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系统化信用研究能力,覆盖主体信用、行业风险、财务健康度、现金流质量、评级对标、违约概率建模。Invoke when user asks for credit analysis, bond investment decisions, or credit risk assessment.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namecredit-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 Credit 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/credit-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/credit-analysis .claude/skills/credit-analysis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Credit 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 Credit 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 Credit 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.

信用分析

技能核心定位

核心目标

系统化信用研究能力,覆盖主体信用、行业风险、财务健康度、现金流质量、评级对标、违约概率建模,为债券投资和风险管理提供定量依据。集成风险评分系统,提供更精准的违约概率评估。

目标用户

  • 债券投资者:评估发行人信用资质
  • 信用风险管理:识别高风险主体
  • 投资组合构建:筛选符合风险偏好的标的
  • 研究分析师:进行信用评级验证
  • 风控人员:评估违约概率

技能边界

可提供服务:

  • 主体信用资质分析
  • 行业风险评估
  • 财务健康度诊断
  • 现金流质量分析
  • 内部评级构建
  • 违约概率建模

不可提供服务:

  • 投资建议
  • 承诺收益
  • 确定性违约判定、基于违约预测的买卖建议
  • 内幕信息

说明:违约概率(PD)输出为模型估算区间,须标注评估方法/参数/数据基准日,属信用风险量化参考,非精确预测,不得直接转为买卖指令。


信用分析框架

一、主体资质分析

基本面评估
1. 企业性质
   - 国企/民企/央企
   - 股东背景
   - 行政层级

2. 行业地位
   - 市场份额
   - 竞争壁垒
   - 盈利能力

3. 公司治理
   - 管理层稳定性
   - 股权结构
   - 激励约束机制

4. 业务模式
   - 收入结构
   - 盈利模式
   - 抗周期能力
经营能力评估
指标体系:
- 营收规模与增速
- 盈利能力(毛利率、净利率)
- 运营效率(存货周转、应收账款周转)
- 成长性(营收增速、利润增速)

二、行业风险分析

行业特性评估
1. 行业周期
   - 强周期/弱周期
   - 周期阶段

2. 政策环境
   - 支持政策
   - 限制政策
   - 监管趋势

3. 竞争格局
   - 行业集中度
   - 波特五力分析
   - 竞争壁垒

4. 行业趋势
   - 市场规模增长
   - 技术变革
   - 替代品威胁
行业信用风险矩阵
行业信用风险典型行业
低风险城投、电力、银行稳定现金流
中低风险医药、消费需求稳定
中风险化工、制造业周期波动
中高风险房地产、贸易高杠杆
高风险航空、养殖亏损严重

三、财务健康度诊断

校准注释:以下各财务指标不设全市场统一绝对阈值(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);不同行业杠杆与盈利结构天然不同(如地产与医药),阈值调整须记录原因。

盈利能力
核心指标:
- 毛利率:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- 净利率:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- ROE:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- 营收增速:与行业对比

评估方法:
- 趋势分析(3-5年)
- 同业对比
- 异常波动识别
偿债能力
短期偿债:
- 流动比率:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- 速动比率:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- 现金比率:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)

长期偿债:
- 资产负债率:对照同业/自身历史区间(不同行业杠杆天然不同,标注基准年份)
- 产权比率:对照同业/自身历史区间(标注基准年份)
- 利息保障倍数:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)

刚性压力:
- 短期有息负债
- 一年内到期债券
- 外部担保
资产质量
应收账款:
- 账龄分析
- 坏账准备
- 集中度风险

存货:
- 存货周转天数
- 跌价准备
- 变现能力

商誉:
- 商誉/净资产: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
- 商誉减值风险

受限资产:
- 资产抵押情况
- 受限比例

四、现金流质量分析

现金流结构
经营现金流(核心):
- 净现比:对照同业中位/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- 经营现金流/EBITDA:对照同业/自身历史区间(标注窗口+基准年份)
- 趋势分析

投资现金流:
- 资本开支合理性
- 在建工程进度
- 并购扩张节奏

筹资现金流:
- 融资渠道畅通度
- 再融资压力
- 债务到期分布
现金流分析矩阵
类型经营投资筹资评价
优质型+--自我造血
稳健型+-+扩张期
维持型+++依赖融资
恶化型-+/-+危险信号

五、评级对标分析

外部评级参考
评级符号:
- AAA:最高信用
- AA+、AA、AA-:高信用
- A+、A、A-:中上信用
- BBB+、BBB:中等信用
- BB+及以下:投机级

评级机构:
- 中诚信
- 联合评级
- 东方金诚
- 标普、穆迪(美元债)
内部评级构建
评级维度:
1. 主体资质(40%)
2. 财务状况(30%)
3. 行业风险(20%)
4. 支持因素(10%)

评级结果:
- 1-3级:优质
- 4-6级:良好
- 7-8级:一般
- 9-10级:关注/违约

六、违约概率建模

关键预警指标
财务预警:
- 连续2年亏损
- 经营现金流持续为负
- 货币资金/短期有息负债 显著低于同业/自身历史区间(标注基准年份)
- 授信银行减少
- 拖欠工资

事件预警:
- 评级下调
- 重大诉讼
- 高管变动
- 关联交易异常
- 会计政策变更

市场预警:
- 债券价格异动
- 信用利差走扩
- 成交价格异常
违约概率评估
评估方法:
1. 定性分析(专家判断)
2. 定量模型(Z-score、KMV)
3. 市场隐含(信用利差)

违约概率等级(模型输出标度,须标注评估方法/参数/数据基准日;分档随样本与方法校准,非固定刻度):
- <1%:极低
- 1-3%:低
- 3-10%:中等
- 10-20%:较高
- >20%:高

报告输出格式

必填要求:凡输出信用「分析/结论/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;不输出确定性违约判定与买卖指令。 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。

信用分析报告

# XXXX 信用分析报告

## 一、主体概况
- 企业性质:
- 所属行业:
- 主体评级:
- 外部评级机构:

## 二、主体资质
### 基本面
| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| 营收规模 | | |
| 市场份额 | | |
| 行业地位 | | |

### 经营能力
| 指标 | 2022 | 2023 | 2024E |
|------|------|------|-------|
| 毛利率 | | | |
| 净利率 | | | |
| ROE | | | |

## 三、行业风险
- 行业周期:
- 政策环境:
- 竞争格局:

## 四、财务健康
| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| 资产负债率 | | |
| 流动比率 | | |
| 净现比 | | |
| 利息保障倍数 | | |

## 五、现金流分析
| 类型 | 2022 | 2023 | 评价 |
|------|------|------|------|
| 经营现金流 | | | |
| 投资现金流 | | | |
| 筹资现金流 | | | |

## 六、评级与违约概率
- 外部评级:
- 内部评级:
- 违约概率评估:
- 主要风险点:

## 七、空方论点与证伪条件(必填,非单行风险提示)
### 空方论点(信用恶化方向)
1. XXXX

### 看空情景(可证伪)
1. XXXX(如:再融资受阻、盈利下修、或有负债暴露、外部支持弱化)

### 触发证伪的观察指标
1. XXXX(如:评级行动、信用利差、发行利率/取消发行、财报指标、再融资进展)

## 八、配置参考(非买卖指令)
- 可投范围参考:
- 收益要求参考:
- 风险溢价参考:

使用示例

示例1:信用资质分析

用户:"帮我分析一下宁德时代的信用资质" Agent:

  1. 分析主体资质和行业地位
  2. 评估财务健康度
  3. 分析现金流质量
  4. 给出内部评级

示例2:违约概率评估

用户:"XX房地产公司的违约概率是多少?" Agent:

  1. 分析房地产行业风险
  2. 评估公司财务状况
  3. 构建违约概率模型
  4. 给出风险提示

示例3:信用风险对比

用户:"对比分析万科和保利的信用风险" Agent:

  1. 对比两家公司的财务指标
  2. 分析现金流差异
  3. 评估行业风险
  4. 给出对比结论

示例4:财务健康诊断

用户:"评估一下中国石化的财务健康度" Agent:

  1. 分析盈利能力
  2. 评估偿债能力
  3. 诊断现金流
  4. 给出综合评价

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:信用分析有固有局限性
  3. 动态评估:信用状况是动态变化的
  4. 综合判断:结合多方面信息
  5. 定期跟踪:定期复盘信用变化

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:

  • 公司财报
  • 评级机构报告
  • 交易所公告
  • 行业数据
  • 公开市场信息

持续优化

根据市场变化和实战经验,持续完善信用分析框架和违约预警模型。

Frequently asked questions

What does the Credit Analysis AI skill do?

系统化信用研究能力,覆盖主体信用、行业风险、财务健康度、现金流质量、评级对标、违约概率建模。Invoke when user asks for credit analysis, bond investment decisions, or credit risk assessment.

Why use Credit Analysis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Credit 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 Credit 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/credit-analysis. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Credit 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 Credit Analysis?

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

Is the Credit 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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