以下为本文档的中文说明financial-report-analyzer 是一个专门用于上市公司财报深度分析的技能全流程支持中文财报分析场景。该技能能够自动完成三个核心步骤数据提取与结构化、财务比率计算、以及可视化图表生成。在数据提取阶段通过执行 extract_financials.py 脚本支持从 PDF 文件使用 pdfplumber 解析或纯文本文件中自动提取营收、净利润、资产、负债等核心财务数据输出结构化的 JSON 格式。在财务比率计算阶段执行 calculate_ratios.py 脚本自动计算毛利率、净利率、ROE净资产收益率、资产负债率等关键财务指标输出 30 个模板占位符键值对并参考 financial_metrics.md 确保指标定义的准确性。在图表生成阶段执行 generate_charts.py 脚本自动生成三张可视化图表核心财务指标对比柱状图、盈利能力趋势图和资产负债结构图。使用场景包括投资分析师对上市公司进行快速财务健康检查、基金管理人筛选投资标的、财务顾问为客户提供财务分析报告、以及学术研究人员收集和整理上市公司财务数据。该技能的核心优势在于全流程自动化——从原始财报文件到结构化数据、从指标计算到可视化图表整个分析流水线无需人工干预。最终产出的专业财务分析报告结合了行业背景分析使得分析结果既有数据支撑又有业务洞察。财报分析技能 (Financial Report Analyzer)本技能旨在帮助 DB-GPT 系统化地分析上市公司财报通过提取核心数据、计算财务比率、生成可视化图表并结合业务背景产出高质量的财务分析报告。核心工作流程数据提取与结构化使用execute_skill_script_file工具执行scripts/extract_financials.py脚本传入财报文件路径file_path参数自动提取营收、净利润、资产、负债等核心数值。脚本支持 PDF 文件通过 pdfplumber 解析和纯文本文件返回 JSON 格式的结构化数据。财务比率计算使用execute_skill_script_file执行scripts/calculate_ratios.py传入 Step 1 的 JSON 数据。自动计算毛利率、净利率、ROE、资产负债率等关键指标输出 30 个模板占位符键值。参考references/financial_metrics.md确保指标定义的准确性。系统会自动保存返回的 JSON 结果react_state[ratio_data]后续 html_interpreter 会自动合并。图表生成使用execute_skill_script_file执行scripts/generate_charts.py传入 Step 1 的 JSON 数据。自动生成 3 张可视化图表financial_overview.png核心财务指标对比柱状图profitability.png盈利能力指标横向条形图asset_structure.png资产结构环形饼图系统会自动将图片复制到静态目录并记录 URL 映射react_state[image_url_map]后续 html_interpreter 会自动合并。深度分析遵循references/analysis_framework.md提供的框架从盈利质量、偿债风险、营运效率和现金流四个维度进行深度剖析。结合经营情况讨论与分析章节解释业绩变动的核心驱动因素。撰写以下 7 段分析文本PROFITABILITY_ANALYSIS盈利能力分析SOLVENCY_ANALYSIS偿债与风险分析EFFICIENCY_ANALYSIS营运效率分析CASHFLOW_ANALYSIS现金流与利润质量分析ADVANTAGES_LIST核心优势列表HTMLli格式RISKS_LIST主要风险列表HTMLli格式OVERALL_ASSESSMENT综合评价渲染报告调用html_interpreter使用template_path模式{template_path:financial-report-analyzer/templates/report_template.html,data:{PROFITABILITY_ANALYSIS:LLM撰写的盈利能力分析...,SOLVENCY_ANALYSIS:LLM撰写的偿债分析...,EFFICIENCY_ANALYSIS:LLM撰写的营运效率分析...,CASHFLOW_ANALYSIS:LLM撰写的现金流分析...,ADVANTAGES_LIST:li优势1/lili优势2/li,RISKS_LIST:li风险1/lili风险2/li,OVERALL_ASSESSMENT:LLM撰写的综合评价...},title:XX公司 2023年度财报分析报告}重要data字典中只需传入你撰写的 7 段分析文本后端会自动合并Step 2 的 30 个数据指标COMPANY_NAME、REVENUE、NET_PROFIT 等Step 3 的图表 URLCHART_FINANCIAL_OVERVIEW、CHART_PROFITABILITY、CHART_ASSET_STRUCTURE绝对不要在data中包含数据指标或图表路径否则 JSON 过大会导致截断。完成调用terminate返回 1-2 句话的简短摘要。报告会以卡片形式展示在左侧面板用户点击卡片即可在右侧面板查看完整报告。完整流程示例Step 1: execute_skill_script_file(skill_namefinancial-report-analyzer, script_file_nameextract_financials.py, args{file_path: /path/to/report.pdf}) → 返回 JSON: {revenue: 10500000000, net_profit: 1200000000, ...} 记为 raw_data Step 2: execute_skill_script_file(skill_namefinancial-report-analyzer, script_file_namecalculate_ratios.py, argsraw_data) → 返 回 30 个模板键值系统自动记录到 react_state[ratio_data] Step 3: execute_skill_script_file(skill_namefinancial-report-analyzer, script_file_namegenerate_charts.py, argsraw_data) → 生成图表系统自动复制到 /images/ 并记录 URL 映射 Step 4: LLM 自行撰写 7 段深度分析文本 Step 5: html_interpreter(template_pathfinancial-report-analyzer/templates/report_template.html, data{仅包含 7 段分析文本}, title报告标题) → 后端自动合并数据指标 图表 URL 分析文本渲染完整报告 Step 6: terminate(result简短摘要)资源使用说明脚本均通过execute_skill_script_file执行scripts/extract_financials.py接收file_path参数读取财报文件支持 PDF 和文本格式提取核心财务数据。scripts/calculate_ratios.py计算财务比率输出 30 个模板占位符键值。系统自动记录结果。scripts/generate_charts.py生成 3 张可视化图表matplotlib系统自动处理图片复制。scripts/fill_template.py备用接收ratio_data、chart_paths、analysis三个参数读取 HTML 模板并替换所有占位符。正常情况下不需要使用此脚本因为 html_interpreter 的 template_path 模式会自动完成模板填充。参考references/financial_metrics.md包含公式定义。references/analysis_framework.md包含分析逻辑。模板templates/report_template.html最终交付报告的 HTML 模板必须严格遵循不得删减章节或修改表格结构。由 html_interpreter 的 template_path 参数自动读取并填充。templates/report_template.mdMarkdown 版本仅供参考结构说明。注意事项必须使用execute_skill_script_file执行脚本不要用 shell_interpreter因为execute_skill_script_file会自动处理图片复制和数据记录。脚本提取可能受排版影响建议在计算前人工核对提取的关键数值。始终关注非经常性损益以评估公司核心业务的真实盈利能力。对比至少三年的历史数据以识别趋势。generate_charts.py依赖 matplotlib请确保环境中已安装该库。