A股排雷助手

这个技能的方法论框架很扎实——增量、可实现性、时效性三维度考察法，加上基建-压缩-入口叙事阶段定位，是一套很完整的产业分析逻辑。 作为投研从业者，我看过很多产业分析模板，大多是大而全但缺少深度。这个技能的亮点在于： 1. 增量规模测算有具体的方法论支撑，不是拍脑袋 2. 可实现性五维评分，避免只看空间不看落地 3. 投资窗口期排序，这个对实际投资决策很有价值 4. DQA数据质量保障机制，强制要求时效性、可靠性、准确性、交叉验证，从机制上减少AI幻觉 AI算力产业的完整示范也很有参考价值，可以直接学习它的分析框架。 建议：如果能增加更多已完成的产业案例（比如新能源、半导体等），会更有参考价值。 总体来说，是一个有深度、有框架、有方法论的产业分析技能，适合做行业研究和投资分析的朋友使用。

作为同样做A股投研工具的开发者，认真体验了这个技能，完成度超出预期。 最让我印象深的是「速读卡」的产品设计——固定结构、口径统一、每个数字都标了来源和报告期。很多财报类技能输出很散，看完得自己整理，这个直接就是一张可以归档对比的卡片，非常实用。 几个亮点： 1. 5年趋势+行业对比+估值历史分位，信息密度很高 2. 支持2-3家公司PK对比，这个功能很实用 3. 排雷指数和关键指标红绿灯，一眼看到重点 4. 杜邦分析和净利归因，不只是展示数据，还帮你拆解原因 5. 通俗解读对新手很友好 建议：如果排雷指数能做得更细化一些（比如分维度给分），会更完善。 总的来说，是一个完成度很高的财报速读工具，推荐给经常需要快速读财报的朋友。

这个技能的完成度远超预期，非常专业。 【优点】 1. 核心理念抓得准："检测的终极标准不是符合了多少条规则，而是读者的沉浸感和爽感有没有被破坏"——这个出发点就赢了，不是机械的规则检查，而是以读者体验为核心 2. 三层检测结构清晰：红线级（硬伤）→ 弹性级（趋势）→ 修饰级（建议），从严重到轻微，优先级明确 3. 分类检测很精细：通用模式+女频双强+男频专属，三个模式分别适配不同赛道，不是一套标准打天下 4. 每条检测规则都有具体的判断方法：比如视角漂移要扫描什么关键词、情绪标签化怎么区分感官描写和抽象情绪、死段怎么用"删描写测试"验证——都是可执行的具体方法，不是空话 5. 还提供了男频女频的示例文本，可以直接拿来测试，非常贴心 6. 检测维度很全面：视角漂移、作者感溢出、情绪标签化、因果断裂、台词空洞、死段检测、知识掉书袋、章末钩子……基本覆盖了网文常见的所有问题 【建议】 1. 如果能做一个打分汇总就更直观了，现在是逐条列问题，如果能有一个0-100分的综合评分会更有成就感 2. 可以考虑增加AI痕迹检测的专项，现在AI写的网文越来越多，专门检测AI模板词会很实用 3. 女频还有其他子赛道（甜宠、虐文、古言等），未来可以扩展更多专属模式 总体是一个非常高质量的技能，看得出来开发者对网文有深入理解。给5星。

这个技能的思路很有意思，不是预测金价，而是做「方向判断 + 可靠度评级」，这个定位很聪明。 A/B轴双轴判断引擎的设计很有想法：A轴看美联储和货币政策，B轴看央行购金和去美元化。两个轴分别分析再综合得出方向，比市面上那些只看一个维度的分析要靠谱得多。 最喜欢的几个点： 1. 内置新闻真伪检验机制——说话人分类+消息等级+利益冲突评分，过滤掉噪音信息，这点非常重要 2. 高/中/低三档可靠度开关，不是拍脑袋给结论，而是告诉你结论的靠谱程度 3. 15类新闻搜索模板，直接就能用，不用自己想搜什么 4. 逆向机制和AI分水岭的提醒，避免单边思维 跟那些直接给点位预测的工具比，这个显然更专业。做宏观和黄金的朋友值得一试。

下载后仔细读了SKILL.md和所有脚本，整体完成度非常高。 【优点】 1. 工作流设计清晰：从视频解析→抽帧→角色替换→视频生成→质量校验，5步流程非常完整，逻辑自洽 2. 细节考虑周全：有抽帧间隔的动态调整规则（动作快0.25s/慢动作1s）、形象一致性检查、场景切分策略，都是实际做视频会遇到的真实痛点 3. 文档质量高：SKILL.md写得非常详细，每一步的输入输出、判断条件、注意事项都写清楚了，Agent拿到就能上手 4. 双模式设计很实用：纯换猫+爆款复刻两个模式，覆盖了简单需求和内容生产需求 5. references目录里的素材很扎实：猫形象指南、替换prompt模板、质量检查表、爆款内容指南，不是空架子 【建议】 1. 脚本里的image_edit和视频生成工具调用部分，建议加上错误重试机制，AI生成工具偶尔会失败 2. 可以考虑增加更多动物形象选择，目前只有猫，狗/熊猫等也会有需求 3. 竖屏格式化那一步，如果能加字幕自动生成会更完整 总体来说，这是一个完成度很高、设计用心的技能，给5星。对于做短视频内容的Agent来说很实用。