第 41 卷

一套基础办公 Skill 栈

不要一开始安装十几个 Skill。先选择一个每周都会发生、输入稳定、结果容易验收的任务，例如会议纪要到待办；连续跑通后，再把 PRD、周报和汇报接到同一条链上。

第 18 章把投资分析变成你的日常

投资本身就是一件高度信息密集、强结构化、又极度依赖判断的事：读不完的财报、理不清的行业、吵不停的多空。而整理碎片信息、拆解复杂材料、把思考过程摆到台面上，恰好是 AI 擅长的。

在一次完整的股票研究里，AI 到底能替你做掉哪些低质量的重复劳动，把精力还给判断本身。

先想清楚：AI 在投资里该干什么

多数人对「AI 炒股」的想象是让它预测涨跌。但从真实的高频用法看，绝大多数有价值的提示词其实只集中在四类事上：

・ 读不完的财报，帮我总结；

・ 行业太复杂，帮我把逻辑理一遍；

・ 市场吵得太凶，帮我把多空观点放进一张表；

・ 我怕自己自嗨，帮我找反证。

这四类都不是「预测涨跌」，而是减少低质量思考的时间。AI 在投资里最合理的位置，是一个不知疲倦、不带情绪、随叫随到的研究助理⸺它负责把事实底座打牢，把判断留给你。

和办公三件套一样，动手前先用五个问题给这次研究定标。很多「AI 分析得不好」，根源不是模型不会分析，而是人没把研究目标说清楚。

是决定当下加减仓。

标的具体是哪家公司、哪个行业天孚通信（300394），光通信 / CPO 板块。

材料哪些是事实来源，哪些只是参考年报、三季报、券商研报是事实来源；股吧观点只作情绪参考。

深度只要事实梳理，还是要到估值和多先做事实底座（Prompt 1‑3），再空推演上尽调级 DeepResearch

（Prompt 8）。

验收怎么判断结果可用每个判断都能追到数据来源，事实与观点分开标注。

先选对工具：金融场景的 Skill 组合

在进入提示词之前，先认识本章会用到的几个 Skill。它们分工不同，可以单用，也可以像流水线一样串起来。

stock‑advisor单只股票的端到端分析上传截图或给出代码，自本章主线，第三、四节详动跑完技术面、基本面、解

交叉验证、私董会、排版 a‑share‑analystA 股日常行情与选股实时行情、技术指标、量偏日常盯盘与批量筛选

化选股、每日报告 financial‑expert金融数据查询与筛选选股、基金筛选、财务指依赖数据源 MCP，需先

标、宏观 / 行业时序、券配置商研报检索

peers‑advisory‑group多视角决策讨论四位「幕僚」围绕一个议被 stock‑advisor 作为决题交叉辩论策模块调用

一个实用的搭配思路是：日常盯盘和批量选股用 a‑share‑analyst 与 financial‑expert；要对一只票下深功夫、出一份完整报告，用 stock‑advisor；需要跳出单一视角、逼自己看反面时，叫上 peers‑advisory‑group。

从查资料到下判断：一套可复用的研究提示词链路

这一节是纯提示词。它们按「最简单 → 相对复杂」排列，覆盖了从「查资料」到「下判断」的完整链路。你不必每条都用⸺先用前三条建立事实底座，需要深挖时再往后走。第 8 条是把前面所有环节压进一个框架的

「全家桶」，也是日常在 ChatGPT、Gemini、豆包、千问的 DeepResearch 里最常用的一条。

每条提示词的用法统一是：把方括号【】里的占位换成你的标的，粘贴运行即可。

Prompt 1｜最基础：给公司建一个「事实底座」

解决的场景：刚接触一家公司，先别急着判断，先搞清楚它到底是干什么的。很多错误判断，从第一步认错了业务就开始了⸺你以为它靠 A 赚钱，结果利润主要来自 B。这一步的价值，是压缩你「搞清楚事实」的时间

成本。

请帮我系统梳理【XXX 公司】的基础情况，输出结构化总结，包括：

1）核心业务与主要产品线 2）收入与利润来源构成

3）主要客户与应用场景 4）公司在产业链中的位置

5）近几年最重要的战略变化

## 要求：

‑只使用可核实的信息 ‑每一部分用 3–5 条要点说明

‑不做投资建议，只做事实整理

Prompt 2｜行业视角：这是不是一个「好行业」

解决的场景：股票研究里一个常被低估的问题⸺你选的往往不是公司，而是行业。AI 很适合做行业的「第一性梳理」。但行业拐点、价格见底这种问题，别指望它给答案。

请从行业研究的角度，分析【<XXX公司>】所在的【<XXX行业>】：

1）行业所处的周期阶段（复苏/扩张/衰退/萧条）

2）供需关系与主要驱动因素 ‑产能、开工率、库存、订单/交付周期