# A Share Research Evidence

> 为A股公司、行业、财报、估值或量化研究建立point-in-time证据包，核对来源、公告可得时点、指标口径与冲突数据。用于任何需要先确认“当时能知道什么、数字从哪里来”的投研任务；不负责直接形成买卖观点。

- Skill: `cyijun/a-share-research-evidence` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add cyijun/a-share-research-evidence`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cyijun/a-share-research-evidence/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: cyijun (https://skillmd.com/u/cyijun)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/cyijun/a-share-research-evidence

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# A股研究证据闸门

先建立可复核证据，再允许下游分析使用。

## 工作流

1. 写明研究对象、研究问题、`as_of`时刻、市场时区和允许的数据延迟。
2. 建立证据台账：每条记录包含原始来源、文档日期、实际披露时刻、报告期、抓取时刻、口径、单位、币种、复权方式和定位信息。
3. 关键数字优先回到交易所、巨潮资讯或公司法定披露。Tushare和AKShare属于结构化便利层，不能覆盖原始披露。
4. 结构化取数使用`china-market-data`。历史研究传入`as_of`和`require_pit=true`；若主源失败且备用源缺少历史可得时点，必须停止。
5. 财务数据只能在`ann_date`、`f_ann_date`或可核验披露时刻之后可见；修订数据保留原版本与新版本。
6. 处理冲突时先检查合并范围、单季/累计、TTM、币种、复权、税前/税后、法定/调整后和发布时间。无法消解时并列记录，不平均。
7. 输出可用、冲突、缺失和禁止使用四类证据，以及下游可安全引用的字段。

## 原文与定位清单

将证据记录写成JSON列表后运行`scripts/build_evidence_manifest.py input.json --output evidence-manifest.json`。每条至少含`evidence_id`、来源类型、HTTPS原文URL、文档日、带时区的实际披露时刻、研究`as_of`、页码/章节/表格/段落定位和支撑主张。已有本地原文可传`local_path`并计算内容SHA-256；显式传`--download-dir`时脚本才会只读下载HTTPS原文、限制单文件体积并落盘哈希。截止日后的证据会标为`forbidden_future`并使清单`blocked`。

下载成功只证明取得了某个字节版本，不证明来源权威、披露时间或内容解释正确；交易所/巨潮链接跳转后仍要核对最终URL、公告编号和文档内标题。

## 硬约束

- 搜索摘要不能代替原文；二手来源不足以单独支撑高影响结论。
- 报告期不是可得时点；披露计划也不是实际披露时刻。
- 不确定来源、单位或时间的数字标为`unverified`，不用于精确计算。
- 研究截止日之后的信息只能作为事后验证，不能污染当时视角。
- 只做只读研究，不登录交易账户，不修改自选或持仓。

## 输出契约

先给证据状态`ready`、`partial`或`blocked`，随后提供研究时点、来源清单、证据台账、冲突处理、缺口和干净字段。

需要详细规则时读取[references/source-and-pit-rules.md](references/source-and-pit-rules.md)。