AI 在投资里最合理的位置是研究助理：八条从查资料到下判断的提示词链路，加上 stock-advisor 把散装提示词编排成一条流水线，并用天孚通信实战演示全程。读不完财报、理不清行业逻辑的个人投资者想用 AI 做研究辅助、但坚决不让它替自己拍板的人先想清楚这次研究要支撑什么决定（目标、标的、材料、深度、验收五个问题）分清事实来源（年报、定期公告、研报）与情绪参考（股吧观点）接受前提：AI 只做事实梳理和多空推演，不预测涨跌，不构成投资建议投资是一件**高度信息密集、强结构化、又极度依赖判断**的事：读不完的财报、理不清的行业、吵不停的多空。而整理碎片信息、拆解复杂材料、把思考过程摆到台面上，恰好是 AI 擅长的。本章回答一个问题：**在一次完整的股票研究里，AI 到底能替你做掉哪些低质量的重复劳动，把精力还给判断本身。** 先想清楚：AI 在投资里该干什么多数人对「AI 炒股」的想象是让它预测涨跌。但从真实的高频用法看，绝大多数有价值的提示词只集中在四类事上：读不完的财报，帮我总结；行业太复杂，帮我把逻辑理一遍；市场吵得太凶，帮我把多空观点放进一张表；我怕自己自嗨，帮我找反证。这四类都不是「预测涨跌」，而是**减少低质量思考的时间**。AI 在投资里最合理的位置，是一个不知疲倦、不带情绪、随叫随到的研究助理——它负责把事实底座打牢，把判断留给你。动手前先用五个问题给这次研究定标。很多「AI 分析得不好」，根源不是模型不会分析，而是人没把研究目标说清楚。问题要说清什么示例目标这次研究要支撑什么决定判断是否把某只票纳入观察池，还是决定当下加减仓标的具体是哪家公司、哪个行业天孚通信（300394），光通信 / CPO 板块材料哪些是事实来源，哪些只是参考年报、三季报、券商研报是事实来源；股吧观点只作情绪参考深度只要事实梳理，还是要到估值和多空推演先做事实底座（Prompt 1-3），再上尽调级 DeepResearch（Prompt 8）验收怎么判断结果可用每个判断都能追到数据来源，事实与观点分开标注金融场景的 Skill 组合 Skill 名称适合处理本章怎么用注意点 stock-advisor 单只股票的端到端分析上传截图或给出代码，自动跑完技术面、基本面、交叉验证、私董会、排版本章主线 a-share-analyst A 股日常行情与选股实时行情、技术指标、量化选股、每日报告偏日常盯盘与批量筛选 financial-expert 金融数据查询与筛选选股、基金筛选、财务指标、宏观 / 行业时序、券商研报检索依赖数据源 MCP，需先配置 peers-advisory-group 多视角决策讨论四位「幕僚」围绕一个议题交叉辩论被 stock-advisor 作为决策模块调用一个实用的搭配思路：**日常盯盘和批量选股用 a-share-analyst 与 financial-expert；要对一只票下深功夫、出一份完整报告，用 stock-advisor；需要跳出单一视角、逼自己看反面时，叫上 peers-advisory-group。** 从查资料到下判断：八条提示词链路这八条提示词按「最简单 → 相对复杂」排列，覆盖从「查资料」到「下判断」的完整链路。不必每条都用——先用前三条建立事实底座，需要深挖时再往后走。第 8 条是把前面所有环节压进一个框架的「全家桶」，在各家 AI 的 DeepResearch 模式里都好用。**用法统一：把方括号【】里的占位换成你的标的，粘贴运行即可。** Prompt 1｜最基础：给公司建一个「事实底座」刚接触一家公司，先别急着判断，先搞清楚它到底是干什么的。很多错误判断，从第一步认错了业务就开始了——你以为它靠 A 赚钱，结果利润主要来自 B。这一步的价值是**压缩「搞清楚事实」的时间成本**。请帮我系统梳理【XXX 公司】的基础情况，输出结构化总结，包括： 1）核心业务与主要产品线 2）收入与利润来源构成 3）主要客户与应用场景 4）公司在产业链中的位置 5）近几年最重要的战略变化 ## 要求： - 只使用可核实的信息 - 每一部分用 3–5 条要点说明 - 不做投资建议，只做事实整理 PROMPT 1 · 摘自原文 Prompt 2｜行业视角：这是不是一个「好行业」你选的往往不是公司，而是行业。AI 很适合做行业的「第一性梳理」，但行业拐点、价格见底这种问题，别指望它给答案。请从行业研究的角度，分析【】所在的【】： 1）行业所处的周期阶段（复苏/扩张/衰退/萧条） 2）供需关系与主要驱动因素 - 产能、开工率、库存、订单/交付周期 3）价格变化机制与历史波动 - 产品价格指数/价差/成本传导 - 资本开支：Capex趋势、扩产项目、行业新增产能 4）行业集中度与竞争格局 5）影响行业的关键外部变量（政策、技术、宏观） - 政策与外部变量：利率、汇率、监管、补贴、贸易限制请明确指出：哪些是长期结构性因素，哪些是短期波动因素。输出周期阶段判断 + 关键证据图表清单 + 领先指标(3个)与滞后指标(3个)。 PROMPT 2 · 摘自原文 Prompt 3｜业务拆解：钱到底是怎么赚来的从「看公司」到「看生意」的关键一步。很多「看起来很美」的公司，核心利润来源其实很脆弱。**混杂型公司**（主业 A、利润却来自 B）尤其适合让 AI 帮你看清楚。请你以【价值投资 / 基本面研究】视角，对【XXX 公司】进行"业务拆解"，目标是回答一个核心问题：这家公司【真正、长期】是靠什么赚钱的？ ## 要求 - 仅基于可验证信息（年报、招股书、定期公告、投资者交流纪要、权威行业报告等） - 明确区分【事实】与【判断】，所有判断必须给出证据或逻辑链 - 输出为 Markdown 结构化报告 ## 必答结构一、公司"赚钱方式"的一句话结论 - 用不超过 50 字，概括公司最核心的赚钱逻辑（卖什么 → 卖给谁 → 为什么能赚钱）二、业务结构全拆解（必须量化） 1. 业务板块拆分 - 列出所有核心业务 / 产品线 / 服务线 - 对每一块给出：收入占比、毛利率、增长趋势（近 3–5 年） 2. 利润来源判断 - 哪些业务"贡献了大部分利润" - 哪些业务"收入大但不赚钱 / 甚至亏钱" - 是否存在【主业≠利润核心】的情况？（如：主业A，利润来自B）三、赚钱机制拆解（Business Engine）对核心业务逐条回答： - 钱是怎么收进来的？（一次性/订阅/持续复购/项目制） - 成本主要花在哪？（原材料、人力、渠道、研发、营销） - 毛利率由什么决定？是结构性优势还是周期红利？ - 是否具备规模效应？规模扩大后，哪一项成本会被摊薄？四、客户、渠道与定价权 - 核心客户是谁？是否集中？（Top5/Top10 客户占比） - 销售渠道结构（直销 / 经销 / 平台 / 政府 / 大客户） - 是否具备定价权？历史是否成功提价？证据是什么？ - 客户更换供应商的成本高不高？为什么？五、子公司 / 联营公司 / 非经常性业务 - 列出重要子公司、联营公司及其业务性质 - 明确哪些利润来自：可持续经营 / 周期波动 / 投资收益、政策补贴、资产处置 - 判断这些"非主营利润"对长期估值逻辑的影响（正面 / 负面 / 干扰）六、商业模式的"稳定性与脆弱点" - 哪些假设一旦被破坏，赚钱逻辑就会失效？ - 最容易被竞争 / 技术 / 政策冲击的环节在哪里？ - 用 3–5 条"关键监控指标"总结如何持续验证这门生意是否还成立 ## 最终输出 - 一句话商业本质总结 - 业务结构表（收入 / 利润 / 毛利率） - 赚钱机制逻辑链（文字 + 列点） - 对长期投资者最重要的 3 个判断结论 PROMPT 3 · 摘自原文 Prompt 4｜财务质量：这家公司赚的钱干不干净核心是强制做「利润 vs 现金流」的交叉验证——账面利润漂亮，现金流跟不上，往往是第一个预警信号。请分析【<公司>】近几年财务质量： 1）收入、利润与经营现金流的匹配情况 2）应收账款、存货、合同资产变化 3）非经常性损益对利润的影响 4）是否存在一次性项目或会计口径变化 5）可能需要重点关注的财务风险点 ## 研究原则 - 不预测股价，只判断财务"质量" - 强制进行"利润 vs 现金流"的交叉验证 - 对所有异常必须给出解释假设与验证路径请重点指出：哪些指标值得持续跟踪。 PROMPT 4 · 摘自原文 Prompt 5｜股权与治理：老板和你是不是一条船上的生意好 + 治理差 = 高波动风险资产。股权质押、减持、关联交易、激励条款这些「筹码面」信息很分散，适合让 AI 一次性梳理成时间表和风险雷达。 1、梳理【<公司>】股权结构与关键股东： - 实控人、控股股东、董事会结构 - 股权质押比例与变化、减持计划、潜在控制权变更风险 - 关联交易、同业竞争、资金占用风险输出：治理结构图（文字版即可）+ 风险雷达(高/中/低) + 需要跟踪的公告清单。 2、请建立【<公司>】未来<12个月>的"筹码事件时间表"：限售解禁、员工持股解锁、定增/配股、回购进度。对每个事件给出：潜在抛压/承接能力判断、对估值中枢的影响路径、历史上类似事件的股价反应统计（如能找到）。 3、分析【<公司>】管理层薪酬与股权激励： - 激励指标是否容易"做账达成"？（收入/利润/现金流/ROIC） - 目标难度与行业对比 - 是否存在短期行为激励（冲收入、降研发等）输出：同向性结论 + 关键条款摘录 + 改进建议。 PROMPT 5 · 摘自原文 Prompt 6｜市场分歧：多空到底在吵什么多空双方的观点最有信息量。这一步不是告诉你该信谁，而是把分歧摊平，看清楚**未来该盯哪些数据来验证**。请整理市场对【XXX 公司】的主要分歧点： 1）多方核心逻辑 2）空方核心逻辑 3）各自最重要的论据 4）哪些分歧可以被未来数据验证 5）关键验证节点是什么 ## 分析要求 - 不得站队 - 不给投资建议 - 不使用情绪化或立场性语言 - 所有判断必须可被未来数据或事件验证 PROMPT 6 · 摘自原文 Prompt 7｜估值与护城河：市场在押什么假设护城河和估值是价值投资绕不开的两块：一条评护城河强度，一条搭 DCF 反推市场隐含预期。以价值投资视角分析【<公司>】的护城河，必须引用公司披露/权威来源。 1) 定价权：过去<5-10年>毛利率/提价能力/成本转嫁证据？ 2) 转换成本：客户更换供应商的成本是什么（系统、流程、合规、生态）？ 3) 网络效应/规模效应：规模如何降低单位成本或提升体验？ 4) 无形资产：品牌、专利、牌照、数据、渠道壁垒的可验证证据？ 5) 竞争反应：主要对手如何攻击，公司如何防守（历史战役）？输出：护城河强度评分(0-5)+证据表+最可能被侵蚀的点与监控指标。 PROMPT 7A · 护城河 · 摘自原文请为【<公司>】构建 DCF 估值（允许使用公开财务数据，必须引用来源）： - 明确WACC/折现率假设与依据 - 预测5-10年自由现金流：收入、利润率、再投资率 - 给出敏感性分析表（折现率×永续增长率或折现率×利润率） - 反推：当前市值隐含的收入增速/利润率路径输出：估值区间 + 关键假设清单 + 最容易错的2个假设及验证方案。 PROMPT 7B · DCF 反推 · 摘自原文 Prompt 8｜全家桶：一份尽调级 DeepResearch 把前七步的逻辑压进同一个框架的「投资者尽职调查报告」：强制区分事实与判断、强制交叉验证、强制推演空方逻辑与黑天鹅——用来对抗人最容易犯的「确认偏误」。我需要你帮我完成一份投资者尽职调查报告。目标是对标的 `<股票名称/代码>` 进行全方位的商业模式、财务质量、行业周期及估值逻辑推演。请严格按照以下逻辑框架进行推演。 ## Constraints & Standards (研究原则) 1. 数据时效性与跨度：财务数据需涵盖**过去 3-5 年**的趋势（CAGR），估值分位需回溯**过去 5-10 年**的历史区间。 2. 事实底座优先：区分【事实 Fact】与【判断 Opinion】。所有判断必须基于可验证的数据（年报、招股书、监管问询函）。 3. 双重验证：必须进行"利润 vs 现金流"的交叉验证，以及"公司 vs 同行"的对比验证。 4. 反直觉思考：必须包含"空方逻辑"与"黑天鹅风险"推演，避免确认偏误。 ## Research Context (用户输入) - **研究标的**：[在此输入股票名称/代码] - **投资风格**：[如：价值投资 / 成长接力 / 困境反转] - **持有周期**：[如：中长线 1-3 年] ## Workflow ### Phase 1: 商业模式与护城河拆解 (Business Engine & Moat) 1. 业务透视与提纯： - **拆解营收/利润结构**：核心业务是什么？是否存在"主业赚吆喝，副业（投资/补贴）赚利润"的现象？ - **子公司/联营公司穿透**：深挖主要子公司和联营公司的实际贡献，**剔除噪音**，明确指出哪些业务是拖累，哪些是隐形金矿。 2. 护城河判定： - **定价权**：是否有提价能力？（证据：毛利率是否随成本波动？还是能转嫁成本？） - **核心壁垒**：是品牌溢价、极高的转换成本、网络效应，还是单纯的低成本优势？ - **行业天花板**：该行业 TAM 有多大？当前市场份额分布如何？公司是否触及增长天花板？ ### Phase 2: 行业周期与供需格局 (Industry Context) 1. 周期定位：行业目前处于哪个阶段（复苏/过热/滞胀/衰退/萧条）？请引用库存水平、开工率、Capex（资本开支）趋势作为证据。 2. 供需剪刀差：寻找"领先指标"与"滞后指标"。未来 1-2 年行业是否有大规模新增产能投放？ 3. 竞争格局变化：行业集中度（CR5）是在提升还是分散？主要竞争对手近期有什么大动作（价格战/技术突破）？ ### Phase 3: 财务健康度与质量扫雷 (Financial Health) 1. 核心指标趋势： - 计算过去 3-5 年的 **营收 CAGR** 和 **净利润 CAGR**，判断增长的持续性。 - 分析 **ROE（净资产收益率）** 的驱动因素（杜邦分析：是靠加杠杆，还是靠周转快，还是利润高？）。 - 绘制 **毛利率与净利率** 趋势图，判断盈利能力的稳定性。 2. 异常排查（扫雷）： - 周转率警报：存货周转率、应收账款周转天数是否有恶化（变长）趋势？ - 含金量测试：经营性现金流净额 / 净利润是否匹配？（长期 <1 则为危险信号）。 - 非经常性损益：剔除一次性收益后，扣非净利润是否依然健康？ ### Phase 4: 治理结构与资本配置 (Governance & Allocation) 1. 资本运作回顾： - 盘点近 2 年的增发、回购、股权激励或重大并购。这些动作对中小股东是**增厚 EPS** 还是**稀释权益**？ 2. 股权与筹码： - 实控人持股比例？是否有**高比例质押**风险？是否有重要股东（大基金/高管）持续减持？ 3. 管理层画像： - 他们的言行是否一致？ - **资本配置能力**：历史上赚到的钱投向了哪里（瞎投资/扩产/分红/回购）？回报率（ROIC）如何？ ### Phase 5: 估值逻辑与风险反脆弱 (Valuation & Risk) 1. 相对估值（纵向+横向）： - **历史分位**：当前 PE/PB/PS 处于历史（过去 5-10 年）的什么分位点？ - **同行对比**：与同行业主要竞争对手相比，估值是溢价还是折价？理由充分吗？ 2. 绝对估值（反向思维）： - 不仅仅做预测，请进行**反向 DCF 推演**：当前股价隐含了未来 3-5 年多少的净利润增速？这个隐含预期是否过于乐观？ 3. 风险与空方逻辑： - **空方视角**：全网搜索看空该股票的核心理由（做空报告/负面舆情）。 - **黑天鹅**：政策监管风险、技术路径被颠覆风险、地缘政治风险。 ## Output Format (输出结构) 请以结构化输出，并在文末附上【引用来源清单】： 1. 投资结论摘要 - 信号灯评级：🟢买入 / 🟡观望 / 🔴卖出 - 核心逻辑总结（One-liner） 2. 关键财务数据表（含 CAGR, ROE, 现金流匹配度） 3. 深度分析正文（按上述 5 个 Phase 展开，每个结论需附带数据支持） 4. 估值仪表盘（历史分位 + 隐含预期 + 同行对比） 5. 未来监控清单 - 只有当 [事件A] 发生时，才强化买入逻辑。 - 一旦 [数据B] 恶化（如毛利率跌破X%），逻辑证伪，立即退出。 PROMPT 8 · 摘自原文到这里链路就齐了。但你会发现问题——**它们是散装的**：每换一只票都要一条条重新粘贴、手动把上一步的结论喂给下一步、最后自己整理成报告。下一节把这条链路装进一个 Skill。从提示词到 Skill：stock-advisor 的编排思路散装提示词的痛点 **要手动串**：八条提示词得一条条跑，还要人肉把中间结论搬来搬去 **换标的重来**：每分析一只新股票，整个流程从头走一遍 **数据靠眼睛**：截图里的数字全靠人核对，容易看错 **决策容易自嗨**：一个人分析，很难跳出自己的立场 **交付靠手工**：整理成一份像样的报告，又是一轮体力活创作原理：编排，而不是重写用户输入（截图 / 股票代码） ① 技术面分析 ② 基本面分析 ③ 多维交叉验证 ④ 私董会讨论 ⑤ 排版输出模块做什么关键设计 ① 技术面分析从 K 线图识别形态、均线、MACD 等，并用行情数据交叉验证图像识别 + 数据双轨，冲突时以数据为准并标注差异 ② 基本面分析识别财报关键指标，补充估值与行业对比，给综合评级技术 / 基本 / 资金三面各自打分，再合成评级 ③ 多维交叉验证联网检索研报、行业动态、重大新闻、政策出现矛盾信号必须明确标注分歧 ④ 私董会讨论调用 peers-advisory-group，四位幕僚交叉辩论复用现成 Skill，把「找反证」制度化 ⑤ 排版输出整理成结构化报告，转杂志风 HTML / PDF，可上传飞书复用 magazine-layout 与 lark-doc **复用而非重写。**stock-advisor 的依赖清单里，技术指标脚本复用了 a-share-analyst，决策讨论复用了 peers-advisory-group，排版复用了 magazine-layout，上传复用了 lark-doc；它自己新写的只有「基本面分析」「HTML 转 PDF」等少数几块。做一个复杂 Skill，不一定要从零写庞然大物——**先把已有能力当积木，缺哪块补哪块，再用一条主线编排起来**。它还有两个产品化小设计：首次使用建档（问 3-4 个问题：风险偏好、投资周期、关注行业、仓位上限，存进记忆按你的风格调权重）；两种入口同一条流水线（上传截图走图像识别 + 数据验证，直接给代码走纯数据驱动，差异只在取数方式）。 Skill 创作最值得学的一点实战案例：用 stock-advisor 跑一遍天孚通信（300394）以下过程转述自原文 2026 年 7 月的一次真实对话，其中股价、财务数字均为当时的案例数据，**仅用于演示流程，不代表当前市场情况，更不构成投资建议**。案例数据说明标的是天孚通信（300394），光通信 / CPO 板块。整个过程三步递进：先看图、再看财报、最后开一场私董会。第一步：上传 K 线图，先要一份技术面速读我上传了一只 A 股的 K 线日线图和技术指标图（MACD）。请你作为一位专业的技术分析师，完成以下任务： 1. 识别股票信息：这是哪只股票？当前股价大约是多少？ 2. K 线形态分析：近期呈现什么形态？近 5 日 K 线的具体表现？ 3. 均线系统分析：MA5/MA10/MA20 的排列状态，最近是否出现金叉或死叉 4. MACD 分析：DIF 和 DEA 的位置关系，柱状图趋势，是否出现背离请以表格 + 文字结合的方式输出技术面速读报告。对话提示词 · 摘自原文 WorkBuddy 先从图里识别出这是天孚通信（300394），当前股价约 368.70 元，然后给出结构化技术面速读：**趋势**——MA5 > MA10 > MA20 标准多头排列，未见死叉；**风险信号**——当日一根长上影线（最高冲 376.10 回落到 368.70），MACD 红柱开始缩短，乖离率偏大；**关键位**——支撑看 MA5（347）/ MA10（319），压力看当日高点 376。这一步它没有猜涨跌，而是把「图里能读到的事实」结构化了。第二步：补上财报截图，做一次全面分析我又上传了这只股票的 2025 年三季度报数据和 2025 年全年预增数据。现在请你： 1. 先识别截图中的所有财务指标数据 2. 然后结合第一轮的技术面分析，帮我做一次全面的 A 股分析： - 技术面总评（综合 K 线、均线、MACD、KDJ 给出方向判断） - 基本面总评（营收增速、盈利能力、估值水平） - 资金面观察（成交量变化趋势） - 综合评级：强烈推荐 / 推荐 / 中性 / 谨慎 / 回避 3. 给出短期（1-2 周）、中期（1-3 月）的操作建议 4. 明确标注关键支撑位和压力位，请按照专业研报的格式输出。对话提示词 · 摘自原文这一轮它先把截图里的财务指标逐条识别出来（营收 39.18 亿、同比 +63.63%，归母净利 14.65 亿、ROE 31.30%、毛利率 51.87%，PE 146.70……），然后合成综合评级：技术面 4.0（权重 25%）、基本面 4.5（30%）、估值水平 2.0（25%）、资金面 4.0（20%），**综合评分 3.65 / 5.0，最终评级「推荐」**。核心结论很克制：中期趋势向好（CPO 高景气 + 高成长），但短期估值透支、涨幅过大，不宜追高，等回调再择机。值得注意的是，这一步已经体现了模块二的设计：技术、基本、资金三面分开打分再加权合成，**估值太贵就在总分里扣回来——不会因为成长性好就无脑看多**。还可以从不同角度用 a-share-analyst 再去分析。第三步：拿不定主意，开一场私董会但我对这只股票还是拿不定主意。现在请帮我启动一场私董会，我要请四位幕僚来讨论这只股票是否值得投资： - 巴菲特：从价值投资的角度（内在价值、护城河、安全边际） - 马斯克：从科技趋势和颠覆性创新的角度 - 比尔·盖茨：从商业模式和行业格局的角度 - 乔布斯：从产品力和用户体验的角度讨论要求： 1. 每位幕僚先各自发表 3-5 分钟的独立观点。 2. 然后进入交叉质询环节——幕僚之间互相挑战对方观点。 3. 最后每人用一句话给出"买入/持有/卖出"的最终建议。 4. 你作为私董会主持人，综合四位意见给出最终执行方案。请基于前两轮的分析数据来展开讨论，让幕僚们"带着数据聊"。对话提示词 · 摘自原文私董会环节里，系统先联网更新了四位幕僚的近况，还**补检索了更新的数据**（2025 全年营收 51.63 亿、净利 20.17 亿，2026 Q1 环比下滑，以及和中际旭创、新易盛的横向对比）——这正是模块三「多维交叉验证」在起作用，把讨论从截图数据推进到全网最新事实。四位幕僚独立发言、互相质询后形成鲜明的 2:2 分裂： **巴菲特（回避）**：「PE 142，安全边际为零，护城河在收窄。除非跌到 200 元以下，否则这不是投资，是赌博。」 **比尔·盖茨（等待 / 换仓）**：「基本面尚可，但估值太贵、竞争格局恶化。建议等 PE 回到 60 倍以下，或换性价比更高的新易盛 / 中际旭创。」 **马斯克（All in）**：「CPO 是光通信的 iPhone 时刻，天孚是上游的铲子王。超买是最后的上车机会，不是下车理由。」 **乔布斯（有条件持有）**：「相信 CPO 革命就现在持有，但前提是 CPO FAU 在 2026 H2 如期兑现，否则果断离场。」主持人最后综合出一份**分投资者类型的执行方案**，而不是一个笼统的「买或不买」：投资者类型建议执行要点价值投资者坚决回避等 PE < 40 成长投资者可持有，需止损保留 3-5 成，跌破 MA5(347) 减仓，跌破 MA10(319) 清仓趋势投资者谨慎参与等回调至 MA10 / MA20，KDJ 回落至 50 以下再介入激进投资者小仓位试仓最多 3 成，跌破 300 元清仓并且把决策挂到几个**未来验证节点**上：8 月中报预告看 Q2 是否环比改善，H2 看 CPO FAU 能否放量、毛利率能否回到 55%+，10 月三季报看营收增速。逻辑证伪就退出。对话结束后，还可以让它把整场分析生成一份杂志风格报告，stock-advisor 调用排版模块出成品，本地存 PDF 或直接上传飞书云文档。 stock-advisor 把八条散装提示词变成了一次三轮对话就跑完的完整研究：**看图 → 看财报 → 开私董会 → 出报告**。而全程它没有替人做那个最关键的决定——买还是不买。它只是把该看的都看了，把该吵的都吵了，最后把判断权，干干净净地交回到人手里。这个案例的收尾常见错误与使用边界常见错误为什么错正确做法让 AI 给「买点 / 卖点」它不掌握实时全量信息，也不为你的钱负责只用它做事实梳理和多空推演，买卖由你拍板完全相信截图识别的数字图像识别会看错，财报口径也会变关键数字要交叉验证——本案例私董会环节的数据就比前两轮更新指望它判断行业拐点、价格见底这类判断依赖前瞻信息和经验，AI 给不了让它梳理「该盯哪些领先指标」，拐点自己盯只看多方逻辑，越看越上头确认偏误，AI 会顺着你的语气强化观点用 Prompt 6 和私董会，强制它给空方逻辑和反证把 AI 报告直接当投资依据报告是研究辅助，不是投资建议报告结论仅供参考，决策与风险自负股市有风险，投资需谨慎。本章所有提示词、Skill 与案例，均以「辅助研究」为目的，不构成任何投资建议。AI 只是把事实和分歧摆到你面前的工具，最终的判断和后果，始终在人这一边。据此操作，风险自担。风险提示 · 摘自原文