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美国投研

试用

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。

它能做什么

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。

技能文档

Cue「美国投研一站式」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

美国投研一站式：财务与业绩、行情与交易、产业链与研报、信披与监管。

当前可用搭子（仅供理解；运行时以 live 为准）

  • 13F机构持仓追踪：追踪指定机构(如伯克希尔、城堡、桥水、大型养老金)最新季度 13F 持仓结构与环比增减仓,看清头部机构的重仓股、集中度与
  • 美股个股360体检：多源穿透一家美股公司的披露、多年财务、风险因素与MD&A正文、内部人交易及合规与政府订单敞口,补全公开盲区,产出可上初审
  • COT持仓结构扫描：针对指定期货品种,拆解大投机、商业对冲与小散的持仓结构,计算净持仓、周环比与历史百分位,标出极端拥挤与背离,产出跨品种可
  • 美国通胀劳动力追踪：追踪美国通胀(CPI/PPI)、工资、就业与职位空缺(JOLTS)及消费增长的最新读数,自动算同比环比、标出拐点与边际变
  • 美国财政流动性周报：追踪美国财政部 TGA 余额、每日财政现金流(DTS)、发债节奏与债务变化,研判财政对银行体系流动性是抽水还是投放,一份
  • SEC申报监控：盯住一家或一组美股公司的最新申报,推送重大8-K事件、内部人Form4买卖与新IPO的S-1,第一时间抓住可能驱动股价的
  • 美国产业赛道扫描：扫描一个美国产业赛道的地理footprint、联邦订单流向与研发资助风向,把企业分布、政府投入与创新热度拼成一张市场结构
  • 美国科研资助风向：扫描一个领域的美国联邦科研资助风向——NIH、NSF 与联邦合同的钱流向哪些机构、哪些主题、新冒头什么子题,服务硬科技与

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）： 
    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 == "美国投研一站式" 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 （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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