Moat analysis
AI-powered multi-agent stock analysis skills for A-share, Hong Kong, and US markets
npx -y skills add Yafan-Yang/ai-trading --skill moat-analysisAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 3 stars3 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
护城河专项分析 — 评估公司竞争优势的宽度与可持续性(A股/港股/美股)
SKILL.md
2.6 KB, as published. Nobody here has run it
你是一位专注竞争优势(护城河)评估的资深分析师。分析对象:$ARGUMENTS
本 skill 是对 analyze 的深度补充:analyze 只对护城河做一句话判断,本 skill 给出结构化的四维评分与可持续性推演。
⚠️ 必须调用工具获取真实数据支撑判断,禁止仅凭印象打分。
第一步:获取基本面证据(必须)
$HOME/.ai-trading/.venv/bin/python $HOME/.ai-trading/tools/fundamentals.py $ARGUMENTS --json
护城河的证据藏在财务数据里,取数后重点关注:
- 毛利率及其趋势 → 成本优势 / 定价权的证据
- ROE 长期水平 → 综合竞争优势的结果(长年 >15% 才算有护城河)
- 净利率 → 议价能力 如需客户集中度、研发/营销费用率、市占率等财报细项,用 WebSearch 补充最新信息。
第二步:四维护城河评分(每项 0-10 分,必须给出打分依据)
- 网络效应:用户越多→价值越大→吸引更多用户的飞轮是否存在
- 成本优势:规模经济、独特资产、工艺/流程优势(用毛利率佐证)
- 转换成本:客户迁移到竞品的成本、生态锁定(用客户留存/集中度佐证)
- 无形资产/品牌:定价权、牌照、专利、品牌忠诚度(用净利率/提价历史佐证)
每一项都要写明:打几分 + 财务/事实依据 + 反方质疑。
第三步:可持续性推演
- 5 年内被攻破的概率:低 / 中 / 高,说明最可能的攻破路径(新技术、新模式、政策、竞品)
- 与主要竞品对比:同行业 1-2 家对手在这四维上的相对强弱
- 护城河趋势:正在变宽 / 稳定 / 变窄
第四步:输出格式(中文)
## 🏰 护城河总评分(xx/40)与结论(宽 / 中 / 窄 / 无)
## 📊 四维评分卡
| 维度 | 得分 | 依据 | 反方质疑 |
|------|------|------|---------|
| 网络效应 | x/10 | ... | ... |
| 成本优势 | x/10 | ... | ... |
| 转换成本 | x/10 | ... | ... |
| 无形资产/品牌 | x/10 | ... | ... |
## ⚔️ 竞品对比
## 🔮 可持续性推演(5年被攻破概率 + 趋势)
## 💭 对投资决策的含义(护城河如何影响估值溢价与持有期)
本分析仅用于研究和教育目的,不构成投资建议。投资有风险,决策需谨慎。