aifinlab/a-share-competitive-moat
skills/a-share-competitive-moat/SKILL.md
A股企业护城河/竞争优势分析/竞争壁垒评估。当用户说"护城河"、"竞争优势"、"moat"、"壁垒"、"XX的护城河是什么"、"竞争力分析"、"可持续竞争优势"、"品牌溢价"、"转换成本"、"网络效应"、"护城河分析"、"竞争壁垒"时触发。MUST USE when user asks about competitive moat, sustainable competitive advantage, barriers to entry, or moat analysis for a company. 基于Morningstar护城河框架，系统评估企业的可持续竞争优势（品牌/成本/网络效应/转换成本/规模效应），判断护城河宽窄和趋势。支持研报风格（formal）和快速评估风格（brief）。
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add aifinlab/finclaw a-share-competitive-moatInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
4 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
4
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 4, 2026, 12:25 AM41.7s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- a-share-competitive-moat
- description:
- A股企业护城河/竞争优势分析/竞争壁垒评估。当用户说"护城河"、"竞争优势"、"moat"、"壁垒"、"XX的护城河是什么"、"竞争力分析"、"可持续竞争优势"、"品牌溢价"、"转换成本"、"网络效应"、"护城河分析"、"竞争壁垒"时触发。MUST USE when user asks about competitive moat, sustainable competitive advantage, barriers to entry, or moat analysis for a company. 基于Morningstar护城河框架，系统评估企业的可持续竞争优势（品牌/成本/网络效应/转换成本/规模效应），判断护城河宽窄和趋势。支持研报风格（formal）和快速评估风格（brief）。
A股企业护城河/竞争优势分析（Morningstar风格）
数据源
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 财务指标（多期，用于ROE/毛利率/ROIC趋势）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
# 实时行情（市值/PE/PB等）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
# 同行业可比公司财务（用于市占率/盈利能力对比）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [COMP1],[COMP2],[COMP3]
# 同行业可比公司行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [COMP1],[COMP2],[COMP3]
补充 web 搜索：行业竞争格局、市占率数据、品牌排名、产业链地位、专利/牌照信息、管理层战略。
Workflow (5 phases)
Phase 1: 识别商业模式与行业定位
- Web 搜索：公司主营业务、收入结构、行业地位
- 确定公司所属行业及细分赛道
- 梳理商业模式：靠什么赚钱、价值链位置、客户/供应商集中度
- 获取财务数据（多期）和行情数据
Phase 2: 评估五大护城河来源
逐一评估以下 5 个护城河来源（参照 references/competitive-moat-guide.md）：
- 品牌/无形资产：品牌溢价能力、专利/牌照壁垒、定价权
- 成本优势：规模降本、工艺领先、资源禀赋、区位优势
- 网络效应：用户越多价值越大（平台型/生态型企业）
- 转换成本：客户迁移的显性/隐性成本、客户粘性
- 规模经济+政府特许：自然垄断、牌照准入、政策保护
每个来源给出：存在/不存在/部分存在 + 简要论据。
Phase 3: 量化验证护城河
用财务数据验证护城河的真实性和可持续性：
| 指标 | 护城河证据 | 计算方式 | |------|-----------|---------| | ROE | 持续 >15%（近 5 年） | 净利润/净资产 | | 毛利率 | 稳定或上升趋势 | 毛利/营收 | | ROIC | 持续 >WACC | (NOPAT)/(投入资本) | | 市占率 | 稳定或提升 | Web 搜索行业数据 | | 自由现金流 | 持续为正 | 经营现金流-资本开支 | | 净利率 | 高于行业平均 | 净利润/营收 |
与可比公司对比，判断是否显著优于同行。
Phase 4: 护城河趋势判断
综合 Phase 2-3 结果，判断护城河趋势：
- 加宽（Widening）：竞争优势增强，市占率提升，盈利能力改善
- 稳定（Stable）：竞争优势保持，各指标平稳
- 收窄（Narrowing）：竞争优势减弱，新进入者/替代品威胁
关注可能破坏护城河的因素：技术变革、政策变化、消费者偏好转移、行业颠覆。
Phase 5: 输出护城河评级
根据用户指定的风格（formal 或 brief）生成报告。默认为 brief。
护城河评级：
- 宽护城河（Wide Moat）：3个及以上护城河来源 + ROE持续>15% + 市占率领先
- 窄护城河（Narrow Moat）：1-2个护城河来源 + ROE>10% + 具备一定竞争壁垒
- 无护城河（No Moat）：无明显竞争优势 + ROE低于行业平均 + 市场地位不稳
风格说明
| 维度 | formal（研报风格） | brief（快速评估） | |------|-------------------|------------------| | 篇幅 | 5-10 页 | 1-2 页 | | 商业模式 | 完整拆解（收入结构+产业链） | 1 段概述 | | 5大护城河 | 逐一详细分析+案例对比 | 汇总表+关键结论 | | 量化验证 | 完整数据表+趋势分析+同行对比 | 核心指标表 | | 趋势判断 | 多维度论证+情景分析 | 1 段结论 | | 最终评级 | 评级+详细理由+风险提示 | 评级+一句话理由 | | 免责声明 | 需要 | 不需要 |
关键规则
- 护城河是定性+定量结合判断：不能只看财务数据，也不能只讲故事，必须两者相互印证
- 关注护城河趋势而非静态：护城河会变化，重点分析趋势方向和驱动因素
- 技术变革可能破坏护城河：尤其关注数字化/AI/新能源等对传统护城河的冲击
- A股国企有政策护城河但也有效率约束：牌照/特许经营是护城河，但需考虑治理效率和市场化改革风险
- 警惕伪护城河：低价不等于成本优势、规模大不等于规模经济、市占率高不等于有护城河
- 数据驱动：所有判断必须有财务数据或行业数据支撑，不做无依据的定性评价
- 数据截止标注：报告标注数据截止日期和报告生成日期
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json
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