用 Cue 跑「投资研究」场景的深度研究:多源公开数据交叉、结论带来源。 Run Cue deep research for the "Equity Research" scenario. 触发 Triggers: 投资研究、财务与业绩、公司事件与资本运作 / equity research, stock fun...
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name: cue-equity-research
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用 Cue 跑「投资研究」场景的深度研究:多源公开数据交叉、结论带来源。
Run Cue deep research for the "Equity Research" scenario.
触发 Triggers: 投资研究、财务与业绩、公司事件与资本运作 / equity research, stock fundamentals, company valuation
license: MIT
metadata:
source: cuecue.cn/playbook
scene: "投资研究"
generated_from: /api/playbook
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# Cue「投资研究」研究 skill
加载本 skill 后,你可以用 Cue 跑这个场景的深度研究(多源公开数据交叉、结论带来源链接)。
## 何时用
投资研究:财务与业绩、公司事件与资本运作、信披与监管。
## 当前可用搭子(仅供理解;运行时以 live 为准)
- 24h热点与催化剂追踪:短线题材捕捉手。实时追踪近24小时内全球重磅资讯,拆解其对权益市场的催化逻辑与受益板块,助你紧跟市场热钱流向。
- 个股估值与股价分析:融合短线资金流向与中长线估值模型,全周期分析——短期看情绪博弈与支撑压力,中长期看业绩兑现与安全边际。
- 产业链潜力股挖掘:寻找下一个领涨龙头。梳理产业链传导路径,基于基本面与弹性逻辑,挖掘具备业绩爆发潜力的“隐形冠军”。
- 龙虎榜主力意图透视:看懂主力底牌。深度解析每日龙虎榜席位,区分“游资一日游”与“机构建仓”,识别席位协同与博弈特征,为投资者提供跟庄参考。
- 深度盘前策略内参:交易员的盘前必读。扫描隔夜全球突发事件与技术突破,推导其对A股的逻辑映射与产业链传导,在开盘前锁定今日最具爆发力的主题。
- 财报分析:分层获取上市公司全量财务科目与指标,做审计前置检查、三表交叉分析与造假风险排查,产出含估值击球区判断的深度财报研报。
- 个股基本面与风险体检:穿透公司的业务、三年三表、杜邦拆解、估值与行业横比,把财务事实、经营质量与风险信号放进同一份可复核的基本面体检底稿。
- 资金流向全景追踪:覆盖权益市场各类型机构资金的流入流出,穿透板块、风格与主题维度,产出可追溯的周度资金面底稿,支撑投资决策。
## 准备 Cue runner(首次用时,幂等)
本 skill 不自带脚本,靠 Cue 开源 runner 跑研究。先确认 runner 是否就绪:
- 若你已安装 `cue-skills`(或本 skill 来自整包发布)→ 直接用其中的 `cue-research/scripts/research_run.py`,**跳过本节**。
- 否则克隆开源仓(含 cue-research + cue-buddy 全套依赖),**有则更新、无则克隆**(GitHub 不通走镜像):
```bash
if [ -d ~/.cue/cue-skills/.git ]; then
git -C ~/.cue/cue-skills pull --ff-only
else
git clone https://github.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills \
|| git clone https://gitee.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills
fi
```
之后 runner = `~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py`。需 `git` + `python3`(runner 仅用标准库)。
## 怎么跑(搭子是动态的,运行时查 live)
1. **拉本场景当前搭子**:`GET https://cuecue.cn/api/playbook`,找 `secondary_category == "投资研究"` 的 scene,读 `buddies[]`(每个有 `template_id`/`title`/`goal`)。若该场景当前不在返回里(临时未达展示门槛)→ 告知用户暂不可用。
2. **选一个搭子**:**委托 cue-research 的匹配逻辑**(其 `+match`/Stage-2:对 `goal` 做语义匹配、把用户的具体主体从匹配中剥离、弱命中先列 ≤2 候选确认)——不要只按字面 title 关键词裸选。取选中搭子的 `template_id`。
3. **确认 credits(强制)**:跑深度研究消耗 credits。运行前显式问用户「将用搭子 X 跑【主体】,耗 credits,是否继续?」并等确认。
4. **跑**:`python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py --query "<用户主体/问题>" --template-id <template_id>`(用上一节就绪的 runner 路径;已装 cue-skills 则用你本地的 `cue-research/scripts/research_run.py`)。深度研究 3–15 分钟;长跑 live 流常不带报告段,用 replay 取最终报告。 读 runner 末行 `RESULT ok|empty`:`empty` → 告知用户本次未取到内容、可换主体/搭子重试,**不要编造**。
5. **回报**:把带来源链接的报告交给用户,不去掉来源、不杜撰。
## 前置
- Cue 账号 API key(cue CLI 登录后在 `~/.cue/config.json`,runner 自动读);新账号送免费积分(注册 50 + 每天 10),可先免费试。
- `git` + `python3`(自举 runner 用;runner 仅标准库)。
- 跑深度研究**消耗 credits**;只覆盖公开数据,不替代尽调/法律/核保。
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