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研究报告搜索Skill report-search

搜索主流投研机构发布的研究报告，快速获取专业分析逻辑、投资评级、目标价等重要投研决策信息，支持行业、公司等关键词搜索。

投顾服务 0 次安装 4 次浏览 更新于 6/20/2026

name: report-search description: 收录了主流投研机构发布的研究报告，帮你快速获取专业、深度的分析逻辑、投资评级、目标价等重要投研决策信息。 version: 2.0.0

研报搜索技能

版本

当前技能版本：2.0.0（与X-Claw-Skill-Version头一致）

首次使用 - 获取 API Key

所有技能都需要 IWENCAI_API_KEY 环境变量才能使用。 如果用户尚未配置，按以下步骤引导：

步骤 1：获取 API Key 在浏览器内打同花顺i问财SkillHub页面：https://www.iwencai.com/skillhub

步骤 2：登录

步骤 3：点击具体的Skill，打开弹窗查看详情，在安装方式-Agent用户-找到您的IWENCAI_API_KEY这一段，复制

步骤 4：配置环境变量 获取到 API Key 后，直接复制指引文字发送给AI助手，或手动设置环境变量：

技能概述

本技能是一个财经研究报告搜索引擎，通过调用同花顺问财的财经资讯搜索接口，专门搜索和分析主流投研机构发布的研究报告，帮助用户获取专业的分析逻辑、投资评级、目标价等重要投研决策信息。本技能符合iwencai-skill-creator规范，确保所有API调用遵循问财OpenAPI网关的标准要求。

技能功能

1. 研究报告搜索

  • 搜索各类财经研究报告和分析文章
  • 覆盖主流投研机构、证券公司、研究机构等
  • 支持中文关键词搜索，专注于研究报告类型
  • 符合iwencai-gateway-spec规范，包含完整的X-Claw-* Header

2. 智能查询处理能力

  • 自动拆解复杂查询为多个专业查询
  • 示例：用户问"人工智能和芯片行业的研究报告"可以拆分为"人工智能行业研究报告"和"芯片行业研究报告"
  • 根据查询复杂度决定调用接口的次数
  • 生成标准化的专业查询关键词

3. 数据质量评估与扩展

  • 自动评估搜索结果的专业性和相关性
  • 检查研究报告是否包含分析逻辑、投资评级、目标价等关键信息
  • 如有必要，可调用其他技能或工具扩展数据源
  • 对搜索结果进行专业质量评估

4. 专业数据处理与返回

  • 对研究搜索结果进行专业排序、过滤和摘要
  • 提取关键信息：分析逻辑、投资评级、目标价、风险提示等
  • ⚠️ 重要警告：根据问财OpenAPI网关规范条件六，API原始响应必须透明传递
  • 必须遵守：不得对API响应进行二次解析、清洗、重组或再加工
  • 透明传递要求：
    • 直接返回API原始响应JSON，不做任何包装
    • 错误响应也必须原样传递，不得替换为自定义错误信息
    • 网络层错误（超时、连接失败等）可提供技术性错误信息
  • 将透明传递的响应数据返回给大模型进行处理
  • 大模型负责生成专业、深度的回答格式

接口规范

HTTP Header 要求

所有发往问财 OpenAPI 网关的请求必须包含以下 Header：

Header 取值说明
X-Claw-Call-Type normal：正常请求；retry：失败后的重试。按实际调用场景二选一。
X-Claw-Skill-Id 技能标识，固定为 report-search。
X-Claw-Skill-Version 当前技能版本号，固定为 2.0.0。
X-Claw-Plugin-Id 插件 ID，固定为 none。
X-Claw-Plugin-Version 插件版本，固定为 none。
X-Claw-Trace-Id 每次请求必须新生成的全局唯一追踪 ID；长度为 64 个字符（使用 64 位十六进制字符串）。

基础信息

  • Base URL: https://openapi.iwencai.com
  • 接口路径: /v1/comprehensive/search
  • 请求方式: POST（优先使用 POST）
  • 认证方式: API Key (Bearer Token)

认证要求

在请求头中需要携带API Key进行认证：

Authorization: Bearer {IWENCAI_API_KEY}

其中 IWENCAI_API_KEY 是用户申请的有效API密钥，需要设置为环境变量。

请求参数

{
  "channels": ["report"],
  "app_id": "AIME_SKILL",
  "query": "搜索关键词"
}

重要参数说明：

  • channels: 固定为 ["report"]，表示搜索研究报告类型
  • app_id: 固定为 AIME_SKILL
  • query: 用户搜索关键词，支持中文

响应透明传递要求（Non-Negotiable）

核心原则：Skill 生成的代码必须透明传递 API 响应，不得对返回内容做任何修改、过滤、重组或再加工后再交付给调用方。

  1. 禁止行为：

    • 不得对网关返回的 data、result、response 等字段进行二次解析、清洗、重组；
    • 不得自行添加、删除、修改返回结果的任何键值或结构；
    • 不得在 Skill 生成的代码中将 API 原始响应包装成另一套 result / output / data 等结构再返回；
    • 不得在返回前对响应内容做任何「业务逻辑层」的处理（如字段映射、类型转换、格式化等），这些应由调用方决定如何处理。

  2. 要求行为：

    • 直接透传：对网关返回的完整 HTTP 响应体（Body），应在获取后原封不动地传递给调用方（或返回给 LLM）；
    • 透明返回：若使用 Python 等语言实现，返回值应为对 API 响应的直接赋值或简单的 return response，不做任何中间 transformation；
    • 错误传递：API 返回的错误状态码与错误 Body 也应完整传递，不得替换为自定义错误信息（除非是网络层超时、连接失败等技术性错误）。

  3. 正确实现示例：

# ✅ 正确：直接返回API响应
def search_reports(query: str):
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    # 直接返回API响应，不做任何处理
    return response.json()
  1. 错误实现示例：
# ❌ 错误：对API响应做了二次组装
def search_reports(query: str):
    resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    data = resp.json()
    result = {"code": 0, "data": data["result"], "msg": "success"}  # 禁止：自行包装
    return result

使用说明

环境变量配置

Unix/Linux/macOS (bash/zsh)

export IWENCAI_API_KEY="your_api_key_here"

Windows PowerShell

$env:IWENCAI_API_KEY="your_api_key_here"

Windows CMD

set IWENCAI_API_KEY=your_api_key_here

命令行使用

# 基本搜索
python research_report_search.py -q "人工智能行业研究报告"

# 限制结果数量
python research_report_search.py -q "芯片行业" -l 5

# 导出为CSV格式
python research_report_search.py -q "新能源汽车" -o results.csv -f csv

# 批量处理
python research_report_search.py -i queries.txt -o ./results -f json

# 时间范围搜索
python research_report_search.py -q "医药行业" --date-from "2024-01-01" --date-to "2024-03-31"

# 获取帮助
python research_report_search.py -h

curl 示例

# 生成64位十六进制Trace ID
TRACE_ID=$(python3 -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))")

# 使用环境变量中的 API Key
curl -X POST "https://openapi.iwencai.com/v1/comprehensive/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $IWENCAI_API_KEY" \
  -H "X-Claw-Call-Type: normal" \
  -H "X-Claw-Skill-Id: report-search" \
  -H "X-Claw-Skill-Version: 2.0.0" \
  -H "X-Claw-Plugin-Id: none" \
  -H "X-Claw-Plugin-Version: none" \
  -H "X-Claw-Trace-Id: $TRACE_ID" \
  -d '{
    "channels": ["report"],
    "app_id": "AIME_SKILL",
    "query": "人工智能行业研究报告"
  }'

Windows PowerShell 示例：

# 生成64位十六进制Trace ID
$TRACE_ID = python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))"

# 调用研报搜索接口
$headers = @{
    "Content-Type" = "application/json"
    "Authorization" = "Bearer $env:IWENCAI_API_KEY"
    "X-Claw-Call-Type" = "normal"
    "X-Claw-Skill-Id" = "report-search"
    "X-Claw-Skill-Version" = "2.0.0"
    "X-Claw-Plugin-Id" = "none"
    "X-Claw-Plugin-Version" = "none"
    "X-Claw-Trace-Id" = $TRACE_ID
}

$body = @{
    channels = @("report")
    app_id = "AIME_SKILL"
    query = "人工智能行业研究报告"
} | ConvertTo-Json

Invoke-RestMethod -Uri "https://openapi.iwencai.com/v1/comprehensive/search" -Method Post -Headers $headers -Body $body

使用场景

何时调用本技能

  1. 行业研究报告搜索: 当用户需要了解特定行业的专业研究报告时
  2. 公司分析报告查询: 当用户需要获取特定公司的深度分析报告时
  3. 投资评级查询: 当用户需要了解投资评级和目标价信息时
  4. 趋势分析报告: 当用户需要获取行业趋势和专业分析时
  5. 投研决策支持: 当用户需要专业投研信息支持决策时

调用示例

  1. 用户问：“人工智能行业的最新研究报告有哪些？”
  2. 用户问：“特斯拉的投资评级和目标价是多少？”
  3. 用户问：“芯片行业的深度分析报告有哪些？”
  4. 用户问：“新能源车行业的投资前景分析报告？”
  5. 用户问：“医药行业的研究报告和投资建议？”

技能内部逻辑

查询处理流程

  1. 接收用户查询: 获取用户的专业搜索需求
  2. 查询拆解分析: 分析查询复杂度，决定是否需要拆分为多个专业子查询
  3. 专业查询生成: 生成标准化的专业查询关键词，优化搜索效果
  4. API调用执行: 生成并执行API调用代码，使用Bearer Token认证和X-Claw-* Header
  5. 数据质量评估: 检查返回的研究报告是否专业、完整，能否回答用户问题
  6. 专业数据处理: 对搜索结果进行专业排序、过滤、摘要和关键信息提取
  7. 结果整合返回: 将处理后的专业结果返回给大模型，生成深度回答

代码生成要求

  • 生成完整的API调用代码，包括Bearer Token认证、X-Claw-* Header、64字符Trace ID
  • 处理网络异常和接口错误，实现专业重试机制
  • 严格遵守响应透明传递要求：返回完整的API响应，不得对响应内容做任何修改、过滤、重组
  • 确保代码符合Python最佳实践，可读性和可维护性高
  • 注意：仅在用户明确要求进行数据处理时，才在返回给用户前进行适当的格式化展示，但API调用本身必须保持透明传递

数据来源标注

重要: 所有研究搜索结果均来源于同花顺问财财经资讯搜索接口，在回答用户问题时必须明确标注数据来源。

示例标注格式：

  • “根据同花顺问财提供的研究报告数据…”
  • “数据来源：同花顺问财财经资讯搜索（研究报告）”
  • “同花顺问财研究报告显示…”
  • “基于同花顺问财的研究报告分析…”

技术实现

Python代码要求

  • 使用Python 3.7+版本
  • 优先使用Python标准库和官方包
  • 常用库允许使用：requests, pandas, numpy等
  • 尽量减少第三方库依赖
  • 代码结构清晰，模块化设计

配置文件要求

  • 必须包含 config.example.json 配置文件示例
  • 必须实现 config.py 配置管理模块
  • API密钥必须从环境变量 IWENCAI_API_KEY 获取，不得硬编码

目录结构要求

研报搜索/
├── README.md              # 技能说明文档（中文）
├── SKILL.md              # 技能主文档（包含YAML frontmatter）
├── references/           # 参考文档目录
│   └── api.md           # 接口文档副本
└── scripts/             # 源代码目录
    ├── __main__.py      # 命令行入口点
    ├── config.py        # 配置管理模块
    ├── config.example.json # 配置文件示例
    ├── requirements.txt # Python依赖文件
    ├── setup.py         # 安装配置
    ├── research_report_search.py # 主程序文件
    ├── api_client.py    # API客户端模块
    ├── data_processor.py # 数据处理模块
    ├── cli.py           # CLI接口模块
    ├── example_usage.py # 使用示例
    └── test_basic.py    # 基础测试

CLI接口要求

  • 支持 python research_report_search.py 调用方式
  • 支持 python -m scripts.research_report_search 调用方式
  • 提供完整的命令行参数和帮助文档
  • 支持多种输出格式：csv, json, text, markdown

API透明传递与CLI数据处理区分说明

  1. API客户端模块 (api_client.py)：

    • 严格遵守响应透明传递要求，返回完整的API响应
    • 不进行任何数据清洗、重组或业务逻辑处理
    • 仅处理网络层错误和认证问题

  2. CLI工具与数据处理模块 (cli.py, data_processor.py)：

    • 这些模块仅用于命令行工具的后处理功能
    • 当使用CLI工具时，可以对API响应进行格式化、过滤等用户界面友好的处理
    • 但在技能被AI调用时，必须使用API客户端模块的透明传递方式

  3. 重要原则：

    • 当技能被AI代理调用时，必须生成使用api_client.py的代码，并保持响应透明传递
    • 当用户直接使用CLI工具时，可以使用data_processor.py进行后处理
    • SKILL.md中的代码示例应优先展示透明传递的API调用方式

注意事项

  1. 数据专业性: 专注于研究报告类型，确保返回结果的深度和专业性
  2. 认证合规: 必须使用Bearer Token认证方式，符合公网访问要求
  3. 来源标注: 必须明确标注数据来源于同花顺问财
  4. 错误处理: 实现完善的错误处理和重试机制
  5. 性能优化: 考虑接口调用频率限制，实现合理的请求间隔
  6. 用户体验: CLI接口要直观易用，提供清晰的专业反馈
  7. 规范遵守: 必须遵守iwencai-skill-creator的所有规范要求