爱建证券股票基本面复盘工具

概述

爱建证券 · 股票基本面分析与复盘

Overview

面向爱建证券研究与投顾场景，对单只股票进行系统性基本面分析，或对既有研判/持仓做复盘验证。从财务、估值、行业、治理四个维度产出结构化 HTML 报告看板；复盘模式在此基础上把"此前的观点、预测、目标价"与"实际结果"对照，沉淀可复用的认知与纪律。

本技能内置两种工作模式，由用户意图自动切换：

• 模式 A · 个股基本面分析：从 0 把"行情/财报 → 财务/估值/行业/治理 → 结论"跑通，产出研究底稿。
• 模式 B · 复盘（投资逻辑验证）：给定一次历史研判（日期 + 核心观点）及其后续实际结果，验证对错、量化兑现度、归因成败、沉淀纪律，既可独立成篇，也可追加在模式 A 报告末尾。
• 模式 C · 组合/持仓批量复盘（Portfolio Review）：把多个持仓/历史研判批量导入，自动聚合"判断胜率、盈亏胜率、平均区间收益、目标价达成率"，合并归因（做对/做错/漏看）与纪律执行，输出组合层面的认知沉淀报告。

模式 A：个股基本面分析（Workflow）

1. 识别公司与市场 — 确定分析标的、市场、代码、行业分类（申万/GICS）
2. 采集数据 — westock-data（腾讯自选股）取结构化行情/财报/估值/研报/股东/公告，NeoData 做自然语言财报/行业/可比公司补充，WebFetch 仅补交易所与巨潮公告原文
3. 财务分析 — 三表 + 营收利润构成 + 核心指标 + 杜邦拆解 + 红旗排查
4. 估值分析 — 相对估值 + 绝对估值 + 业绩预测 + 可比公司 + 历史分位
5. 行业与竞争 — 行业格局 + 波特五力 + 护城河 + 产业链 + 客户与合作伙伴 + 营收地理分布 + 地缘政治风险
6. 公司治理 — 股权结构 + 管理层 + 分红回购 + 资本运作
7. 催化剂与事件日历 — 未来关键事件（财报/产品/解禁/分红）时间锚
8. 生成报告 — 结构化 JSON → 运行脚本 → HTML 看板（含可选复盘板块）

模式 B：复盘（投资逻辑验证）

当用户说"复盘一下我之前对某某的分析""上次说会涨/会双击，现在怎么看""这只我拿了一年，复盘下"等时进入本模式。

Workflow：

1. 定位原研判 — 确认复盘标的、原分析日期（subject.date）、原核心观点（subject.thesis）、原数据/来源（subject.source）。若用户给了此前报告 JSON，直接复用其结论与预测值。
2. 采集实际结果 — 取复盘时点价格（price.now_price/now_date）、区间涨跌幅（计算 return_pct）、原目标价达成情况（target_hit）；若原研判含业绩预测，取已披露财报的实际值（earnings.rows[].actual）算偏离（deviation）。
3. 对照验证 — 将每条原判断落成 verdicts[]（claim/actual/result 对/错/部分对）；价格与业绩兑现度分别落入 price 与 earnings。
4. 归因与纪律 — 成败归因写入 attribution（right/wrong/missed），交易纪律执行写入 discipline（followed/violated）。
5. 后续动作 — 把"应该调整的判断、重新测算的锚、下一步跟踪点"写入 next。
6. 生成复盘报告 — 与模式 A 共用同一模板与脚本：纯复盘报告只填 company + review；合并报告则在基本面 JSON 中追加 review 字段，复盘板块自动渲染在"投资结论"之后。

复盘原则：只复盘、不荐股——聚焦"上次哪里看对、哪里看错、为什么、下次怎么改"，不输出新的买卖评级。

模式 C：组合/持仓批量复盘（Portfolio Review）

当用户说"把我的持仓批量复盘下""这个组合的观点兑现度怎么样""汇总一下我看对看错的比例"等时进入本模式。

输入为组合复盘 JSON：顶层 portfolio（组合名/日期）+ holdings[]，每个持仓含 company、pnl（return_pct/weight/status）与 review（与模式 B 相同结构）。脚本 generate_portfolio_review.py 自动聚合：

1. 总览 KPI：复盘持仓数、判断胜率（对 + 0.5×部分对 ÷ 总判断数）、盈亏胜率（正收益占比）、平均区间收益、目标价达成率（达成 + 0.5×部分达成 ÷ 总数）。
2. 判断验证分布：对 / 部分对 / 错 的堆叠占比条。
3. 判断归因汇总：跨持仓合并 attribution（做对/做错/漏看），按出现频次排序并标注次数。
4. 纪律执行汇总：跨持仓合并 discipline（执行到位/违背），标注次数。
5. 行业分布：按 company.industry 统计持仓笔数。
6. 持仓明细复盘：逐笔展开每个持仓的原观点、价格对照、判断验证、归因与后续动作。

Workflow：

1. 收集每个持仓的历史研判与当前实际结果，按模式 B 的 review 结构逐笔填写（可复用 examples/review_only_sample.json 的结构）。
2. 顶层补充 portfolio 信息与各持仓 pnl。
3. 运行 python scripts/generate_portfolio_review.py <portfolio.json> 生成组合复盘报告。

说明：模式 C 复用模式 B 的复盘字段，仅增加聚合与汇总能力，不改变"只复盘、不荐股"原则。

诚实复盘口径（基线日/新纳入标的，重要）：若某持仓无历史研判、或研判与复盘同日建立（无跨期时间差），不得硬凑"对/错" verdicts 制造验证假象：

• 该持仓标记为「本期新纳入 · 建立研判基线」，subject.date 填当日；
• verdicts 只承载当日已披露事实/状态判断，result 用"对"，并在 note 标注「基线日研判要点（非跨期预测）」；跨期预测性质的内容（如"X 财报将验证…"）用"部分对"并标「未到验证时点」；
• 组合 KPI 的盈亏胜率/平均收益/目标价达成率在无跨期收益、未到验证点时如实记 0%，交付时向用户说明"真正验证锚 = 后续财报披露日"；
• 禁止为凑统计而编造历史预测或"应验/证伪"结论。

参考案例（2026-10-23）：平安银行 + 招商银行组合复盘——600001 核实为邯郸钢铁已退市，用户确认替换为 600036 招商银行；两只研判基线均建于当日，verdicts 标"非跨期预测"，验证锚=平安三季报 10-24 / 招行三季报 10-31。

Step 1: 识别公司与市场

确认：公司名称、股票代码、交易所、市场（A股沪深北 / 港股 / 美股 / 其他）、行业分类（申万/GICS）。无法确定代码时先通过行情工具搜索。

Step 2: 采集数据

2a. 行情与财报（neodata + westock-data 双源）

本技能统一通过 westock-data 与 neodata-financial-search 取数，不混用其它金融 Skill / 网页抓取（避免口径不一致产生幻觉）。两个源各司其职，同一指标只从一个源取：

• westock-data（腾讯自选股，结构化数据权威入口）—— 主结构化源
  • 覆盖：行情快照/市值、三大财报（finance）、估值指标（PE/PB/PS/股息率等）、主营构成、机构评级/一致预期、研报、股东、分红、公告列表、宏观（macro indicator）
  • 调用（⚠️ 关键）：westock-data 是 Node.js CLI，不在 PATH，不能裸跑 westock-data <command>，需用 node 直接执行其脚本 scripts/index.js：

“bash# 先通过 ToolSearch 加载 westock-data skill，获取其安装目录后赋给 WSKILL（二选一）：# WSKILL="<westock-data 内置 skill 目录>" # 加载 skill 后可见实际路径node "$WSKILL/scripts/index.js" quote sh601766 # 行情/市值/估值node "$WSKILL/scripts/index.js" finance sh601766 # 财报三表（lrb/zcfz/xjll）node "$WSKILL/scripts/index.js" report sh601766 # 一致预期/评级/研报node "$WSKILL/scripts/index.js" notice list sh601766 # 公告列表node "$WSKILL/scripts/index.js" macro indicator <指标> --year 2025 # 宏观“

• 建议用 WorkBuddy 托管的 managed node 运行时执行；<WSKILL> 为该内置 skill 的安装目录（加载 skill 后即可见实际路径，Windows/macOS/Linux 路径形式不同，无需写死）。
• A 股用 sh/sz 前缀（如 sh601766），港股 hk，美股字母代码
• 命令未记清时先 node "$WSKILL/scripts/index.js" help
• ⚠️ quote 不支持 --fields 参数，直接读取完整输出再取所需字段
• 适配：报告所需的结构化数字字段（三表、估值、主营构成、股东、分红、公告）首选此源
• neodata-financial-search（NeoData 自然语言金融搜索）—— 自然语言补充源
  • 覆盖七大类：股票/指数/板块/基金/宏观/外汇/大宗；含行情、财报、资金流向、研报评级、公告、行业与产业链数据
  • 调用（⚠️ 关键）：
    • ⚠️ neodata 的 scripts/query.py 会把 token 缓存在该 skill 目录下的 .neodata_token（SKILLS_DIR 即 skill 所在目录）。若内置 neodata skill 安装在只读目录（典型如 Windows 的 Program Files 下的 WorkBuddy 安装路径），直接运行 --save-token 会报 PermissionError。此时应将该 neodata skill 复制到一个可写目录（如用户级 skills 目录 ~/.workbuddy/skills/neodata-financial-search）后再运行：

“bash# 将内置 neodata skill 复制到可写目录（仅首次需要；<内置 neodata skill 目录> 加载 skill 后可见）cp -r "<内置 neodata skill 目录>" "~/.workbuddy/skills/neodata-financial-search"# 用 WorkBuddy 托管的 managed python3 运行（ND 为复制后的 query.py 路径）ND="~/.workbuddy/skills/neodata-financial-search/scripts/query.py" python3 "$ND" --query "中国中车 2025年归母净利润" # 默认 all；纯数字 --data-type api，纯资讯 --data-type doc “

• 凭证：脚本自动管理；仅当输出 TOKEN_MISSING/EXPIRED 或 401/403 时，先调用 connect_cloud_service 取 tempToken，再 python3 "$ND" --save-token "<tempToken>" 重试（最多 1 次）。
• token 落地在可写副本目录下的 .neodata_token，后续无需重复取。
• 适配：财报摘要问答、可比公司对比、行业与产业链数据、资金流向、研报观点汇总，以及 westock-data 未覆盖或更适合自然语言追问的查询

数据分工原则：结构化字段优先 westock-data；自然语言合成 / 跨市场行业数据 / 资金流向优先 neodata；两者都未覆盖的极端缺口，才降级到 2b WebFetch 抓交易所与巨潮原文（且需告知用户数据来源）。

⚠️ 净现金行：多数接口无现成字段，用「货币资金 − 有息负债」自算（两项均需从资产负债表取），并在 key_metrics.note 标注「计算值」与有息负债口径；某年缺失时该年填 null（模板显示" — "），不要估算。

⚠️ 机构预测数据时间过滤（重要）：data_consensus/data_rating 会返回所有季度预测，含已过报告期的历史预测。采集后必须过滤，只保留尚未公布财报的未来报告期（排除规则：报告期季度结束日 + 45 天 < 当前日期 → 剔除）。详见 [Step 4](#step-4-估值分析)。

⚠️ 财务数据口径校验（重要）：接口带 CurrencyType/CurrencyUnit（如"港币"）。港股/海外公司接口可能把财报折算为港币，而公司年报以人民币/美元披露。采集后须核对币种，报告中统一口径并标注（如"营收 1,309 亿元（人民币）"）。

⚠️ 利润口径一致性（重要）：财务分析与机构一致预期统一使用归母净利润（归属母公司股东部分）。含少数股东损益的"净利润"与"归母净利润"差异可能显著，禁止混用；扣非净利润仅作盈利质量辅助，不用于同比与 PE 计算。所有数值标注币种，表格与文本同步体现。

2b. WebFetch 补充（按需）

neodata / westock-data 不足时，抓取：

• 巨潮资讯网（cninfo.com.cn）：年报/季报/公告原文（A 股分部数据主要来源）
• 交易所官网：上交所/深交所/港交所/SEC EDGAR
• 财经媒体：东方财富/同花顺/雪球

原则：机构数据源优先，WebFetch 补充，避免重复抓取。

📎 数据溯源（重要）：每项外部数据记录来源，在最终 JSON 维护 sources 注册表（键→{name, url}），各数据项用 source 字段引用。报告自动在数值旁渲染来源标签，底部"数据来源"清单列出全部链接（见 [references/data_schema.md](references/data_schema.md)）。

Step 3: 财务分析

读取 [references/financial_metrics.md](references/financial_metrics.md) 获取完整指标体系。核心产出：

1. 利润表：近 5 年营收/成本/毛利/归母净利润（主口径，标注币种）/扣非净利润（辅助）
2. 营收和利润构成：分业务/产品拆解（占比、增速、盈利差异、集中度）
3. 核心指标表：毛利率/净利率/ROE/ROIC/资产负债率/现金流比/现金及现金等价物/净现金（计算值）（近 3 年）
4. 杜邦拆解：ROE = 净利率 × 周转率 × 权益乘数
5. 红旗排查：利润与现金流背离、应收/存货异常、商誉占比等
6. 财务洞察：3-4 条关键发现

营收和利润构成（revenue_mix）：指标为横轴列、构成项为纵轴行，末尾合计行。公司未披露分业务利润时，利润三列整体隐藏，禁止编造。详规见 data_schema.md 与 financial_metrics.md。

Step 4: 估值分析

读取 [references/valuation_methods.md](references/valuation_methods.md)。核心产出：

1. 估值指标表：PE/PS/PEG/PB 当前值、行业均值、5 年分位、判断
2. DCF 测算（数据充分时）：WACC、永续增长率、合理估值区间
3. 可比公司：3-5 家同行业对比 PE/PS/PB（用 data_quote 的 codes 批量获取）
4. 业绩预测：机构对未来 1-2 年营收/利润预测，含滚动 12 个月动态 PE（口径见下）；外资覆盖充分时补 foreign_banks 对比（高盛/大摩/小摩/瑞银/花旗/美银，WebFetch 抓取，禁止编造）
5. 估值结论：当前估值区间与安全边际

⚠️ 业绩预测时间过滤：只保留未来报告期（季度结束日 + 45 天 ≥ 当前日期）。过滤后无数据 → 板块自动隐藏。

⚠️ 滚动 12 个月动态 PE 口径：PE = 当前市值 ÷ 截至该报告期滚动 12 个月净利润（归母）。季度行 = 已过报告期用实际财报利润 + 未过用预测值；年度行 = 全年预测净利（即 Forward PE）。所有行同量级、可跨行比较，季度/半年行模板加 * 标记。

行业估值选择：消费/医药→PE，银行→PB，科技/SaaS→PS/PEG，周期股→PB，地产→NAV。

Step 5: 行业与竞争格局

读取 [references/industry_analysis.md](references/industry_analysis.md)。核心产出：

1. 行业概况（规模/增速/渗透率/生命周期）
2. 竞争格局（CR3/CR5、市占率、格局类型）
3. 波特五力
4. 护城河（类型与强度）
5. 产业链定位图示（上游/中游/下游，本公司红色高亮、竞争者黄色高亮）
6. 重要客户与战略合作伙伴
7. 营收地理分布（境内/海外占比与趋势）
8. 地缘政治风险（海外营收占比显著时必做）

Step 6: 公司治理与资本运作

读取 [references/governance_checklist.md](references/governance_checklist.md)。核心产出：股权结构、管理层、分红回购、股权激励、资本运作、治理风险。

Step 7: 催化剂与事件日历

用 catalysts 字段输出未来关键事件（财报日/产品发布/解禁/分红除权/政策窗口），含日期、事件、类型、可能影响。

Step 8: 生成 HTML 报告

⚠️ 生成前必做：JSON 修复 + 结构校验（硬性）

LLM 生成的报告 JSON 常把中文引号写成半角 "（如 这是"强壁垒"的典型折价），导致 json.loads 失败或生成脚本报错。生成报告前必须依次执行：

# 在本 skill 目录下执行（scripts/ 为本 skill 自带脚本，用 WorkBuddy 托管的 managed python3）
python3 scripts/repair_json.py <data.json>          # 1) 修复中文半角引号 / 内部 ASCII 引号（原地覆盖，先备份 .bak）
python3 scripts/validate_report_data.py <data.json> # 2) 结构校验（[ERROR] 未通过不得擅自生成）

• validate_report_data.py 退出码 1 = 存在阻断级问题（JSON 非法、必填字段缺失、必填 key_metrics 行缺），必须修复后再生成。
• 仅 [WARN] 时建议复核但仍可生成；出现 [ERROR] 不得生成。

方式一：脚本生成（推荐）

1. 按 [references/data_schema.md](references/data_schema.md) 组织 JSON（基本面字段 + 可选 review 复盘字段）
2. 运行：

# 省略 --output 时自动按公司名称命名：公司名称_分析报告.html
python scripts/generate_report.py <data.json>
# 或指定输出
python scripts/generate_report.py <data.json> --output <output.html>

# 组合/持仓批量复盘（模式 C）：省略 --output 时自动命名 组合名称_组合复盘报告.html
python scripts/generate_portfolio_review.py <portfolio.json>
python scripts/generate_portfolio_review.py <portfolio.json> --output <output.html>

1. 脚本将数据填入 assets/report_template.html，生成完整看板

方式二：直接编辑模板

读取 assets/report_template.html 修改数据与文本。注意：{{price_source}} 占位符替换为来源标签 HTML；REPORT_DATA 须带 sources 注册表与各项 source 字段，模板 JS 自动渲染溯源标签与底部清单。

报告设计规范

• 亮色主题 + 爱建证券蓝主色（涨红跌绿：涨→红 #e53935，跌→绿 #2e9e5b）
• 板块顺序：公司概览 → 财务分析 → 估值分析 → 机构业绩预测 → 行业竞争 → 公司治理 → 催化剂与事件日历 → 投资结论 → 复盘（可选） → 数据来源
• 投资结论无评级徽章：只输出文字分析（thesis）+ 机构结论（institution_view）+ 风险（risks）；结论措辞中性化——thesis 禁止"适合作为…配置品种/值得买入/优选标的"等隐性推荐词，统一落为"跟踪价值 + 具体配置请以公司投顾意见为准"
• 合规要素（模板已默认注入，务必保留）：
  • 头部内部使用警示条 compliance-note（"内部研究/复盘工具输出 · 未经合规审定不得外发 · 不构成投资建议"）
  • 机构结论末尾自动附加"注：上述机构评级与目标价均为第三方独立意见，不代表爱建证券立场，不构成投资建议"
  • 页脚升级版免责声明（AI 生成 / 内部参考 / 非投资建议 / 数据公开合法 / 无利益关系 / 不得外发）
  • 结论措辞中性化：thesis/review.next 等涉"评价/建议"表述不得含"适合配置/值得买入/优选标的"等隐性推荐，统一落为"跟踪价值 + 以投顾口径为准"（见 compliance_checklist.md 第四节）
  • 详见 [references/compliance_checklist.md](references/compliance_checklist.md)
• 复盘板块（模式 B / 合并报告）：由 review 字段驱动，渲染原观点、价格对照条、核心判断验证（对错徽章）、业绩兑现度表、成败归因与纪律、后续动作
• 数据溯源：每个外部数据点带来源标签，底部含"数据来源"清单
• 图表：Chart.js（CDN），营收/利润率/PE 分位/可比公司
• 响应式：适配桌面与移动端
• 样式：默认亮色爱建蓝；可一键切换「金融科技深色版」——python3 scripts/restyle_report.py <报告.html>（样式资产 assets/fintech_dark_style.css，自动保留合规三件套）。用户默认偏好深色科技风，报告生成后可顺手切换，与既往报告风格统一

复盘方法参考

模式 B 的方法论、对照框架与常见归因维度见 [references/review_methods.md](references/review_methods.md)。

执行约束（硬性，全模式适用）

以下为本技能执行的硬性约束，违反将导致报告生成失败、数据失真或合规问题，必须逐项遵守：

A. 工具与数据调用约束

1. 数据源锁定：只使用 westock-data + neodata-financial-search 双源取数，禁止混用其它金融 Skill / 网页抓取（除非已降级到 2b 的交易所/巨潮原文）。同一指标只从一个源取，避免口径漂移与幻觉。
2. westock-data 必须用 node 直跑脚本：该 CLI 不在 PATH，固定用

node <westock-data skill 目录>/scripts/index.js <command>（<westock-data skill 目录> 为其安装目录，加载 skill 后可见；建议用 WorkBuddy 托管 managed node）；A 股代码 sh/sz 前缀；quote 不带 --fields（读全量输出）；命令不清先 node <ws>/scripts/index.js help。

1. neodata 必须在可写副本运行：neodata 的 query.py 缓存 token 于 skill 目录下 .neodata_token，若内置 skill 装在只读目录（典型如 Windows Program Files 下）会 PermissionError。先 cp -r 到用户级可写目录 ~/.workbuddy/skills/neodata-financial-search 再从副本运行；token 缺失/过期时 connect_cloud_service 取 tempToken 后 --save-token 重试（≤ 1 次）。
2. 生成前必做 JSON 修复 + 校验：见 Step 8 前置校验。LLM 常把中文引号写成半角 " 导致 json.loads 失败；生成报告前必须依次运行 scripts/repair_json.py（修中文半角引号→中文引号、内部 ASCII 引号转义）与 scripts/validate_report_data.py（结构校验，[ERROR] 未通过不得生成）。
3. 标的有效性校验（重要）：采集行情后先校验标的有效性——quote 返回的 volume（成交量）与 amount（成交额）均为 0、且无任何价格变动（change 为 0）时，判定为疑似退市/停牌/代码失效（如 600001 邯郸钢铁 2010 年已换股退市，仍返回 volume=0 的残留历史数据）。不得直接将其作为复盘/分析标的入报告，须先向用户说明核实结果，并与用户确认"替换代码 / 放弃该标的 / 仅作历史备注"后再继续。

B. 口径与内容约束

1. 币种统一：所有财务/预测数值标注币种（CNY/HKD/USD），表格与文本同步；跨币种换算并显式说明（如"港币已按 1 HKD ≈ 0.92 CNY 折算"）。
2. 利润口径：财务分析与一致预期统一归母净利润；扣非仅作辅助，禁用于同比与 PE。
3. 预测时间过滤：机构预测只保留未来报告期（季度结束日 + 45 天 ≥ 今日）；过滤后无数据 → 板块自动隐藏。
4. 动态 PE：滚动 12 个月归母口径，跨行可比（季度/半年行加 * 标记）。
5. 不荐股：投资结论与复盘均不输出买卖评级（买入/增持/减持等），仅文字分析与机构观点；含隐性推荐暗示的结论评价词（"适合作为配置品种/值得买入/优选标的"）一并禁止，thesis 落款中性化为"跟踪价值 + 具体配置请以公司投顾意见为准"。
6. 禁止编造：外资评级/目标价、分业务利润、未披露数据均不得臆造；缺失则隐藏对应列/板块并注明（如 foreign_banks 无可靠数据留空）。
7. 净现金：用「货币资金 − 有息负债」自算并标「计算值」；某年缺失填 null，不估算。
8. 合规三件套（全模式默认携带，硬性）：① 报告头部合规警示条、② 机构结论背书隔离注文、③ 升级版页脚免责声明——已固化在 assets/report_template.html，生成/编辑模板时不得删除；涉价表述按 references/compliance_checklist.md 第四节"复盘纪律记录+观察位"措辞，禁止以操作指令语气写买卖点；生成后按该文档第五节自检清单过一遍。组合复盘模式（模式C）补充：经 review.price.target_hit 转述机构目标价时，同样须带背书隔离声明——"第三方独立意见 · 仅作参考 · 不代表爱建证券立场 · 不构成投资建议"（JSON 与 HTML 双端一致）。
9. 金融/银行特有指标口径（重要）：净息差 / 不良贷款率 / 拨备覆盖率 / 关注率 / 不良生成率等金融股特有指标，三表接口（westock finance）一般不含 → 须用 neodata --data-type doc 从研报/财报正文提取，并以公司财报披露口径为准。⚠️ westock 的成长字段（如 OperatingRevenueGrowRate_Q）是单季同比，勿与财报披露的累计/报告期同比混用（例：招行 2026H1 营收披露口径 +4.83%，勿用 westock 单季 +5.83%）。
10. 数据/措辞双端同步（重要）：手工修改任何数据或合规措辞（thesis / target_hit / 观察位等）后，必须同步更新 ①数据源 JSON 与 ②已生成 HTML 的内嵌 REPORT_DATA，并用 grep 校验"旧表述 0 残留、新表述各端生效"再交付。
11. target_hit 聚合口径与措辞一致（模式C）：generate_portfolio_review.py 按 target_hit 文案关键字归类（含"未达成/未达"→未达成，"部分"→部分达成，"达成"→达成）。措辞须与目标真实状态一致，避免因含"达成"字样被误判为达成（如"未承诺目标价达成"会被误判 hit → 应改写为"未承诺目标价、仅作参考"）。
12. 板块完整性（模式B / 复盘报告）：industry_html/industry_chain/industry_insights/key_customers/strategic_partners 五字段全空时，行业与竞争格局板块自动隐藏。复盘报告建议补入行业概况（H3）+产业链定位，保证板块完整、报告更具参考性（见中远海控复盘案例）。
13. 输出命名：模式 C 输入 JSON 避免以"数据"结尾（否则默认输出 <名>_数据_组合复盘报告.html 冗余），建议直接 --output 指定清晰文件名。

触发示例

资源索引