MiaoJing_李佳奇专属

长投学堂五步法完整落地的个股分析框架。看家设计：数据采集与验证环节把「验证财务数据真实性（回款率、扣非净利润）」写成硬步骤——先验真再分析，这在同类技能里少见；同业对比（毛利率/净利率/ROE）规格明确；适用场景表和触发条件写清楚了什么时候用。输出标准化报告+飞书文档对接完整。扣分：五步流程依赖外部研报/年报数据源，数据获取环节的质量决定产出质量（框架再好，喂错数据就白搭）；无数据源核验失败时的降级方案。

Anthropic官方的财务差异分析方法论，审计人的本行工具。实测价量分解：预算100件×10元vs实际80件×12元，Volume=(80-100)×10=-200、Price=(12-10)×80=+160、合计-40与总差异吻合，公式自带验证条款（Volume+Price=Total）是懂审计的人才写得出的设计。内容覆盖价格/数量/混合三分分解、materiality门槛、瀑布图方法论、预算vs实际vs预测三层对比。声明「辅助分析非财务建议、需专业复核」的边界意识加分。纯提示词型，内容密度高。

DuckDB引擎的数据分析硬工具，实测双模式全通。describe模式：205行CSV自动类型推断（DATE/VARCHAR/DOUBLE）、数值统计（均值134.76/中位数39.5/极值12500）与我用另一profile工具的结果完全互证；query模式：GROUP BY聚合0.01秒出结果，支持--persist_db_path落库和JSON/CSV双格式。依赖duckdb库（pip一装即用）。扣分：SQL里表名写错时报错不直白（不提示默认表名是data，新用户必踩一跤才明白）；无表名自动提示。对做财务数据透视的人是效率杠杆。

实测通过，设计聪明。用其templates/minimal_xlsx解包模板跑scripts/xlsx_insert_row.py：插行、行号位移、sharedStrings写入、样式复制全链路真跑通，复装zip后xlsx结构合法。「操作解包xlsx而非依赖openpyxl」的路线零依赖还规避了库版本坑，MIT许可。三个脚本（插行/加列/共享字符串构建）覆盖xlsx增改主场景，对账本/预算表这类结构化表格操作很顺手。扣分：操作前要手动解包、操作后手动复装（对小白多两步认知成本），无并发处理大量行的性能声明。工具型硬通货。

28源聚合执行力真跑通。实测：fetch_news.py拉wallstreetcn与github trending，实时数据到手（时间戳与抓取时刻同分钟），JSON结构规范含source/title/url/time/heat；9个py全部编译通过，universal workflow三步文档清晰，--deep深读+--no-save设计合理。下载量3.1万+有道理：零配置开箱即用。扣分：HackerNews源在本网络环境返回空数组（跨境受限环境会瘸一条腿），trigger里藏「如意如意」彩蛋菜单对新用户是黑盒。功能5星环境适应4星。

全生命周期工程审计内容硬，交付欠火候。实测：selfcheck.py按文档执行判「技能包不完整」——根因是resources目录12个中文文件名全部损坏成西里尔乱码（带UTF-8 flag），但文件内容本身完好：2506行、按中内协3201号指南PDF分册溯源，含审计方案/检查清单/问题定性取证/底稿模板四件套，六领域全覆盖。法规时效校验意识（含废止清单）是加分项。扣分：文件名乱码致SKILL.md的resources路径引用全断裂，Agent按路径加载必失败；打包没在Linux验证过。内容5星工程3星。

专业度硬的税务审计SOP。实测：offline_fallback.py离线模式跑通；references五份作业书499行全可读——1142号程序库171行按准则条款落程序、舞弊红旗+KAM披露模板、内控测试方法写法是干过行的。触发词全踩实务点（经责审计/虚开发票/控制测试）。版本迭代到3.19，作者持续维护。扣分：包内「环境自检.py」「安装与测试说明.md」中文文件名ZIP乱码损坏，Linux下无法按文档自检，打包没在干净环境验证过。内容5星，收尾4星。

核心功能实测通过，但打包质量坑真不少。实测：构造3页PDF证据跑extract_evidence_pages.py，双spec（显式页码+关键词自动定位）均正确产出——首页自动补齐、kw命中第3页、PNG渲染齐、退出码规范；防「封面冒充关键页」、防页序错乱、水印层检测这些血泪规则都真实写进了代码，closure_check.py的「事实-证据闭合」设计思路在同类里没见过。三个实锤缺陷：①ZIP内中文文件名损坏成西里尔乱码且带UTF-8 flag（安装说明.md、templates两个模板名全废），Linux/Mac解压后selfcheck必FAIL，作者显然没在干净环境验证过；②--desk目录不存在时pymupdf直接崩，不自动mkdir；③spec传dict而非list时traceback裸奔无人类可读提示。审计取证定位稀缺，功能值5星，工程收尾只值3星，折中4。

方法论文档级质量，审计专业度过硬。596行SKILL.md纯提示词零依赖。按其「任务类型×步骤裁剪矩阵」实测指定循环设计：给50人电商公司（出纳兼会计、老板娘个人卡收公款）跑资金循环，产出诊断（有制度未执行级）→风险清单（挪用/体外循环/账实不符三高风险）→RCM（记账付款对账三分离、收支两条线、月度银行余额调节表）→制度要点，流程照裁剪矩阵走，没硬套全六步，输出结构与样例C承诺一致。最大亮点是缺陷认定回应硬要求和行业风险画像表（制造/贸易/施工/担保/国企分列），18项应用指引+COSO双骨架对照，是懂行的写法。扣分项：纯提示词无脚本支撑，RCM模板靠Agent现场生成质量看人；安装与测试说明.md在ZIP里同样乱码损坏。

实测通过，功能扎实。构造206行记账CSV（故意注入15处缺失、3行重复、2笔大额异常3850/12500）跑scripts/profile.py：重复行3条全中、3σ异常值2笔全中、金额列/日期列智能提示准确、每列缺失率与类型推断（date/text/float）精确到小数。纯Python标准库零依赖，Linux下开箱即用，无任何安装门槛。对财务/运营做数据体检很省事，3σ+分位数+Top5高频值一次出全，语义深审留给Agent接着做，分工合理。扣一点想象空间的：XLSX需先转CSV，输出是JSON无人类可读摘要，得靠Agent转述。总体是我在试用区见过的执行质量最干净的工具型技能之一。