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Announcement Analysis

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公告与财报分析技能,快速解读公告、年报、季报内容,判断对股价影响,识别关键信息和投资价值。Invoke when user shares or asks to analyze company announcements, earnings reports, or financial statements.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill nameannouncement-analysis
Stars
57
Forks
9
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by belos-street on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Announcement Analysis AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/announcement-analysis
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent.git /tmp/stock-analytics-agent
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/stock-analytics-agent/.agents/skills/announcement-analysis .claude/skills/announcement-analysis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Announcement Analysis in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Announcement Analysis on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Announcement Analysis is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

公告与财报分析

技能核心定位

核心目标

用于公告影响力与财报质量分析,聚焦公告解读、财报分析、基本面验证。用户上传或粘贴公告、年报、季报、业绩预告,想快速知道:到底有没有用,对股价意味着什么。

目标用户

  • 价值投资者:分析公司基本面变化
  • 事件驱动者:关注公告带来的投资机会
  • 研究分析师:快速解读公告信息
  • 财报学习者:学习如何阅读财报

技能边界

可提供服务:

  • 公告核心内容提取
  • 财报关键数据分析
  • 影响分析(正面/负面)
  • 投资价值判断
  • 信息风险识别

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 预测股价
  • 内幕信息

公告类型与分析框架

1. 业绩预告/快报

分析框架
1. 业绩情况
   - 营收增速
   - 净利润增速
   - 是否超预期

2. 业绩归因
   - 主营业务增长
   - 非经常性损益
   - 基数效应

3. 质量分析
   - 增长质量(是否真实)
   - 持续性(能否延续)
   - 可信度(是否合理)

4. 预期差判断(非涨跌预测)
   - 超预期:预期差为正
   - 符合预期:预期差中性
   - 低于预期:预期差为负
   - 反向情景必写:预期已定价(利好出尽/利空出尽),实际反应可能与预期差方向相反
示例分析
业绩预告内容:XXXX
关键数据:
- 营收:XX亿,同比增长XX%
- 净利润:XX亿,同比增长XX%

分析结论:
- 是否超预期:
- 增长来源:
- 质量评估:
- 预期差判断(含反向情景):

2. 年报/季报

分析框架
1. 业绩表现
   - 营收、净利润
   - 增速变化
   - 季度环比

2. 盈利能力
   - 毛利率
   - 净利率
   - ROE变化

3. 成长性
   - 增长质量
   - 增长驱动
   - 持续性

4. 财务健康
   - 资产负债率
   - 现金流
   - 资产质量

5. 股东回报
   - 分红率
   - 股息率(按 yield_basis 口径,见「分红公告」)
   - 回购计划

6. 治理变化
   - 管理层变动
   - 股权激励
   - 战略调整
示例分析
年报内容摘要:XXXX

核心财务数据:
| 指标 | 本期 | 上期 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 营收 | | | |
| 净利润 | | | |
| 毛利率 | | | |
| ROE | | | |

分析结论:
- 业绩质量:
- 增长持续性:
- 投资价值变化:

3. 重大资产重组

分析框架
1. 交易概况
   - 交易标的
   - 交易价格
   - 支付方式

2. 交易逻辑
   - 战略目的
   - 协同效应
   - 定价合理性

3. 影响分析
   - 对业绩的影响
   - 对估值的影响
   - 对股权结构的影响

4. 风险提示
   - 审批风险
   - 整合风险
   - 业绩承诺风险

5. 预期差与市场反应判断(非股价预测)
   - 历史类似案例
   - 预期差方向 + 正反情景(预期已定价/利好出尽)

4. 股权变动

分析框架
1. 变动情况
   - 变动股东
   - 变动数量
   - 变动比例

2. 变动原因
   - 减持:资金需求、信心不足
   - 增持:看好未来、信心充足
   - 举牌:战略意图、控制权争夺

3. 影响分析
   - 对股权结构的影响
   - 对公司治理的影响
   - 对股价的影响

5. 分红公告

分析框架
1. 分红方案
   - 分红金额
   - 分红率
   - 股息率(yield_basis:默认近 12 个月 DPS 年度化;若单期×4 须显式注明;优先券商实际到账/公司公告 DPS,警惕第三方单期分红失真)

2. 分红质量
   - 盈利能力支撑
   - 现金流支撑
   - 持续性判断

3. 投资者影响
   - 对不同投资者的影响
   - 除权除息影响
   - 分红再投资价值

6. 战略合作/重大合同

分析框架
1. 合作概况
   - 合作方
   - 合作内容
   - 合作期限

2. 商业价值
   - 对业绩的贡献
   - 市场空间
   - 竞争优势

3. 风险提示
   - 履约风险
   - 竞争风险
   - 政策风险

财报质量评估体系

校准注释:以下各质量指标不设全市场统一绝对阈值(如固定百分比一刀切),一律对照同业/自身历史区间(标注窗口+算法+基准年份);不同行业指标天然不同(结算模式、客户集中度、杠杆结构等),阈值调整须记录原因。

1. 收入质量

- 收入现金含量 = 销售商品提供劳务收到的现金 / 营业收入
- 评价:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份),处于自身区间高位为优质、显著低于自身区间需警惕

- 收入季节性 = 各季度收入占比
- 评价:避免过于集中的季节性

- 客户集中度 = 前五大客户占比
- 评价:对照同业/自身历史区间(不同行业集中度天然不同,标注基准年份),显著抬升需警惕

2. 利润质量

- 净现比 = 经营活动现金流净额 / 净利润
- 评价:对照同业中位/自身历史区间(标注窗口+基准年份),持续显著走低需警惕

- 毛利率稳定性
- 评价:大幅波动需分析原因

- 非经常性损益占比
- 评价:对照自身历史区间(标注窗口+基准年份),占比显著抬升需警惕

3. 资产质量

- 应收账款周转天数
- 评价:与行业对比,显著高于行业需警惕

- 存货周转天数
- 评价:与行业对比,大幅上升需警惕

- 商誉占净资产比例
- 评价:对照同业/自身历史区间(标注基准年份),占比显著抬升需警惕

4. 现金流质量

- 经营现金流/投资现金流
- 评价:经营现金流应覆盖投资现金流

- 自由现金流 = 经营现金流 - 资本支出
- 评价:持续为负需警惕

- 筹资活动现金流
- 评价:判断公司融资需求

估值陷阱检查项(输出投资价值判断时必查):

  • 低 PE ≠ 低估:周期股盈利顶部陷阱,须核盈利周期位置
  • 回撤大 ≠ 估值低:跌幅深不构成低估依据
  • 概念/主题辨真伪受益:公告蹭热点与真实业绩贡献须区分
  • 高股息须核可持续性:分红是否有盈利与现金流支撑(按 yield_basis 口径)
  • 增长质量:盈利含量/现金含量(对照上文收入质量、利润质量指标)

报告输出格式

必填要求:凡输出公告/财报「结论/预期差判断/配置参考」,须含「空方论点 + 看空情景(可证伪)+ 触发证伪的观察指标」三段,不得以单行风险提示替代;预期差判断须附「预期已定价/利好出尽」反向情景。 口径:结论统一输出「预期差方向 + 正反双方论点 + 配置参考」;配置参考为分析参考,非买卖指令。

公告分析报告

# XXXX 公告分析报告

## 公告基本信息
- 公告类型:
- 公告时间:
- 公司代码:
- 相关标的:

## 核心内容摘要
(用简洁语言概括公告核心内容)

## 关键数据提取
| 项目 | 内容 | 同比/环比 | 市场预期 |
|------|------|----------|---------|
| | | | |

## 影响分析

### 正面影响
1. XXXX
2. XXXX

### 负面影响
1. XXXX
2. XXXX

## 财报质量评估(如适用)
| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| 净现比 | | |
| 收入现金含量 | | |
| 商誉占比 | | |

## 预期差与市场反应判断(非股价预测)

预期差方向:超预期/符合预期/低于预期 正向情景: 反向情景(预期已定价/利好出尽/利空出尽): 逻辑:


## 空方论点与证伪条件(必填,非单行风险提示)
### 空方论点
1. XXXX

### 看空情景(可证伪)
1. XXXX

### 触发证伪的观察指标
1. XXXX

## 配置参考(非买卖指令)
- 短期视角:
- 中期视角:
- 长期视角:

使用示例

示例1:业绩预告

用户:"帮我分析这份业绩预告" Agent:

  1. 提取关键数据
  2. 判断是否超预期
  3. 分析增长质量
  4. 给出预期差判断(含正反情景)与空方论点/证伪条件

示例2:年报解读

用户:"帮我看看这份年报有什么值得关注的" Agent:

  1. 提取关键财务数据
  2. 分析业绩质量
  3. 识别风险点
  4. 给出空方论点/证伪条件与配置参考

示例3:重组公告

用户:"这个资产重组对股价有什么影响?" Agent:

  1. 分析重组方案
  2. 评估交易价值
  3. 判断对公司的影响
  4. 给出预期差判断(含预期已定价/利好出尽反向情景)

示例4:分红方案

用户:"这个分红方案怎么样?" Agent:

  1. 分析分红方案
  2. 评估分红质量
  3. 判断投资者影响
  4. 给出配置参考(含高股息可持续性核查)

重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 风险提示:公告解读有主观性,可能误判
  3. 综合判断:结合其他信息综合判断
  4. 持续跟踪:关注后续公告验证
  5. 信息核实:注意识别虚假信息

数据获取与口径

  • 获取方式:优先本地 CLI bun run main.ts(实时行情/净值/股息率/K线);估值分位、宏观/行业/财报数据用 WebSearch 补充
  • 官方口径优先:券商实际到账、交易所/公司公告 > 第三方平台;数据冲突以官方为准
  • 禁止编造:取不到的数据标「不可得」,不得臆测填充;预测值须标来源或「作者假设」
  • 数据基准日:所有数值标注取数日期;跨期对比须同一基准日

数据来源清单:

  • 公司公告原文
  • 交易所网站
  • 财报数据
  • 行业信息

持续优化

根据用户反馈和实战经验,持续完善分析框架和信息提取方法。

Frequently asked questions

What does the Announcement Analysis AI skill do?

公告与财报分析技能,快速解读公告、年报、季报内容,判断对股价影响,识别关键信息和投资价值。Invoke when user shares or asks to analyze company announcements, earnings reports, or financial statements.

Why use Announcement Analysis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Announcement Analysis is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Announcement Analysis in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/announcement-analysis. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Announcement Analysis?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Announcement Analysis?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Announcement Analysis with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Announcement Analysis AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by belos-street under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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