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Chain data

Skill ivanyinjc-blip/industry-chain-research/chain-data

产业链深度研究 8 段对齐 skill · 三角定位法 · A 股强周期实战验证

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npx -y skills add ivanyinjc-blip/industry-chain-research --skill chain-data

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 9 stars9 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

产业链研究第 2 段 · 数据采集。把 idea.md 的 11 词过滤表,变成上中下游 + 三层价值量数据。激活时机:chain-idea 输出 idea.md 后,或在用户要求"补产业链数据"时。

SKILL.md

7.9 KB, ~3.3k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it


📋 SKILL 契约(6 字段 · agent 调用入口)

完整的 数据段 段契约。Claude/Codex 调用本段时,只需读这一节。

🎯 触发条件

  • 用户说"补数据" / "找来源" / "验证数据"
  • 前序段:chain-idea 已产生 01_idea.md

📥 输入文件

  • 必填:examples/<case>/01_idea.md(口径拆分结果)
  • 可选:idea.md 中标注的"关键数据点"

📤 输出文件

  • 02_data.md(数据状态表)
  • data/raw/*.csv(原始抓取)
  • data/status.json(每个数据点的状态)

🔑 必填字段

  • 每个数据点:{来源, 抓取时间, 单位, 口径, 可信度}
  • 11 词清单:上中下游各端覆盖
  • 三类状态:🟢 高 / 🟡 中 / 🔴 低

✅ 验收清单

  • 上中下游三端各 ≥ 3 个数据点
  • 11 词清单全部覆盖
  • 可信度=低的数据点有反证条件
  • 抓取脚本有审计日志

⚠️ 失败处理

  • 关键数据点 24h 抓不到 → 降级到 7d 移动平均
  • 抓取脚本异常 → 记录到 data/audit.log,不中断流程
  • 数据源下线 → 在 status.json 标 🔴 死链

chain-data · 数据采集段

灵感:大刘《齐码.SKILL》vibe-interaction 段 产物:data.md(数据卡) + data/ 目录(原始数据) 输入:idea.md 输出:可被 chain-breakdown 直接消费的 data.md

🎯 这个 skill 干什么

把 idea.md 里的"模糊研究边界",用真实数据填实

数据不齐,后续 chain-breakdown 就拆不准;数据多了但没结构,就是数据库,不是研究。

🧠 核心方法论:上中下游 × 三层价值量

每个产业链都被切成两套网格:

网格 1:上中下游(空间切分)

上游(原材料/设备)
   ↓ 价值流
中游(加工/制造)
   ↓ 价值流
下游(应用/客户)

网格 2:三层价值量(纵深切分)

层级问题答案类型
成本层这个环节的 BOM 是啥? 哪些成本在降?数字(单价/占比/趋势)
利润层利润主要从哪里挤出来? 谁在溢价?数字 + 谁做大了
瓶颈层卡在哪? 谁掌握定价权?名字 + 卡点

两套网格的交点 = 矩阵 = 每个 (上游/中游/下游) × (成本/利润/瓶颈) 都至少 1 条事实。

📐 11 词 · 在数据采集的体现

数据采集要求
navigate下游主战场的需求结构(占比/增速)
modal最大风险点的具体卡点
confirm增量来源的确认/可能/未知
drawer隐藏可变成本(运输/损耗/电费)
popover差异化卖点的具体数据
bottomsheet底部反转信号的数据
toast短期跟踪事件的具体日期/公告
inline-expand价值量分布的具体百分比
inline-edit成本结构变化的具体速率
newtab跨行业新需求的具体场景
download主要数据下载源(URL + 抓取时间)

每个词,至少 1 条数据,标注来源

🛠 工作流(可执行版)

输入: idea.md(已通过 chain-idea)
  ↓
[Step 1: 上中下游实体清单]
  - 上游: 列 5-10 家关键供应商
  - 中游: 列 5-10 家核心制造商
  - 下游: 列 5-10 家主要客户
  ↓
[Step 2: 三层价值量填表]
  对每家公司,至少填:
  - 主营收入占比、毛利率
  - 关键原料/设备的 BOM
  - 上下游议价能力(强者/被压)
  ↓
[Step 3: 11 词数据补全]
  对照 idea.md 的 11 词过滤表,每个词至少 1 条事实
  ↓
[Step 4: 数据可追溯化]
  每个数字都加来源标注: [年报-2024] / [招股书-p123] / [协会数据-2025Q1]
  ↓
[Step 5: 输出 data.md + data/ 目录]
  data.md 是索引,data/ 装原始文件

📄 data.md 输出模板

# [项目名] · 数据卡

> 数据截止:YYYY-MM-DD  | 来源:招股书/年报/行业协会/调研
> 上游:chain-idea § 11 词过滤 → navigate

## 1. 上中下游实体清单(材料/设备/技术工艺三端拆解)

### 1.1 上游 · 材料端
[萤石 / HF / PVDF 原料 / 电子级化学品等 — 大宗 / 专用 / 高纯 / 卡脖子]

| 公司 | 主营 | 类型(大宗/专用/高纯/卡脖子) | 数据点 | 来源 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | 已核验/估算/待查证 |

### 1.2 上游 · 设备端
[精馏塔 / 反应釜 / 提纯设备 / 检测仪器等 — 普通 / 关键 / 扩产瓶颈]

| 公司 | 主营 | 类型(普通/关键/扩产瓶颈) | 数据点 | 来源 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | |

### 1.3 上游 · 技术工艺端
[核心配方 / 催化剂 / 工艺路线 / 良率控制 — 可复制 / 核心 know-how]

| 技术/工艺 | 提供方 | 类型(可复制/核心 know-how) | 良率/认证 | 来源 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | |

### 1.4 中游(加工/制造)
| 公司 | 主营 | 在产业链位置 | 数据点 | 来源 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | |

### 1.5 下游(应用/客户)
| 公司 | 主营 | 在产业链位置 | 数据点 | 来源 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | |

> **三端强制拆解(借鉴 gushifenxi):**
> 上游不能只看材料,必须同时检查设备、耗材、核心零部件、关键工艺和良率瓶颈。

## 2. 三层价值量(纵深)

### 2.1 成本层 · BOM
[具体环节的成本结构,以表格形式呈现]

### 2.2 利润层 · 利润分布
[每段价值的毛利,谁溢价]

### 2.3 瓶颈层 · 卡脖子环节
[谁是定价权持有者]

### 2.4 三端价值量定位(借鉴 gushifenxi)
| 端口 | 成本价值量 | 利润价值量 | 瓶颈价值量 | 关键判断 |
|---|---|---|---|---|
| 材料端 | | | | 普通原料/关键材料/卡脖子 |
| 设备端 | | | | 普通设备/关键设备/扩产瓶颈 |
| 技术工艺端 | | | | 可复制/核心 know-how |

> **关键提醒(借鉴 gushifenxi):**
> 不能把"成本占比高"等同于"价值量高"。
> 铜箔产业里,铜是成本大头但偏大宗属性;
> 表面处理设备/添加剂/工艺/良率才是利润价值量和瓶颈价值量的来源。

## 3. 11 词数据补全
| 词 | 数据 | 来源 | 时点 |
|---|---|---|---|
| navigate | | | |
| modal | | | |
| confirm | | | |
| drawer | | | |
| popover | | | |
| bottomsheet | | | |
| toast | | | |
| inline-expand | | | |
| inline-edit | | | |
| newtab | | | |
| download | | | |

## 4. 不可得数据(明示)
[哪些数据本应采集但未获取 — 必须明示,不能蒙混]

## 5. data/ 目录
- 原始文件路径列表

📁 data/ 目录约定

data/
├── raw/         # 原始 PDF/Excel/HTML,原样存放
├── clean/       # 清洗过的 csv/xlsx
└── README.md    # 每个文件的"何时用、怎么用、来源"

🚦 何时启用

  • chain-idea 完成 idea.md 后,自动进入
  • chain-breakdown 上游缺失 data.md
  • 用户明确要求"补某环节的数据"

⚠️ 红线

  • ❌ 不准"估计"代替"数据" — 估计需明示 [估算/基于XXX]
  • ❌ 不准上中下游少于 5 家 — 不够看的
  • ❌ 不准"不可得数据"留空 — 留空就是隐藏问题
  • ❌ 不准来源不标年份 — 2020 年的数据当 2024 用 = 误导

🔗 与上下游的契约

  • 上游(chain-idea):idea.md 的 11 词过滤表 → 数据采集必须全部覆盖
  • 下游(chain-breakdown):data.md 的"瓶颈层" → 是 chain-breakdown 拆分的输入
  • 下游(chain-verify):data.md 的"不可得数据" → 写入核销清单,持续追

🧰 推荐工具

# 数据采集示例
import akshare as ak
import tushare as ts

# 上市公司财务
df = ak.stock_zyjs_ths(stock="600519")  # 主营业务构成
df = ak.stock_financial_abstract_ths(stock="600519")  # 财务摘要

# 行业协会数据(示例)
# 半导体: SEMI、SIA
# 锂电: GGII、CABIA
# 钢铁: MYS、CRU

# 招股书/财报下载
# 巨潮资讯网 cninfo.com.cn
# 上交所 disclosure.sse.com.cn
# 深交所 szse.cn

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

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