分析
### 3.1 損益表分析
### 3.2 分部業務分析
### 3.3 資產負債表分析
### 3.4 現金流量表分析
## 四、業務分析
### 4.1 核心競爭優勢
### 4.2 增長驅動因素
### 4.3 戰略舉措
## 五、風險因素
## 六、估值分析
## 七、投資建議
## 八、結論
## 附錄：財務資料摘要

呼叫示例：

使用者：@skill:dazhi 撰寫騰訊控股分析報告

助理：
1. 檢查財報資料是否已下載（如果沒有，先執行下載）
2. 讀取 `C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\processed\*.txt`
3. 提取關鍵財務資料
4. 撰寫 Markdown 格式報告（簡化版結構）
5. 儲存為 `00700_投資分析報告_2024.md`
6. 使用 pandoc 或 Python 指令碼轉換為 HTML
7. 使用 `preview_url` 工具展示報告

5. 報告渲染（呼叫 dazhi.py 或助理直接完成）

# 使用 dazhi.py 渲染
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py render "C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\00700_投資分析報告_2024.md" -o report.docx
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py render "C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\00700_投資分析報告_2024.md" -o report.html
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py render "C:\Users\gary\dayu-workspace\portfolio\00700\00700_投資分析報告_2024.md" -o report.pdf

# 使用 Python markdown 庫渲染為 HTML（推薦）
python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\convert_md_to_html.py "input.md" "output.html"

推薦使用 Python markdown 庫渲染 HTML，因為： 1. 不依賴 pandoc 執行檔（避免 pandoc 路徑/版本問題） 2. 可以新增自定義 CSS 樣式（響應式設計、表格美化等） 3. 生成獨立的 HTML 檔案（self-contained），可直接在瀏覽器中開啟

6. 上傳本地財報（呼叫 dazhi.py，無需 LLM）

python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py upload --ticker 600519 --files ./貴州茅臺2024年報.pdf --fiscal-year 2024 --fiscal-period FY --company-name 貴州茅臺

7. 檢視寫作狀態（呼叫 dazhi.py 或助理直接讀取）

python C:\Users\gary\.workbuddy\skills\dazhi\scripts\dazhi.py status --ticker AAPL

助理也可直接讀取 C:\Users\gary\dayu-workspace\draft\{TICKER}\manifest.json 檢視進度。

股票程式碼格式

關鍵約束

• 不輸出目標價、估值區間、倉位建議、買賣建議
• 不偽造證據不足的內容，用佔位符標記缺口
• 區分事實與分析：主觀判斷須用自然語言標註
• 前瞻表述用"預計/預期/可能/指引"等，不寫成當前事實
• 證據可追溯：回答末尾必須包含"證據與出處"
• ticker 傳最自然寫法，不手工窮舉變體

佔位符格式

【佔位符】（缺口：{缺失資訊} ｜ 需要：{來源型別} ｜ 已檢索範圍：{範圍} ｜ 下一步：{建議路徑}）

證據與出處格式

• SEC filings：SEC EDGAR | Form XX | Filed YYYY-MM-DD | Accession XXXX | 章節路徑
• 港股/A股：主體 | 報告型別 | 報告期，公告日期 | 章節路徑
• 網頁：機構/網站 | 標題 | 日期 | URL:{link}

故障排除

工作區目錄結構

C:\Users\gary\dayu-workspace\
├── config/
│   └── prompts/           # 寫作模板（dazhi 自帶）
├── portfolio/             # 每個 ticker 的財報與材料
│   └── {TICKER}/
│       ├── meta.json      # 公司後設資料
│       ├── filings/       # 原始財報檔案
│       ├── materials/     # 補充材料
│       └── processed/     # 預處理後文本資料（.txt）
├── draft/                 # write 輸出目錄
│   └── {TICKER}/
│       ├── manifest.json  # 章節狀態
│       ├── chapters/      # 各章 .md
│       └── audits/        # 審計 JSON
├── output/                # 渲染輸出目錄
└── scripts/               # dazhi 指令碼
    ├── dazhi.py          # 主程式
    └── convert_md_to_html.py  # Markdown 轉 HTML 工具

與 dayu-agent 的對比

進階參考

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• 分析規則與寫作規範 → references/analysis_rules.md
• 工作區詳細說明 → references/configuration.md

更新日誌

2026-05-27

1. 蒸餾 dayu-agent 完整能力：
2. 新增投研問答能力（對應 dayu-cli prompt）
3. 新增多輪互動對話能力（對應 dayu-cli interactive）
4. 新增自動寫作能力（對應 dayu-cli write）
5. 嚴格遵循 dayu-agent 的報告結構：
6. 章節 0-10 結構（infer → 第 1-9 章 → 第 10 章 → 第 0 章 → 來源清單）
7. 章節型別（body / special）
8. 所有功能使用 WorkBuddy 自身能力：
9. 不呼叫外部 LLM API
10. 無需 API Key 配置
11. 無需 dayu-agent / dayu-cli
12. 新增簡化版報告撰寫功能：
13. 如果使用者只需要簡化的投資分析報告，可以使用此工作流
14. 報告結構：執行摘要 → 公司概況 → 財務分析 → 業務分析 → 風險因素 → 估值分析 → 投資建議 → 結論
15. 最佳化工作流：下載 → 分析 → 撰寫 → 渲染 → 預覽，全流程自動化

這個 Skill 質量中等偏上，功能覆蓋面廣，支援多種市場的財報下載和分析報告自動生成，寫作規範和審計機制也比較完善。但存在硬編碼路徑問題，更換電腦後可能無法直接使用，且部分文件描述與實際程式碼實現存在不一致，配置說明已過時。普通使用者若使用預設配置可能遇到相容性問題，需手動調整路徑配置。