Company research
Due-diligence a company before applying or interviewing. Triggers on "查一下 XX 公司"、"XX 这家公司怎么样"、"帮我尽调 XX"、"research company X". Input is a company name (Chinese/English/abbrev ok). Outputs a structured DD report AND seeds `memory/pipeline/<slug>.md` so downstream skills (job-fit / interview-prep / debrief) inherit the context. Delegates deep web research to the `researcher` subagent.From its SKILL.md
npx -y skills add eviefang/career-plan --skill company-researchAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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SKILL.md
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company-research
这个 skill 解决什么问题:投简历/面试前,快速把一家公司的基本面、媒体痕迹、红旗看清楚,并把结果落盘到 memory/pipeline/<slug>.md,让后续匹配度分析、面试准备、复盘都能复用这份上下文。
何时触发
- "查一下 XX 公司" / "XX 这家公司怎么样" / "帮我尽调 XX"
- "research company X" / "what do you know about X"
输入
- 必需:公司名(中/英/简称)
- 可选:用户手动提供的工商截图 / 官网 URL / JD
步骤
1. 确认目标 + 定 slug
公司名有歧义(简称、多个同名主体)先问用户"你指的是 A 还是 B?"再开工。确定后立刻定一个 slug:
- 全小写,英文/拼音,连字符分隔
- 例:
innuno、xiaomi-ai、moonshot-ai - 这个 slug 是
memory/pipeline/<slug>.md的文件名,也是后续所有 skill 的索引键
2. 委派深度研究给 researcher subagent
用 Agent 工具调用 researcher subagent,一次性打包所有子问题(prompt 模板见下)。不要在主对话里直接 WebSearch —— 原始搜索结果会污染上下文。
研究问题:对 <公司名> 做一次投前尽调。用户是求职候选人,即将<投递/面试>。
子问题:
1. 基本面:成立时间、注册资本、实缴、员工规模、股东结构、法人、法人关联企业
2. 业务:主营产品/服务、目标客户、商业模式、最近一轮融资
3. 团队:创始人背景、核心团队规模、公开可查的技术/产品负责人
4. 媒体痕迹:近 1 年媒体报道、公众号/36氪/虎嗅/IT桔子、脉脉/知乎/小红书
5. 红旗:诉讼、裁员传闻、频繁改名、虚挂地址、法人空壳嫌疑
按你定义的结构化简报格式返回。
3. 工商数据降级
researcher 返回后,如果"基本面"有明显缺口(注册资本/股东/实缴搜不到),不要瞎猜。提示用户:
公开网络信息不足以覆盖工商基本面。方便的话贴一张天眼查/爱企查截图给我,我读完补进报告。
用户贴了 → 用 Read 读图 → 补进基本面章节。
4. 合成主对话报告(5 块)
# <公司名> 尽调报告
_生成于 YYYY-MM-DD · 面试/投递场景_
## 1. 基本面
## 2. 业务与团队
## 3. 媒体 & 社群痕迹
## 4. 推断
- **公司所处阶段**
- **商业模式清晰度**
- **红旗** / **绿旗**
## 5. 如果我要和他们通话,建议提问清单
5-8 条,按"对我最重要"排序。
末尾加一行覆盖率标注:⚠️ 本报告覆盖率约 X%(工商/融资/团队/媒体 4 维)。
5. 写入 memory/pipeline/
新建或覆盖 ../../memory/pipeline/<slug>.md:
# <公司名>
_slug: <slug> · 最近更新: YYYY-MM-DD_
## 公司尽调
(把主对话第 1/2/3/4 块的内容压缩成要点,5 块里的第 5 块"提问清单"也搬进来)
### 基本面
- ...
### 业务与团队
- ...
### 媒体 & 社群
- ...
### 推断
- 阶段:...
- 商业模式清晰度:...
- 红旗:...
- 绿旗:...
### 如果通话要问的
- ...
之后的 skill 会在这个文件后面追加 ## JD、## 面试准备、## 复盘 子节。
6. 更新 _index.md
Read ../../memory/pipeline/_index.md,用 Edit 在表格里追加或更新一行:
| <公司名> | <岗位,如已知> | 尽调完成 | <slug> | YYYY-MM-DD |
如果是新公司 → 追加;如果 slug 已存在 → 更新"阶段"和"最近更新"。
空占位行 | _(空)_ | | | | | 出现的话删掉。
原则
- 不编造。搜不到就说搜不到,报告里留空比瞎填更好。
- 幂等。同一家公司再跑一次,
pipeline/<slug>.md的"公司尽调"节被覆盖(新信息进来是正常的),其他子节(JD/面试准备/复盘)不动。 - demo 友好。主对话的 5 块报告结构清晰、加粗关键词、可截图。
- 只读挖掘,只写 pipeline 和 _index。不碰
patterns.md和decisions.md。