我们把写研报的那套方法整理成了一个给 AI agent 用的技能，叫 TopxAI Equity Research，按 Apache-2.0 免费开源。装进 Claude Code、Codex、Cursor 这类 agent，就会照 topxea.com 研报的路子干活：数据从一手申报里取，每个数字标出处和证据等级，定评级之前让多空两方先辩一轮，写完再过两轮对抗式审计，报告里的每条判断都记进台账，到期一条条结算。完整包在 TopxAI Labs 直接下载，源码在 GitHub。
读得快和会做研究是两回事
让 agent 写一份公司分析不难，一分钟能读完十份申报，交出来的稿子段落齐整，数字也多。毛病藏在细处：估算出来的数写得像财报原文，盘中价当成了收盘价，情景概率随手给个 25/50/25，结论怎么写都不会错。最后一种最麻烦，一个永远错不了的判断，读者拿它做不了任何决定。
这些坑我们自己写研报时都踩过，后来把规矩一条条记下来，攒到现在一共 12 条，放在技能最前面，犯了任何一条，报告就不能发。挑五条说：
- 关键数字要能追到带链接的出处。找不到就写「未核实」，不拿估算顶上。
- 每条证据标等级。A 是一手申报和公司公告，B 是主流媒体，C 是机构估计或自己算的（要写明是估算并给出公式），D 是没有证实的消息。核心结论的支撑数字里不能有 D。
- 一份报告只认一个基准日，扉页上分三层写清楚：价格取最近一个已收盘的交易日，财务数据写到哪个期末、哪天申报，截止日之后的申报一律不用。
- 每条核心结论都写明「出现什么情况就说明我错了」。写不出来的，降级成观察。
- 估值数字只从一个模型文件和它的输出里取，正文里不许手算。
一份报告从立项到上架
整条流程分十段，每段规定要产出哪些文件、满足什么条件才能往下走。立项时先拿几个备选题目比一比，翻一遍过往判断留下的教训，定好三层基准日和对标指数。调研分几路并行，财务、合同、治理、同业各写各的底稿；主编另外从 SEC 的 XBRL 数据里独立取一遍数，和底稿逐项对，对不上的列进冲突清单。
定评级之前有一轮多空辩论。多方和空方只能引用底稿，各提三条论点，再互相反驳一次。辩论放在这个位置有讲究：主编写到估值那一章时，心里多半已经有了第一个故事，先把两边最强的论证听完，评级才不容易被第一印象牵着走。
初稿写完过两轮审计，审计员的活儿是找错。其中一路专门唱反调，挑估值模型的输入改，改到哪一步评级会翻，就把那一步写出来。每条审计意见都要有处置结果，接受、驳回或部分修改，记在报告附录里。
评级到期要能对账
评级按 12 个月算，对比一个写明的基准指数，从发布日收盘价起算。跑赢基准超过 15% 算买入，5% 到 15% 算增持，−10% 到 +5% 算中性，跑输 10% 以上算减持。到了那一天，对错查一下就知道。
报告发出去以后，核心结论、年度评级、月度和季度展望全部记进台账。台账只能追加，结算时要附证据，再写一句教训。命中率按「命中 ÷（命中 + 证伪）」算，没到期的不计入。
这一段是我们自己补的课。这周清点 topxea.com 的台账，55 条判断只结算了 1 条，几条月度展望已经到期，却没人回头去对。问题出在没有东西盯着，所以技能里多了一个值守脚本 desk.py，专门把 SEC 的新申报和台账里每条判断的证伪条件对上，再列出快到期和已经过期的判断。补登之后台账现在是 69 条，结算了 2 条，两条都命中。样本这么小，命中率说明不了什么，大部分判断要等 10 月底到 11 月初这一轮财报出来才到期。研报会员页上的记分卡会照实更新，判断错了的也一样挂着。
包里有什么
方法文件讲研究框架：因、程、果三层，第一性原理那一层，从流动性一路传到个股的链条；个股、产业链、宏观三类报告各有一套九步流程，另附一份质量门槛和一份口径陷阱清单。指标库写明每个指标该去哪里取一手数据，SEC EDGAR、FRED、BLS、Census、FINRA 都在里面。
插件版自带五个角色 agent：调研、多方、空方、审计、翻译。它们不能再派子 agent，交回主编的话限 120 个英文词，主编的上下文里只留结论。不支持子 agent 的工具，就由主 agent 按顺序把这几个角色轮流演一遍。
三个脚本只用 Python 标准库。sec.py 从 SEC 取最近八个季度的营收、毛利、营业利润、净利润、经营现金流和资本开支，原始 JSON 存在本地缓存里，不进 agent 的上下文。拿 NVIDIA 试了一次：companyfacts 原始响应 4.5 MB，sec.py 交给 agent 的只有 3.3 KB。ledger.py 管台账，desk.py 管值守。此外还有立项、来源交叉核对、审计处置、发布前检查和披露声明几份模板。
怎么装
用 Claude Code 的话，装插件版，五个 agent 一起装上：
/plugin marketplace add UnbelievableT/topxai-equity-research
/plugin install topxai-equity-research@topxaiCodex、Cursor、Gemini CLI、OpenClaw 等支持 Agent Skills 的工具，用 skills.sh 装：
npx skills add UnbelievableT/topxai-equity-research也可以从 Labs 页下载完整 zip，把里面的 skills/topxai-equity-research 复制到 agent 的技能目录（Claude Code 是 ~/.claude/skills/）。SEC 要求每个请求报上姓名和邮箱，插件启用时会提示填写，也可以自己设环境变量 SEC_USER_AGENT。装好以后直接用自然语言吩咐就行，比如「给 NVDA 写一份个股深度研报」，或者「跑一下值守，看哪些判断到期了」。
做不到的事
技能只管方法，不提供行情。值守要用的价格得自己准备一份 CSV。脚本只访问 sec.gov 和 data.sec.gov，没有遥测，也不用注册账号。
完整走一遍很费 token。一份个股深度要开好几路调研、过两轮审计，再加一个语言版本，总消耗可能到几百万 token，大头花在阅读上。开几路、预算多少，立项时就该定下来；中途超了，停下来问人，别悄悄砍掉范围。
报告的上限还取决于底层模型。规矩拦得住编数字，也拦得住写不出证伪条件的结论，但拦不住一个看错了行业的判断。台账和结算是这套方法的后半截，原因就在这里。用它写出来的东西是一般性研究信息，不是针对个人的投资建议；评级是研究判断，不是买卖指令。
下载和安装说明在 ai.topxea.com/labs，问题和建议请提到 GitHub issues。用这套方法做出来的报告，在 topxea.com/research。
研究方法介绍，不构成投资建议。