核心用法
本技能面向沪深京港美五大市场的上市公司/股票，提供业绩点评类输出，包括财报分析、业绩解读等专业内容。采用分步骤调用架构：
1. 实体识别：通过 validate_entity.py 解析用户问句，识别股票代码、市场类型等关键信息
2. 报告期匹配：通过 normalize_report_period.py 获取已发布报告期列表，由大模型或用户指定目标报告期
3. 点评生成：通过 call_review_api.py 调用东方财富业绩点评接口，生成结构化分析报告，并自动保存PDF/Word附件
用户可通过自然语言触发，如「XX公司业绩点评」「财报分析」「季报解读」等意图表述。
显著优点
- 数据权威性：依托东方财富官方数据库，覆盖沪深京港美五大主流市场，数据源可靠
- 专业输出：自动生成包含财务指标分析、盈利能力评估、业绩趋势解读的结构化报告
- 多格式交付：同时提供可阅读的文本内容 + PDF/DOC附件，满足不同场景需求
- 流程透明：支持debug模式输出完整中间日志，便于追溯与问题排查
- 实体智能识别：支持模糊问句解析，自动匹配股票代码与市场类型
潜在缺点与局限性
- 报告期限制：仅能查询已发布的报告期，无法预览未披露财报
- 依赖外部接口：核心功能依赖东方财富API，存在服务可用性风险
- 附件不可解析：明确禁止读取PDF/DOC附件内容，仅能基于接口返回的
content字段输出 - 单一数据源：仅支持东方财富数据，缺乏多源交叉验证
- 环境配置门槛：需手动配置
EM_API_KEY，对普通用户有一定技术门槛
适合人群
- 证券分析师、投资研究员：快速获取标准化业绩点评框架
- 个人投资者：辅助理解上市公司财报要点
- 财经内容创作者：获取结构化分析素材与专业表述参考
- 金融专业学生：学习财报分析逻辑与行业术语
常规风险
- API密钥泄露风险：
EM_API_KEY为敏感凭证，禁止硬编码或日志暴露 - 数据时效性风险：业绩点评基于历史已发布报告，非实时行情数据
- 模型幻觉风险：明确禁止大模型凭知识库编造业绩点评，必须严格走接口流程
- 投资决策风险：AI生成的分析内容仅供参考，不构成投资建议