financial-report-analyzer

eosphoros-ai/DB-GPT · Agent Skill

Анализирует финансовые отчеты компаний, извлекая ключевые показатели, рассчитывая коэффициенты, генерируя графики и создавая профессиональные аналитические отчеты.

Перейти к установке ↓

Обзор

Авторeosphoros-aiОрганизация
Репозиторийeosphoros-ai/DB-GPT ↗
Папка скиллаfinancial-report-analyzer
Звёзды19 880
Файлы1
ЛицензияMIT
Обновлён15 марта 2026 г.
СсылкиИсходник скилла ↗ · Репозиторий ↗

Проверка Mozgi

Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.

Безопасность
низкий риск · явных рисков не найдено — полный отчёт покажет детали
Совместимость
только инструкции — подходит большинству агентов
Похожие скиллы
найдено 28 похожих скиллов
Ещё в подписке

Установка

Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.

Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.

Установи мне скилл «financial-report-analyzer» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/financial-report-analyzer/).

1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/financial-report-analyzer/download
   Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/tree/main/skills/financial-report-analyzer
2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне.
3. Положи папку «financial-report-analyzer» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.).
4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/financial-report-analyzer/SKILL.md.
5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче.

Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.

Файлы скилла

1 файл Скачать ZIP

Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.

Содержимое SKILL.md

Оригинальный текст автора · только чтение

财报分析技能 (Financial Report Analyzer)

本技能旨在帮助 DB-GPT 系统化地分析上市公司财报,通过提取核心数据、计算财务比率、生成可视化图表并结合业务背景,产出高质量的财务分析报告。

核心工作流程

1. 数据提取与结构化:

  • 使用 execute_skill_script_file 工具执行 scripts/extract_financials.py 脚本,传入财报文件路径(file_path 参数),自动提取营收、净利润、资产、负债等核心数值。
  • 脚本支持 PDF 文件(通过 pdfplumber 解析)和纯文本文件,返回 JSON 格式的结构化数据。

2. 财务比率计算:

  • 使用 execute_skill_script_file 执行 scripts/calculate_ratios.py,传入 Step 1 的 JSON 数据。
  • 自动计算毛利率、净利率、ROE、资产负债率等关键指标,输出 30 个模板占位符键值。
  • 参考 references/financial_metrics.md 确保指标定义的准确性。
  • 系统会自动保存返回的 JSON 结果(react_state["ratio_data"]),后续 html_interpreter 会自动合并。

3. 图表生成:

  • 使用 execute_skill_script_file 执行 scripts/generate_charts.py,传入 Step 1 的 JSON 数据。
  • 自动生成 3 张可视化图表:
  • financial_overview.png:核心财务指标对比柱状图
  • profitability.png:盈利能力指标横向条形图
  • asset_structure.png:资产结构环形饼图
  • 系统会自动将图片复制到静态目录并记录 URL 映射(react_state["image_url_map"]),后续 html_interpreter 会自动合并。

4. 深度分析:

  • 遵循 references/analysis_framework.md 提供的框架,从盈利质量、偿债风险、营运效率和现金流四个维度进行深度剖析。
  • 结合"经营情况讨论与分析"章节,解释业绩变动的核心驱动因素。
  • 撰写以下 7 段分析文本:
  • PROFITABILITY_ANALYSIS:盈利能力分析
  • SOLVENCY_ANALYSIS:偿债与风险分析
  • EFFICIENCY_ANALYSIS:营运效率分析
  • CASHFLOW_ANALYSIS:现金流与利润质量分析
  • ADVANTAGES_LIST:核心优势列表(HTML <li> 格式)
  • RISKS_LIST:主要风险列表(HTML <li> 格式)
  • OVERALL_ASSESSMENT:综合评价

5. 渲染报告:

  • 调用 html_interpreter,使用 template_path 模式:

```json

{

"template_path": "financial-report-analyzer/templates/report_template.html",

"data": {

"PROFITABILITY_ANALYSIS": "LLM撰写的盈利能力分析...",

"SOLVENCY_ANALYSIS": "LLM撰写的偿债分析...",

"EFFICIENCY_ANALYSIS": "LLM撰写的营运效率分析...",

"CASHFLOW_ANALYSIS": "LLM撰写的现金流分析...",

"ADVANTAGES_LIST": "<li>优势1</li><li>优势2</li>",

"RISKS_LIST": "<li>风险1</li><li>风险2</li>",

"OVERALL_ASSESSMENT": "LLM撰写的综合评价..."

},

"title": "XX公司 2023年度财报分析报告"

}

```

  • 重要:data 字典中只需传入你撰写的 7 段分析文本!后端会自动合并:
  • Step 2 的 30 个数据指标(COMPANY_NAME、REVENUE、NET_PROFIT 等)
  • Step 3 的图表 URL(CHART_FINANCIAL_OVERVIEW、CHART_PROFITABILITY、CHART_ASSET_STRUCTURE)
  • 绝对不要在 data 中包含数据指标或图表路径,否则 JSON 过大会导致截断。

6. 完成:

  • 调用 terminate 返回 1-2 句话的简短摘要。
  • 报告会以卡片形式展示在左侧面板,用户点击卡片即可在右侧面板查看完整报告。

完整流程示例

Step 1: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="extract_financials.py", args={"file_path": "/path/to/report.pdf"})
  → 返回 JSON: {"revenue": 10500000000, "net_profit": 1200000000, ...}  (记为 raw_data)

Step 2: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="calculate_ratios.py", args=<raw_data>)
  → 返回 30 个模板键值,系统自动记录到 react_state["ratio_data"]

Step 3: execute_skill_script_file(skill_name="financial-report-analyzer", script_file_name="generate_charts.py", args=<raw_data>)
  → 生成图表,系统自动复制到 /images/ 并记录 URL 映射

Step 4: (LLM 自行撰写 7 段深度分析文本)

Step 5: html_interpreter(template_path="financial-report-analyzer/templates/report_template.html", data={仅包含 7 段分析文本}, title="报告标题")
  → 后端自动合并数据指标 + 图表 URL + 分析文本,渲染完整报告

Step 6: terminate(result="简短摘要")

资源使用说明

  • 脚本(均通过 execute_skill_script_file 执行):
  • scripts/extract_financials.py:接收 file_path 参数,读取财报文件(支持 PDF 和文本格式),提取核心财务数据。
  • scripts/calculate_ratios.py:计算财务比率,输出 30 个模板占位符键值。系统自动记录结果。
  • scripts/generate_charts.py:生成 3 张可视化图表(matplotlib),系统自动处理图片复制。
  • scripts/fill_template.py:(备用)接收 ratio_data、chart_paths、analysis 三个参数,读取 HTML 模板并替换所有占位符。正常情况下不需要使用此脚本,因为 html_interpreter 的 template_path 模式会自动完成模板填充。
  • 参考:
  • references/financial_metrics.md:包含公式定义。
  • references/analysis_framework.md:包含分析逻辑。
  • 模板:
  • templates/report_template.html:最终交付报告的 HTML 模板(必须严格遵循,不得删减章节或修改表格结构)。由 html_interpreter 的 template_path 参数自动读取并填充。
  • templates/report_template.md:Markdown 版本,仅供参考结构说明。

注意事项

  • 必须使用 execute_skill_script_file 执行脚本(不要用 shell_interpreter),因为 execute_skill_script_file 会自动处理图片复制和数据记录。
  • 脚本提取可能受排版影响,建议在计算前人工核对提取的关键数值。
  • 始终关注"非经常性损益",以评估公司核心业务的真实盈利能力。
  • 对比至少三年的历史数据,以识别趋势。
  • generate_charts.py 依赖 matplotlib,请确保环境中已安装该库。

Вопросы и ответы

Что делает скилл financial-report-analyzer?

Анализирует финансовые отчеты компаний, извлекая ключевые показатели, рассчитывая коэффициенты, генерируя графики и создавая профессиональные аналитические отчеты.

Как установить financial-report-analyzer?

Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.

С какими нейросетями работает financial-report-analyzer?

Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому financial-report-analyzer подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.

Скилл financial-report-analyzer бесплатный?

Скилл опубликован автором eosphoros-ai в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.

Безопасно ли устанавливать скиллы?

Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.

Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?

MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.

Похожие скиллы

Все скиллы →
xlsx Таблицы Excel: формулы, сводные данные, форматирование, чтение и анализ существующих книг. anthropics176k data-analysis Анализирует загруженные файлы Excel/CSV, выполняет SQL-запросы, генерирует статистику и сводные таблицы, экспортирует результаты. bytedance82.3k mx-xuangu Фильтрует акции по рыночным и финансовым показателям, ищет акции в отраслях/секторах, рекомендует акции и сектора, используя актуальные данные. datawhalechina77.3k mx-search Предоставляет доступ к интеллектуальному поиску финансовой информации, фильтруя источники для получения актуальных новостей, аналитики и специфических данных. datawhalechina77.3k data-scientist Анализирует и обрабатывает данные с помощью встроенных движков (DuckDB, Polars) и инструментов. Подходит для анализа CSV/parquet/JSON, группировки, объединения, агрегации, временных рядов и построения графиков. code-yeongyu68.8k stock-analyzer Анализирует акции и рынки, предоставляя выводы, технические данные, инсайты и торговые планы для принятия инвестиционных решений. ZhuLinsen64.8k