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开发只读github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

financial-report-analyzer财务报告分析器

Agent Skill

financial-report-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

399

周安装

16

GitHub Stars

18,605

下载量

129
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:financial-report-analyzer(财务报告分析器)
来源仓库:https://github.com/eosphoros-ai/db-gpt
仓库路径:skills/financial-report-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/eosphoros-ai/db-gpt --skill financial-report-analyzer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eosphoros-ai/db-gpt --skill financial-report-analyzer

简介

financial-report-analyzer 系统化解析上市公司财报生成专业分析报告。

  • 自动提取营收利润等核心数据并计算毛利率 ROE 等比率。
  • 支持 PDF 与文本双格式输入并通过 pdfplumber 解析内容。
  • 输出包含可视化图表与业务解读的综合评估结论。
  • 依赖 execute_skill_script_file 工具链完成全流程处理。

SKILL.md

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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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

  1. 渲染报告

- 调用 html_interpreter,使用 template_path 模式: {"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data 中包含数据指标或图表路径,否则 JSON 过大会导致截断。

  1. 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_datachart_pathsanalysis 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。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

37.99%
按下载量换算49

Claude

27.73%
按下载量换算36

Cursor

20.33%
按下载量换算26

Gemini CLI

9.46%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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