deep-company-series git:20260706.bab1535A

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name: deep-company-series
category: analysis
description: "Write a publication-grade 8-part deep-dive series on a single company (~120k words total): cognitive reset / moat / profit engine / hidden assets / era variable (e.g. AI) / financials Buffett-style / management / valuation+redlines. The core IP is NOT writing but REVISING — a strict fact-check checklist catches pseudo-precision (probability-weighted expectations, third-party MAU discrepancies, linear extrapolation), absolute language, and cross-article number inconsistencies that most finance long-forms violate. Each piece stands alone but shares one valuation/management/price framework. Use when the user wants textbook-level depth on one company for public publishing (a single research report or earnings note is NOT this — use investment-research / earnings-review instead)."
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# 深度公司系列:8 篇长文拆一家公司

为一家公司撰写 8 篇深度长文系列(约 12 万字),从认知重置到决策框架完整闭环。**核心 IP 不是"会写",而是"会改"——大多数财经文章违反本 skill 的事实核查标准**。

## 一、触发场景

用户希望为一家公司做"教科书级别"的深度研究,以**系列长文**形式公开发布。区别于单篇研报:
- 8 篇约 12 万字,从认知重置到决策框架完整闭环
- 每篇独立成文(适合单篇分享),但贯穿一套估值/管理层/价格判断
- 写给"愿意花 90 分钟读懂一家公司"的读者

**不适合**:单篇研报、季报点评、行业研究——那些用别的技能(基本面/财报/行业)。

## 二、系列篇目模板(8 篇)

| # | 篇名模板 | 核心问题 | 字数 |
|---|---------|---------|------|
| 01 | 你以为你看懂了 X,其实没有 | 认知重置:破 3 个常见错觉 | 4,000-5,000 |
| 02 | X 的护城河——`<生意本质一句话>` | 护城河深不深、未来 5/10 年还在不在 | 6,000-8,000 |
| 03 | X 的最大利润引擎——`<最赚钱业务>` | 主业是什么、为什么能持续 | 6,000-8,000 |
| 04 | X 藏在账上的另一家公司——`<隐藏资产>` | 投资组合 / 子公司 / 隐藏价值 | 8,000-10,000 |
| 05 | AI(或当下叙事)时代,X 是赢家还是输家 | 时代变量:分业务拆影响 | 8,000-10,000 |
| 06 | 用巴菲特方式拆 X 的财报 | 财务深度:毛利率/FCF/ROE/SBC | 8,000-10,000 |
| 07 | `<管理层金句>`——X 的管理层值不值得托付 | 资本配置纪律 + 诚信检验 + 接班人 | 8,000-10,000 |
| 08 | 多少钱值得买,什么信号必须卖(终章) | DCF 三情景 + 红线清单 + 仓位框架 | 10,000-12,000 |

加一篇 `00-系列说明.md` 作目录索引(不发表)。

## 三、写作风格规范

### 语气
- **直接、犀利、不说废话**——第一句就给数字或反常识结论
- **价值投资框架**——巴菲特/芒格/段永平/李录视角穿插(不堆砌名言)
- **不预设立场**——先摆数据、再推逻辑、最后得结论
- **呈现正反两面**——每个核心判断都附"但另一方面..."的反方

### 禁用词

| 禁用 | 原因 | 替代 |
|------|------|------|
| 显然 / 必然 / 一定 | 主观绝对化 | 数据显示 / 证据表明 |
| 我认为 / 我觉得 | 主观腔调 | 删除或改为"按本框架" |
| 教科书级别 / 神来之笔 | 流量党褒奖 | 描述具体事实 |
| 严重不匹配 / 严重低估 | 强主观词 | 给具体折让百分比 |
| 完美 / 无可挑剔 | 单边判断 | 加上反方观察 |

### 标题风格
- 用**反差数字**或**反共识结论**做钩子("15 年 7 次挑战全失败"、"年薪 4292 万占利润 0.0017%")
- 副标题中性、概括内容
- **避免流量党比喻**:"小巴菲特"、"中国版 X"、"YYDS" 一律避开

## 四、严苛事实核查 Checklist(核心 IP)

### 写之前就要警惕的"伪精确"陷阱

1. **概率加权期望值**:`30% × A + 50% × B + 20% × C = 期望 +X%` 几乎全是垃圾——概率分配纯主观,给读者错误精确感。**只列情景 + 触发条件 + 方向,不算加权期望**。
2. **第三方测算 MAU/份额**:QuestMobile/七麦/CBNData 等口径差异巨大(同一时点能差 2-3 倍)。**只用最可信的两个对比作 anchor,其他做定性描述**。
3. **历史增速线性外推**:`2025 年 +33% × 5 年复合 → 2030 年 X` 是金融文盲式预测。**情景假设 + 高/低区间 + 不是承诺**。
4. **未公开的持股比例**:未上市公司持股从未公开披露。**给区间,标"不可知"**。
5. **强归因**:竞争对手失败 = 因为 X。多重原因都列出来,**本文不做单一归因**。

### 修订时必跑的 7 项检查

```
□ 1. 跨篇数字一致性:总市值、Non-IFRS 净利润、关键持股 % 全系列对齐
□ 2. 口径标注:Non-IFRS / GAAP / Non-IFRS-SBC / FCF 各用哪个,全文清楚
□ 3. 重复加计扫描:已并表子公司不在"投资组合"里、SOTP 不双算
□ 4. 横向比较公平性:不能"主业 PE(剔除现金+组合)" vs "对手 PE(不剔)"
□ 5. 概率加权全删:见上一条
□ 6. 绝对化表述全弱化:搜 "显然|必然|严重|教科书|完美" 逐条改
□ 7. 第三方数据来源标注:每条非财报数据后跟"(来源:X)"
```

### 模型偏好(写之前先列已知硬错误风险)

- 历史回报倍数:必须用累计投入口径(如 Riot 33 倍 不是 58 倍)
- 持股比例:必须看最新财报口径(如腾讯持有美团的比例随减持变化)
- "派息分派"会计处理:视同处置收益按 IFRIC 17 在宣派日确认
- 总股本会反弹:SBC 集中年初授予会让股本短期上升

## 五、执行流程

### 阶段 1:调研(写 01-02 篇前完成)

1. 用 `get_financial_statements` 读公司近 5 年年报、最新季报
2. 用 `get_research_reports` / `web_search` 读至少 3 份独立卖方研报(找共识 + 反共识)
3. 可选:用 `run_swarm`(如 equity_research_team 或 value_investing_committee)先生成内部研究底稿
4. **与用户确认 8 篇的核心论点**(避免写完才发现方向不对)

### 阶段 2:写作(按 01→08 顺序写,不跳)

- 每篇写完用 `write_file` 存到 `reports/{公司名}/《看懂{公司名}》/0X-XX.md`
- 不立即发布——等用户审阅
- 用户提修订意见后修改

### 阶段 3:跨篇一致性扫描(08 篇全部写完后)

这是本技能的关键差异化。用工具扫描 8 篇做以下检查:

1. 用 `read_file` 逐篇读 + `report_audit`(`command=extract`)抽取每篇的数字(市值、净利润、持股比例、PE 等)
2. **跨篇对比同一数字是否一致**——用 `financial_rigor`(`command=cross_validate`)把同一指标在不同篇的值做交叉验证,偏差 >1% 标口径差异
3. `read_file` 检查:同一术语(FBS、SBC、Non-IFRS)首次出现是否解释;引用关系("详见 06 篇")是否真的对应;要点回顾 vs 正文数字是否一致
4. 绝对化表述扫描:搜 "显然|必然|严重|完美" 逐条弱化

### 阶段 4:发布前最终核查

- 用 `report_audit`(`command=verdict`)对每篇做准出门:抽取数字 + 核验 + PASS/FAIL
- 确认所有数字可追溯、无伪精确、无绝对化

## 六、修订意见处理流程

用户给修订意见时,按以下顺序:

### 1. 先核查事实(不要直接改)
如果用户说"X 数据不对",先用 `get_financial_statements` / `web_search` 找原始数据交叉验证,给出"用户说的 vs 我查到的 vs 我之前用的"三方对比。

### 2. 判断修订级别

| 级别 | 类型 | 处理 |
|------|------|------|
| 🔥 硬错误 | 数字错、归因错、口径错 | 必改 |
| ⚠️ 主观化 | 强主观词、绝对化、流量党比喻 | 弱化或删除 |
| 🔬 颗粒度 | 来源标注、口径细化 | 按可读性平衡 |
| ❓ 不可靠 | 第三方测算差异大 | **删比改更稳** |

### 3. 修订后联动检查
修一处先想"哪些地方还引用这个数字/概念":
- 改了总市值 → 全系列联动改 PE / 主业 PE / 折让 / FCF Yield
- 改了持股 % → 改 TOP 10 排序 + 历史持股表 + 减持清单
- 改了术语口径 → 改首次定义 + 后续引用 + 要点回顾

## 七、本技能不做什么

- **不替读者做投资决策**——所有篇章末尾"不构成投资建议"
- **不预测股价**——只给"情景 + 触发条件"
- **不算"期望年化回报"加权值**——主观概率分配会误导读者
- **不写"X 大佬也持有"**——用别人持仓为自己的判断背书是反价值投资的
- **不强求 8 篇都写**——某篇没足够独立内容就合并或减篇数

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**一句话总结**:写《看懂 X 系列》的核心能力 ≠ 写得好,而是**改得严**——大多数财经长文死于伪精确数字、主观加权期望值、绝对化表述。本技能的存在就是为了把这些坑全部标记出来,写之前避开,写之后扫干净(用 `report_audit` + `financial_rigor.cross_validate` 扫)。