A股综合分析器
根据A股名称或代码，生成包含两张图表的综合分析报告，严格遵循 references/report_template.md 中的锁定模板。
触发条件
- 股票名称：
康盛股份、贵州茅台、宁德时代
- 任意格式代码：
002418、600519、002418.SZ、sz002418、SH600519
- 口语化表达：
分析一下 002418、看看康盛股份、002418 怎么样、贵州茅台技术面
如果名称有歧义，先询问用户确认后再继续。
数据架构
本 skill 使用多个专业数据源，每个领域选择最可靠的来源：
| 领域 | 主要来源 | 说明 |
|---|
| 价量K线（股票 + 沪深300 + 对比股） | 腾讯财经 | web.ifzq.gtimg.cn + qt.gtimg.cn — 无需认证，实时 |
| 同行业/同概念/题材 | 东方财富F10 ssbk + 板块成员 | 直连 push2delay API，规避 akshare 限流 |
| 基本面 | Fallback链：tushare → akshare → baostock → eastmoney | 来源透明，永不做静默回退 |
| 主营业务构成 | 东方财富 RPT_F10_FN_MAINOP | 按产品/行业/地区拆分 |
前置条件
工作流（单路径，无分支）
第1步 — 解析输入
python scripts/resolve_code.py "康盛股份" # 名称
python scripts/resolve_code.py 002418 # 代码
python scripts/resolve_code.py 002418.SZ # 带后缀代码
python scripts/resolve_code.py sz002418 # 带前缀代码
返回 JSON，包含 code6、ts_code、tencent_code、name、industry。如果匹配到多个结果：{"matches": [...]} — 停下来让用户选择。
第2步 — 运行数据管线
python scripts/fetch_and_analyze.py "康盛股份" --outdir ./output
# （接受名称或代码 — 与 resolve_code.py 参数相同）
这一条命令完成全部数据采集：
- 解析输入
- 通过腾讯财经获取252天K线（股票 + 沪深300 + 4只对比股）
- 获取实时行情（价格 / PE_TTM / PB / 总市值 / 换手率）
- 从东方财富F10
ssbk 分类中选取3-4只对比股：
- 1-2只来自行业板块（以Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ结尾的）
- 1-2只来自概念板块（液冷/算力/储能/新能源等或以"概念"结尾）
- 补充自题材板块
- 运行基本面 fallback 链（tushare → akshare → baostock → eastmoney）
- 获取主营业务构成
- 渲染K线图 →
kline_<code>.png
- 渲染对比图 →
compare_<code>.png
- 写入数据包 →
data_<code>.json
如果 fundamental_used 为 null 且 needs_websearch 为 true，说明4层 fallback 全部失败；Claude 必须 web_search 补充缺失的基本面数据（ROE、利润率、最新财报），再填写报告。
第3步 — 生成叙述性分析 JSON
⚠️ 执行前必读规则（不可跳过）：
- 先读模板理解字段含义 — 在生成 narrative JSON 之前，先
Read references/report_template.md，确认每个字段的名称和含义。
- 逐字段对照 — 下方 JSON structure 是严格契约，字段名不得自创、不得遗漏、不得改名。输出时逐字段核对，确保与 JSON schema 完全一致。
- 不跳步 — 严格按 workflow 顺序执行，不得省略任何步骤（特别是下方的
web_search 要求）。
读取 data_<code>.json，基于 Claude 判断生成叙述性分析 JSON 文件（narrative_<code>.json）。不得编造数字 — 所有数字来自数据包，Claude 只负责叙述和判断类字段。不得编造催化剂/风险 — 催化剂和风险必须基于 web_search 结果，不得凭通用行业知识编造。
写 narrative 前必须 web_search（不可省略）：
- 搜索
<名称> 公告、<名称> 澄清、<名称> 减持、<名称> 利好，覆盖最近30天
- 包含3-5条催化剂和3-5条风险，每条标注 高/中高/中/低 影响级别
- 技术面评分标准：参见
references/technical_scoring.md
narrative JSON 结构（保存为 narrative_<code>.json，放在 output 目录）：
{
"concepts": "3-5个最相关概念板块",
"company_comment": "1-2句公司定性描述",
"price_position": "当前价格位置描述",
"business_comment": "业务结构评价",
"region_summary": "按地区一句话概述",
"tech_score": 3,
"tech_verdict": "中性偏多",
"tech_brief": "简评",
"ma_verdict": "均线排列判断",
"rsi_verdict": "RSI判断",
"macd_verdict": "MACD判断",
"bb_verdict": "布林带判断",
"kdj_verdict": "KDJ判断",
"vol_verdict": "成交量判断",
"market_comment": "vs沪深300一句话点评",
"peer_findings": ["发现1", "发现2", "发现3", "发现4"],
"catalysts": [{"title":"标题", "impact":"高/中高/中/低", "desc":"描述"}],
"risks": [{"title":"标题", "impact":"高/中高/中/低", "desc":"描述"}],
"overall_judgment": "一句话整体判断",
"short_term": {"tech":"...", "support":"支撑位", "resist":"阻力位", "advice":"操作建议", "stop_loss":"止损价"},
"mid_term": {"drivers":"驱动力", "valuation":"估值判断", "support":"中期支撑", "advice":"建议", "target":"目标价", "scenarios":"乐观X/中性X/悲观X"},
"stars": {"fundamental": 1-5, "concept": 1-5, "tech": 1-5, "timing": 1-5},
"stars_comment": {"fundamental":"评价", "concept":"评价", "tech":"评价", "timing":"评价"},
"one_liner": "一句话投资结论"
}
第4步 — 生成 HTML 报告
python scripts/generate_report.py --data ./output/data_<code>.json --narrative ./output/narrative_<code>.json --outdir ./output
生成独立的 report_<code>.html，包含：
- K线图和对比图以 Base64 内嵌
- 所有数据驱动的板块自动格式化（表格、KPI、数字）
- 内联 CSS 暗色主题，与图表风格一致
- 无外部依赖
第5步 — 呈现给用户
告知用户 HTML 报告已生成，路径为 ./output/report_<code>.html，并询问是否在浏览器中打开。
边界范围
- 仅支持A股。 港股/美股代码 → 拒绝并说明。
- 如果基本面 fallback 链返回
needs_websearch: true，必须先 web_search 获取该股票最近财报数据，再填写财务板块。不得留空或使用占位文字。
- 如果股票停牌（实时行情无近期数据）：报告停牌状态，跳过技术面评分，仅输出基本面报告。
- 如果对比股不足3只，使用已有数据继续，并在对比板块标注"同行业数据有限"。
参考文件
references/report_template.md — 报告模板（叙述内容的填写指南）references/technical_scoring.md — 10分制技术面评分标准references/peer_selection_rules.md — 对比股板块分类规则
脚本文件
scripts/
├── resolve_code.py — 名称/代码 → ts_code / tencent_code（东方财富搜索 + 快照）
├── fetch_and_analyze.py — 主管线（一条命令完成全部采集）
├── generate_report.py — 数据JSON + 叙述JSON → 独立HTML报告
├── peer_selector.py — 行业/概念/题材分类 + 代表性选股
├── fundamental_chain.py — tushare → akshare → baostock → eastmoney fallback
├── plot_kline.py — K线渲染（MA / BB / 成交量 / MACD / RSI）
├── plot_compare.py — 归一化1年对比图
└── sources/
├── tencent.py — K线 + 实时行情（无需认证）
├── eastmoney.py — F10 ssbk、主营业务、板块成员、数据中心指标
├── akshare_src.py — 个股信息、行业/概念查询、基本面
├── tushare_src.py — tushare pro 基本面（优先级1）
└── baostock_src.py — 免费季报基本面（优先级3）
