用 Cue 跑「投资研究」场景的深度研究:覆盖个股估值与股价分析、产业链潜力股挖掘、财报分析、个股基本面与风险体检、个股快评、指数估值与宽基对比、可转债强赎预警等核心搭子,多源公开数据交叉、结论带来源。从短线资金流向到中长线估值模型全周期分析,产出含估值击球区判断、可复核的深度投研底稿。
Coding
行业研究
Try it用 Cue 跑「行业研究」场景的深度研究:支持搜行业或搜公司,拆解赛道天花板、竞争格局与商业模式,穿透龙头供应链。覆盖传统行业研究、新兴产业研究、热门赛道/ETF 深度投研、行业景气与竞争格局研判、行业产业政策与影响等核心搭子,内置合规排雷核查,产出兼具深度与可复核性的行业研究底稿。
What it does
用 Cue 跑「行业研究」场景的深度研究:支持搜行业或搜公司,拆解赛道天花板、竞争格局与商业模式,穿透龙头供应链。覆盖传统行业研究、新兴产业研究、热门赛道/ETF 深度投研、行业景气与竞争格局研判、行业产业政策与影响等核心搭子,内置合规排雷核查,产出兼具深度与可复核性的行业研究底稿。
The skill document
Cue「行业研究」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
行业研究:产业链与研报、财务与业绩、宏观与日历。
当前可用搭子(仅供理解;运行时以 live 为准)
- 传统行业研究:支持搜行业或搜公司,拆解赛道天花板、竞争格局与商业模式,穿透龙头供应链,并内置合规排雷核查 IPO/融资法律风险,产出兼
- 新兴产业研究:面对陌生赛道一键梳理行业天花板、竞争格局与核心商业模式,映射IPO/并购中常见的合规风险与法律争议点。
- 热门赛道/ETF深度投研:路演逐字稿生成器。从宏观政策、指数编制到成分股质量,全维度深度扫描特定赛道,为你回答客户“这个赛道到底有没有价值”提供硬
- 行业景气与竞争格局研判:穿透目标行业的景气周期、竞争格局与产业链地位,识别集中度、龙头壁垒与供需/政策拐点,研判当前所处周期位置与投资机会窗口,
- 行业产业政策与影响:追踪发改委、工信部等主管部门的政策出台与修订,拆解对准入、竞争格局和资本流向的传导,产出政策影响研判底稿。
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):
之后 runner =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~/.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)
- 拉本场景当前搭子:
GET https://cuecue.cn/api/playbook,找secondary_category == "行业研究"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。 - 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。 - 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。
- 跑:
python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py --query "<用户主体/问题>" --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。 - 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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Use when the user asks a research question they want Cue to run — against a saved 搭子(buddy) template or as free-form deep research. 在 AI agent 里用自然语言把调研问题交给 Cue 深研平台:自动匹配 ≤2 个搭子(或走带隐私脱敏与公开信源约束的自由式深研),确认 credits 后后台执行,取回带来源链接的报告,满意可一键沉淀为搭子。Triggers: 帮我查/调研/研究 + 主体或话题; ask Cue about X; 用 Cue 跑一下 Y; 看看哪个搭子能查 X; 把刚才那次调研存成搭子. Public-data scope only — refuse for private-data scenarios (real AML / medical / internal accounting).
用 Cue 跑「美国投研一站式」场景的深度研究:多源穿透一家美股公司的披露、多年财务、风险因素与内部人交易。覆盖 13F 机构持仓追踪、美股个股 360 体检、COT 持仓结构扫描、美国通胀劳动力追踪、美国财政流动性周报、SEC 申报监控、美国产业赛道扫描、美国科研资助风向等核心搭子,产出可上初审、可复核的美股与宏观研究底稿。
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