第 42 卷

4）行业集中度与竞争格局 5）影响行业的关键外部变量（政策、技术、宏观）

‑政策与外部变量：利率、汇率、监管、补贴、贸易限制请明确指出：哪些是长期结构性因素，哪些是短期波动因素。输出周期阶段判断 + 关键证据图表清单 + 领先指标(3个)与滞后

Prompt 3｜业务拆解：钱到底是怎么赚来的

解决的场景：从「看公司」到「看生意」的关键一步。很多「看起来很美」的公司，核心利润来源其实很脆弱。混杂型公司（主业 A、利润却来自 B）尤其适合让 AI 帮你看清楚。

请你以【价值投资 / 基本面研究】视角，对【XXX 公司】进行"业务拆解"，目标是回答一个核心问题：

这家公司【真正、长期】是靠什么赚钱的？

## 要求 ‑仅基于可验证信息（年报、招股书、定期公告、投资者交流纪要、权威行业报告等）

‑明确区分【事实】与【判断】，所有判断必须给出证据或逻辑链 ‑输出为 Markdown 结构化报告

## 必答结构一、公司"赚钱方式"的一句话结论

‑用不超过 50 字，概括公司最核心的赚钱逻辑（卖什么 → 卖给谁 → 为什么能赚钱）

二、业务结构全拆解（必须量化）

1.业务板块拆分 ‑列出所有核心业务 / 产品线 / 服务线

‑对每一块给出：收入占比、毛利率、增长趋势（近 3–5 年）

2.利润来源判断 ‑哪些业务"贡献了大部分利润"

‑哪些业务"收入大但不赚钱 / 甚至亏钱"

‑是否存在【主业≠利润核心】的情况？（如：主业A，利润来自B）

三、赚钱机制拆解（Business Engine）

对核心业务逐条回答：

‑钱是怎么收进来的？（一次性/订阅/持续复购/项目制）

‑成本主要花在哪？（原材料、人力、渠道、研发、营销）

‑毛利率由什么决定？是结构性优势还是周期红利？

‑是否具备规模效应？规模扩大后，哪一项成本会被摊薄？

四、客户、渠道与定价权 ‑核心客户是谁？是否集中？（Top5/Top10 客户占比）

‑销售渠道结构（直销 / 经销 / 平台 / 政府 / 大客户）

‑是否具备定价权？历史是否成功提价？证据是什么？

‑客户更换供应商的成本高不高？为什么？

五、子公司 / 联营公司 / 非经常性业务 ‑列出重要子公司、联营公司及其业务性质

‑明确哪些利润来自：

‑可持续经营 ‑周期波动

六、商业模式的"稳定性与脆弱点"

‑哪些假设一旦被破坏，赚钱逻辑就会失效？

‑最容易被竞争 / 技术 / 政策冲击的环节在哪里？

‑用 3–5 条"关键监控指标"总结如何持续验证这门生意是否还成立

## 最终输出 ‑一句话商业本质总结

‑业务结构表（收入 / 利润 / 毛利率）

‑赚钱机制逻辑链（文字 + 列点）

‑对长期投资者最重要的 3 个判断结论

Prompt 4｜财务质量：这家公司赚的钱干不干净

解决的场景：财务调研指标很多，这里给一个通用格式。核心是强制做「利润 vs 现金流」的交叉验证⸺账面利润漂亮，现金流跟不上，往往是第一个预警信号。

请分析【<公司>】近几年的财务质量：

1）收入、利润与经营现金流的匹配情况 2）应收账款、存货、合同资产变化

3）非经常性损益对利润的影响 4）是否存在一次性项目或会计口径变化

5）可能需要重点关注的财务风险点

## 研究原则 ‑不预测股价，只判断财务"质量"

‑强制进行"利润 vs 现金流"的交叉验证 ‑对所有异常必须给出解释假设与验证路径

请重点指出：哪些指标值得持续跟踪。

Prompt 5｜股权与治理：老板和你是不是一条船上的

解决的场景：生意好 + 治理差 = 高波动风险资产。股权质押、减持、关联交易、激励条款，这些「筹码面」的信息很分散，适合让 AI 一次性梳理成时间表和风险雷达。

1、梳理【<公司>】股权结构与关键股东：

‑实控人、控股股东、董事会结构 ‑股权质押比例与变化、减持计划、潜在控制权变更风险

‑关联交易、同业竞争、资金占用风险输出：治理结构图（文字版即可）+ 风险雷达(高/中/低) + 需要跟踪的公告清单。

2、请建立【<公司>】未来<12个月>的"筹码事件时间表"：限售解禁、员工持股解锁、定增/配股、回购进度。

对每个事件给出：潜在抛压/承接能力判断、对估值中枢的影响路径、历史上类似事件的股价反应统计（如能找到）。

3、分析【<公司>】管理层薪酬与股权激励：

‑激励指标是否容易"做账达成"？（收入/利润/现金流/ROIC）

‑目标难度与行业对比 ‑是否存在短期行为激励（冲收入、降研发等）

输出：同向性结论 + 关键条款摘录 + 改进建议。

哪些数据来验证。

请整理市场对【XXX 公司】的主要分歧点：

1）多方核心逻辑 2）空方核心逻辑

3）各自最重要的论据 4）哪些分歧可以被未来数据验证

5）关键验证节点是什么

## 分析要求 ‑不得站队

‑不给投资建议 ‑不使用情绪化或立场性语言

‑所有判断必须可被未来数据或事件验证

Prompt 7｜估值与护城河：市场在押什么假设

解决的场景：护城河和估值，是价值投资绕不开的两块。下面两条一条评护城河强度，一条搭 DCF 反推市场隐含预期。

以价值投资视角分析【<公司>】的护城河，必须引用公司披露/权威来源。

1. 定价权：过去<5‑10年>毛利率/提价能力/成本转嫁证据？
2. 转换成本：客户更换供应商的成本是什么（系统、流程、合规、生态）？
3. 网络效应/规模效应：规模如何降低单位成本或提升体验？
4. 无形资产：品牌、专利、牌照、数据、渠道壁垒的可验证证据？
5. 竞争反应：主要对手如何攻击，公司如何防守（历史战役）？

输出：护城河强度评分(0‑5)+证据表+最可能被侵蚀的点与监控指标。

请为【<公司>】构建 DCF 估值（允许使用公开财务数据，必须引用来源）：

‑明确WACC/折现率假设与依据 ‑预测5‑10年自由现金流：收入、利润率、再投资率

‑给出敏感性分析表（折现率×永续增长率或折现率×利润率）

‑反推：当前市值隐含的收入增速/利润率路径输出：估值区间 + 关键假设清单 + 最容易错的2个假设及验证方案。

Prompt 8｜全家桶：一份尽调级 DeepResearch

解决的场景：这是把前七步的逻辑压进同一个框架的「投资者尽职调查报告」。它强制区分事实与判断、强制交叉验证、强制推演空方逻辑与黑天鹅⸺用来对抗人最容易犯的「确认偏误」。这条在各家 AI 的

DeepResearch 模式里都很好用。

我需要你帮我完成一份投资者尽职调查报告。目标是对标的`<股票名称/代码>`进行全方位的商业模式、财务质量、行业周请严格按照以下逻辑框架进行推演。

## Constraints & Standards (研究原则)

1.数据时效性与跨度：财务数据需涵盖**过去 3‑5 年**的趋势（CAGR），估值分位需回溯**过去 5‑10 年**的历史区间。

2.事实底座优先：区分【事实 Fact】与【判断 Opinion】。所有判断必须基于可验证的数据（年报、招股书、监管问询函）

3.双重验证：必须进行"利润 vs 现金流"的交叉验证，以及"公司 vs 同行"的对比验证。

4.反直觉思考：必须包含"空方逻辑"与"黑天鹅风险"推演，避免确认偏误。