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financial-report-analyzer — Автоматизированный анализ финансовых отчетов и графиков

Name: financial-report-analyzer — Автоматизированный анализ финансовых отчетов и графиков
Author: eosphoros-ai/DB-GPT

Автоматизируйте анализ финансовых отчетов с помощью бизнес-приложения, которое извлекает данные из PDF-файлов, рассчитывает ключевые финансовые показатели и создает наглядные графики. Инструмент использует Python, PDFplumber и LLM (Vicuna, GPT-4) для эффективной обработки и представления информации.

Это корпоративное решение позволяет существенно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на ручной анализ финансовой документации. Функциональность включает автоматизированное извлечение данных, расчет коэффициентов рентабельности, ликвидности и эффективности, а также генерацию визуализаций, основанных на полученных данных. Результаты представляются в структурированном отчете, готовом для принятия управленческих решений.

SaaS-платформа предоставляет комплексный анализ финансовой отчетности, включая оценку прибыльности, платежеспособности, эффективности и денежных потоков. Инструмент генерирует HTML-отчеты и визуализации (financial_overview.png, profitability.png, asset_structure.png), обеспечивая всестороннее понимание финансового состояния компании.

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обновлено: 27 марта 2026 года в 05:42

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--- name: financial-report-analyzer description: 专门用于上市公司财报（如年度报告、季度报告）的深度分析。该技能能够自动提取关键财务指标，计算核心财务比率，生成可视化图表，并结合行业背景生成专业的财务分析报告。 --- # 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 1. **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。 2. **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。 3. **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。 4. **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（HTML `<li>` 格式） - `RISKS_LIST`：主要风险列表（HTML `<li>` 格式） - `OVERALL_ASSESSMENT`：综合评价 5. **渲染报告**： - 调用 `html_interpreter`，使用 `template_path` 模式： ```json { "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</li><li>优势2</li>", "RISKS_LIST": "<li>风险1</li><li>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 URL（CHART_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。 6. **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_name="financial-report-analyzer", script_file_name="extract_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_name="financial-report-analyzer", script_file_name="calculate_ratios.py", args=<raw_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_name="financial-report-analyzer", script_file_name="generate_charts.py", args=<raw_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_path="financial-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.md`：Markdown 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。

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