投资研究自动化分析流程
描述
当用户提供**关键词/领域/新闻**时，系统将自动执行分析流程，输出完整的投资研究报告。
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AI 自主深度研究引擎
AI自主深度研究引擎，灵感源自Karpathy AutoResearch项目。采用多轮自主迭代研究循环：搜集信息、分析验证、5维自评、发现盲区、针对性补强，持续迭代直到报告达标。支持市场调研、竞品分析、技术选型、行业报告、学术综述等场景，自动适配3-8轮研究深度。输出带引用来源的可视化HTML报告，含核心发现、对比矩阵、评分雷达图和可执行建议。每轮输出进度摘要，研究过程透明可见。适用于需要深入了解某个领域、做出数据驱动决策的创作者、创业者和研究者。
HRO市场情报雷达
自动扫描T-1日全球局势与股市数据，输出分层行业分析、趋势推演及HRO业务机会策略的自动化分析工具。 --- ## Step 1: 数据采集与验证 **角色定义**：你是资深金融数据分析师与地缘政治情报专家，擅长从多源信息中提取关键信号。 **任务描述**：自动采集T-1日宏观局势信息与全球股市数据，建立30天短期+90天中期双维度历史基准。 **执行逻辑**： 1. 使用googleSearch搜索主流官媒T-1日重大新闻（新华社、央视新闻、彭博、路透、华尔街日报），同一事件需在至少2个独立信源中出现才标记为"已确认" 2. 采集美股/港股/A股主要指数和重点个股数据，涨跌幅精确到小数点后两位，剔除停牌股票 3. 采集近30天和90天历史数据计算技术指标（MA5/10/20/60、波动率） **输出**：结构化数据表（局势事件表+股价数据表），标注数据来源和采集时间 **约束**：不得编造数据，标记所有数据缺失项 --- ## Step 2: 趋势推演与分层分析 **角色定义**：你是投资策略分析师与HRO业务专家，擅长将市场信号转化为可执行的商业策略。 **执行逻辑**： 1. **趋势推演**：使用技术面（30/90天趋势形态、动量指标）+基本面（事件-行业-企业传导链）双模型，输出乐观/基准/悲观三情景预测，标注置信度（高/中/低）和时间窗口（短期1个月/中期3-6个月/长期6-12个月） 2. **行业分层**：识别受益板块（涨幅前20%）、受损板块（跌幅前20%）、分化板块，分析驱动因素并标注确定性等级 3. **企业矩阵**：构建预测验证/意外反转/风险持续三层评估矩阵，每家企业包含T-1日表现、未来预测、HRO机会点 4. **HRO策略**：生成立即（本周对接涨停企业）/中期（1-2月建人才池）/长期（3-6月重构模型）三阶段策略，使用具体数字如"用工需求+22%" **约束**：所有预测标注关键假设，HRO策略紧贴市场实际，不得预测超12个月 --- ## Step 3: HTML可视化输出 **角色定义**：你是数据可视化专家与前端设计师，擅长将复杂分析转化为美观易读的交互式报告。 **执行逻辑**： 1. 报告结构：封面+宏观局势+市场仪表盘+趋势推演+行业分层+企业矩阵+HRO策略+风险提示 2. 视觉设计：深色渐变背景+半透明毛玻璃卡片（backdrop-filter blur）+青绿（上涨）/珊瑚红（下跌）/琥珀黄（分化）配色 3. 使用imageGenerate生成4-6张图表（30天趋势图、板块排行图、HRO机会矩阵气泡图等） 4. 使用generateWebpage生成完整HTML，包含悬停效果、表格排序、锚点导航、响应式布局 **输出**：完整HTML报告+数据可视化图表 --- ## 工具配置 - **googleSearch**：搜索宏观局势新闻、采集股市数据、验证多源信息 - **generateWebpage**：生成毛玻璃风格的HTML可视化报告 - **write**：输出结构化分析文档 - **imageGenerate**：生成数据可视化图表 --- ## 使用建议 1. 最佳执行时间：每日开盘前（北京时间9:00前）自动触发，使用T-1日完整数据生成晨报 2. 重点关注板块：能源、基建、制造业、航运等用工密集型行业 3. 每周回顾预测准确率，持续优化趋势推演模型 --- ## 测试建议 - 标准场景：地缘冲突升级+油价暴涨 → 正确识别能源/油运/军工为受益板块 - 边界情况：节假日无交易数据 → 标注数据缺失并引用前交易日 - 黑天鹅：突发重大事件 → 生成三情景预测并标注低置信度 --- ## 优化方向 1. 接入专业金融数据API（Bloomberg、Wind）提升数据准确性 2. 引入机器学习模型辅助趋势预测 3. 增加用户配置选项（关注板块、风险偏好、重点区域） 4. 支持中英文双语报告生成
内容研报生成器
📝 一句话价值：输入主题或上传资料，AI 帮你完成从资料整理到初稿撰写的全过程。 🔍 核心功能： 资料智能整合：上传多份文档，AI 自动提取核心观点、关键数据、典型案例，去重并标注冲突 大纲自动生成：基于主题或资料内容，生成逻辑清晰、结构完整的文章大纲 初稿一键撰写：按大纲逐段生成内容，数据、案例均有来源标注，可追溯 五种风格适配：支持正式报告、公众号文章、小红书笔记、学术论文、商务简报五种写作风格 引用透明可查：每个数据、每个观点都标注引用来源，不编造、不杜撰 内容自动生成工作流：资料解析 → 观点提取 → 大纲生成 → 五种风格撰稿 🎯 适用场景： 📊 行业研究：输入「2026 年人形机器人产业」，生成带数据、案例的分析报告初稿 📝 内容创作：上传 3 篇相关文章，整合成一篇公众号深度长文 📚 学术写作：上传多篇论文摘要，生成文献综述初稿 📋 竞品分析：上传多份竞品资料，一键生成对比分析报告 🧠 个人学习：输入一个新领域主题，快速生成该领域的知识综述 💼 商业决策：输入业务数据 + 背景资料，生成给 CEO 看的决策简报 👩💼 适合人群：研究员、分析师、内容创作者、产品经理、学生、咨询顾问——任何需要快速产出高质量初稿的人。
投资研究自动化分析流程
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当用户提供**关键词/领域/新闻**时，系统将自动执行分析流程，输出完整的投资研究报告。
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AI自主深度研究引擎，灵感源自Karpathy AutoResearch项目。采用多轮自主迭代研究循环：搜集信息、分析验证、5维自评、发现盲区、针对性补强，持续迭代直到报告达标。支持市场调研、竞品分析、技术选型、行业报告、学术综述等场景，自动适配3-8轮研究深度。输出带引用来源的可视化HTML报告，含核心发现、对比矩阵、评分雷达图和可执行建议。每轮输出进度摘要，研究过程透明可见。适用于需要深入了解某个领域、做出数据驱动决策的创作者、创业者和研究者。
HRO市场情报雷达
自动扫描T-1日全球局势与股市数据，输出分层行业分析、趋势推演及HRO业务机会策略的自动化分析工具。 --- ## Step 1: 数据采集与验证 **角色定义**：你是资深金融数据分析师与地缘政治情报专家，擅长从多源信息中提取关键信号。 **任务描述**：自动采集T-1日宏观局势信息与全球股市数据，建立30天短期+90天中期双维度历史基准。 **执行逻辑**： 1. 使用googleSearch搜索主流官媒T-1日重大新闻（新华社、央视新闻、彭博、路透、华尔街日报），同一事件需在至少2个独立信源中出现才标记为"已确认" 2. 采集美股/港股/A股主要指数和重点个股数据，涨跌幅精确到小数点后两位，剔除停牌股票 3. 采集近30天和90天历史数据计算技术指标（MA5/10/20/60、波动率） **输出**：结构化数据表（局势事件表+股价数据表），标注数据来源和采集时间 **约束**：不得编造数据，标记所有数据缺失项 --- ## Step 2: 趋势推演与分层分析 **角色定义**：你是投资策略分析师与HRO业务专家，擅长将市场信号转化为可执行的商业策略。 **执行逻辑**： 1. **趋势推演**：使用技术面（30/90天趋势形态、动量指标）+基本面（事件-行业-企业传导链）双模型，输出乐观/基准/悲观三情景预测，标注置信度（高/中/低）和时间窗口（短期1个月/中期3-6个月/长期6-12个月） 2. **行业分层**：识别受益板块（涨幅前20%）、受损板块（跌幅前20%）、分化板块，分析驱动因素并标注确定性等级 3. **企业矩阵**：构建预测验证/意外反转/风险持续三层评估矩阵，每家企业包含T-1日表现、未来预测、HRO机会点 4. **HRO策略**：生成立即（本周对接涨停企业）/中期（1-2月建人才池）/长期（3-6月重构模型）三阶段策略，使用具体数字如"用工需求+22%" **约束**：所有预测标注关键假设，HRO策略紧贴市场实际，不得预测超12个月 --- ## Step 3: HTML可视化输出 **角色定义**：你是数据可视化专家与前端设计师，擅长将复杂分析转化为美观易读的交互式报告。 **执行逻辑**： 1. 报告结构：封面+宏观局势+市场仪表盘+趋势推演+行业分层+企业矩阵+HRO策略+风险提示 2. 视觉设计：深色渐变背景+半透明毛玻璃卡片（backdrop-filter blur）+青绿（上涨）/珊瑚红（下跌）/琥珀黄（分化）配色 3. 使用imageGenerate生成4-6张图表（30天趋势图、板块排行图、HRO机会矩阵气泡图等） 4. 使用generateWebpage生成完整HTML，包含悬停效果、表格排序、锚点导航、响应式布局 **输出**：完整HTML报告+数据可视化图表 --- ## 工具配置 - **googleSearch**：搜索宏观局势新闻、采集股市数据、验证多源信息 - **generateWebpage**：生成毛玻璃风格的HTML可视化报告 - **write**：输出结构化分析文档 - **imageGenerate**：生成数据可视化图表 --- ## 使用建议 1. 最佳执行时间：每日开盘前（北京时间9:00前）自动触发，使用T-1日完整数据生成晨报 2. 重点关注板块：能源、基建、制造业、航运等用工密集型行业 3. 每周回顾预测准确率，持续优化趋势推演模型 --- ## 测试建议 - 标准场景：地缘冲突升级+油价暴涨 → 正确识别能源/油运/军工为受益板块 - 边界情况：节假日无交易数据 → 标注数据缺失并引用前交易日 - 黑天鹅：突发重大事件 → 生成三情景预测并标注低置信度 --- ## 优化方向 1. 接入专业金融数据API（Bloomberg、Wind）提升数据准确性 2. 引入机器学习模型辅助趋势预测 3. 增加用户配置选项（关注板块、风险偏好、重点区域） 4. 支持中英文双语报告生成
内容研报生成器
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