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Agent Skill · 研究检索

us-stock-researcher(美国股票研究员)

us-stock-researcher 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

us-stock-researcher 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 37,258。

总安装 1,769周安装 76GitHub Stars 33下载 620核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:us-stock-researcher(美国股票研究员)
来源仓库:https://github.com/skindhu/skind-skills
仓库路径:skills/us-stock-researcher
安装命令:
npx skills add https://github.com/skindhu/skind-skills --skill us-stock-researcher
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/skindhu/skind-skills --skill us-stock-researcher

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

美国股票研究员用于查找、检索和筛选相关信息,适合在主流 AI 编程工具中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景进行信息检索的股票研究类工作流。通过 npx 命令从 GitHub 仓库安装,支持 Codex、Claude、Cursor 等宿主环境。安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。

建议结合原始 README 文档核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/us-stock-researcher

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/skindhu/skind-skills --skill us-stock-research…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

us-stock-researcher 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/skindhu/skind-skills --skill us-stock-researcher。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

us-stock-researcher 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

us-stock-researcher 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

us-stock-researcher 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

us-stock-researcher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,769 次,近一周安装 76 次,下载 620 次,GitHub 33 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

us-stock-researcher 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
us-stock-researcher

美国股票研究员 · 本页

1,76933接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

US Stock Researcher

Institutional-grade deep analysis of US stock SEC filings, outputting professional investment reports.

Research Mode Selection

ModeWhen to UseRequirements
Gemini ModeDefault when GEMINI_API_KEY is configuredGEMINI_API_KEY environment variable
Claude Native ModeWhen no Gemini API or user requestsWebSearch tool access

Quick Start Workflow

Path Variables

Before starting, determine these two paths:

  • <project_root>: The user's current working directory (where the agent session started). All output files go here.
  • <skill_dir>: The directory containing this SKILL.md file. Use its absolute path to reference scripts.

IMPORTANT: Always use absolute paths when running scripts. Never cd into the skill directory.

Step 1: Determine Filing Period

If user did NOT specify a period, use WebSearch to find the latest filing:

WebSearch: "{company_name} latest 10-K 10-Q SEC filing"

IMPORTANT: Always analyze the MOST RECENT filing by date, regardless of type (10-K or 10-Q).

Example decision logic:

  • If latest 10-K is 2024-12-31 and latest 10-Q is 2025-09-30 → Use 10-Q (more recent)
  • If latest 10-K is 2025-01-15 and latest 10-Q is 2024-09-30 → Use 10-K (more recent)

Inform user: "根据搜索,{TICKER} 最新的财报是 {10-K/10-Q}(截至 {period}),将分析该期财报"

Step 2: Download Filing

python3.11 <skill_dir>/scripts/download_sec_filings.py --ticker <TICKER> --type <10-K|10-Q|6-K> --limit 1 --project-root <project_root>

Output: <project_root>/investment-research/{TICKER}/tmp/sec_filings/cleaned.txt

Step 3: Dynamic Framework Generation

  1. Read first 5000 characters of filing
  2. Identify company industry
  3. Select modules from <skill_dir>/industry-analysis-modules.md
  4. Merge with <skill_dir>/financial-analysis-framework.md
  5. Save to <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md

Step 4: Execute Deep Research

Gemini Mode (full two-phase analysis):

python3.11 <skill_dir>/scripts/gemini_deep_research.py \
  --input <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/sec_filings/cleaned.txt \
  --prompt <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md \
  --output-dir <project_root>/investment-research/<TICKER> \
  --ticker <TICKER> \
  --company <Company Name> \
  --phase all

Gemini Mode (local filing analysis only):

python3.11 <skill_dir>/scripts/gemini_deep_research.py \
  --input <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/sec_filings/cleaned.txt \
  --prompt <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md \
  --output-dir <project_root>/investment-research/<TICKER> \
  --ticker <TICKER> \
  --company <Company Name> \
  --phase local

Gemini Mode (web research only, requires local phase output):

python3.11 <skill_dir>/scripts/gemini_deep_research.py \
  --input <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/sec_filings/cleaned.txt \
  --prompt <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md \
  --output-dir <project_root>/investment-research/<TICKER> \
  --ticker <TICKER> \
  --company <Company Name> \
  --phase web \
  --phase1-output <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/phase1-YYYY-MM-DD.md

IMPORTANT: --phase only accepts three values: all, local, web. Do NOT use numeric values like 1 or 2.

Claude Native Mode: Follow <skill_dir>/prompts/claude-deep-research-protocol.md for complete 7-phase execution.

Step 5: Format and Save

Format per <skill_dir>/markdown-formatter-rules.md, save to <project_root>/investment-research/{TICKER}/


Mode 1: Gemini Deep Research

User Input → Download Filing → Framework Generation → Local: Filing Analysis → Web: Market Research → Integration → Final Report
                                                              ↓                         ↓
                                                      (Gemini Deep Research)    (Gemini Deep Research)
  • Local phase (--phase local): Upload filing via Files API, Gemini analyzes comprehensively
  • Web phase (--phase web): Web search for competitors, trends, management verification
  • Integration: Claude merges local + web results per <skill_dir>/prompts/report-merge-prompt.md

Mode 2: Claude Native Deep Research

Uses 7-Phase Deep Research + Graph of Thoughts (GoT) methodology.

For complete execution details, see: <skill_dir>/prompts/claude-deep-research-protocol.md

7-Phase Overview

PhaseNameDescription
1Question ScopingDefine goals, download filing
2Retrieval PlanningIdentify industry, create research plan
3Iterative QueryingGoT branches: Financial, Competitive, Industry, Management, Risk
4Source TriangulationCross-validate findings
5Knowledge SynthesisStructure report per framework
6Quality AssuranceChain-of-Verification
7Output PackagingFormat and save

GoT Research Branches

BranchMethodFocus
ARead filingFinancial data analysis
BWebSearchCompetitive landscape
CWebSearchIndustry trends
DWebSearchManagement verification
EWebSearchRisk factors

Reference Documents

DocumentPurpose
financial-analysis-framework.mdBase analysis framework
industry-analysis-modules.mdIndustry-specific modules
markdown-formatter-rules.mdReport formatting rules
prompts/claude-deep-research-protocol.mdClaude Native 7-phase guide
prompts/report-merge-prompt.mdGemini mode report integration

Output Location

<project_root>/investment-research/{TICKER}/
├── tmp/
│   ├── sec_filings/cleaned.txt
│   ├── analysis-framework-YYYY-MM-DD.md
│   ├── phase1-YYYY-MM-DD.md             # Local phase (--phase local) output
│   └── phase2-YYYY-MM-DD.md             # Web phase (--phase web) output
└── {TICKER}-Investment-Report-YYYY-MM-DD.md

Usage Examples

  • "Analyze AAPL's latest 10-K annual report"
  • "Deep research MSFT's 10-K filing"
  • "Analyze JPM's latest annual report" (auto-selects Financial module)
  • "Research PFE's financial report" (auto-selects Pharma module)

平台分布

Codex

34.06%
按下载量换算211

Claude

30.64%
按下载量换算190

Cursor

18.2%
按下载量换算113

Gemini CLI

8.09%
按下载量换算50

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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