findscripter 何时使用
为单家公司生成一页/两页式速览资料卡（tear sheet），数据来自 S&P Global / Kensho MCP（Capital IQ 实时数据），排版为专业 DOCX。
支持四类受众，开工前必须确定（用户没说就先问）：
- 股票研究 Equity Research——买方/卖方分析师评估投资，默认 1 页，密度高是惯例。
- 投行 / 并购 IB·M&A——交易语境下的公司画像，默认 1-2 页。
- 企业战略 Corp Dev——内部团队评估收购标的，默认 1-2 页。
- 销售 / BD Sales·BD——客户会议前准备，默认 1-2 页。
公私两类公司均可，私有公司预期数据更稀疏。
不该用的边界：
- 会话中没有 S&P Global MCP 工具可用 → 本技能无数据源，不要用训练知识硬凑（违反数据完整性规则 1）。
- 需要 30-50 页深度首次覆盖报告（initiation）或多页季度财报点评 → 用
equity-earnings-update-report等专门技能。 - 只想要纯文本要点、不需要正式 DOCX → 杀鸡用牛刀。
步骤
1. 确定输入
收集四项：① 公司（名或 ticker；只给 ticker 先查全名）；② 受众（四选一，缺省必问）；③ 可比公司（可选，ER/IB/CD 需要，未给则用工具识别同业）；④ 页数偏好（可选，缺省按上表）。顺手接住用户自然给出的语境（谁是收购方、卖什么、潜在买家），并入 Strategic Fit / Conversation Starters 等综合小节，不要主动追问。
2. 读受众参考
按受众读源技能目录下对应参考：references/equity-research.md / ib-ma.md / corp-dev.md / sales-bd.md。每份定义小节、查询计划、排版细则与页数缺省。
3. 拉数据（写盘即事实源）
先建工作目录：
mkdir -p /tmp/tear-sheet/
按参考文件查询计划（每受众 4-6 步），用会话中可用的 S&P Global / Kensho 工具拉取：公司信息、财务、市场数据、一致预期、电话会、并购交易、业务关系。
- 每查完一步立即写盘到对应中间文件，不要攒到最后——落盘的数据可抵御长会话的上下文衰减。
- 财务数据始终拉 4 个财年（虽只展示 3 年），最早一年用来算首个展示年的 YoY 增长，否则会显示 N/A 像缺数据。
- 用真实财年标号（FY2022/FY2023/FY2024），绝不用相对标签（FY-1）。
- 工具没返回的数字 → 标 "N/A" / "Not disclosed"，绝不编造，不用训练知识填补。
- 私有公司：跳过股价/52 周区间/beta/一致预期/交易倍数，主攻业务概览、关系、股权结构；表头醒目标注 "Private Company"。
中间文件 schema（按需创建，存原始值，不在此预算派生指标）：
| 文件 | 格式 | 用于 |
|---|---|---|
company-profile.txt |
键值 | 全部 |
financials.csv |
period,line_item,value,source |
全部 |
segments.csv |
period,segment_name,revenue,source |
ER/IB/CD |
valuation.csv |
metric,trailing,forward,source |
ER/IB/CD |
consensus.csv |
metric,fy_year,value,source |
ER |
earnings.txt |
结构化文本 | ER/IB/Sales |
relationships.txt |
结构化文本 | IB/CD/Sales |
peer-comps.csv |
ticker,metric,value,source |
ER/IB/CD |
ma-activity.csv |
date,target,deal_value,type,rationale,source |
IB/CD |
calculations.csv |
metric,value,formula,components |
全部（步骤 4 写） |
4. 算派生指标 + 校验（仅计算，不再查 MCP）
读回全部中间文件，单次集中计算：毛利率/EBITDA 率/FCF 率/经营利润率、各项 YoY 增长、FCF 转化率、R&D 与 Capex 占营收比、净负债（总负债−现金）与净负债/EBITDA、各分部占合并总营收比（规则 8：用合并营收做分母，不用分部加总，因有抵消项）。
算式即校验：利润率=分子/分母、增长=(本期−上期)/上期、分部应加总到合并营收（否则去掉合计行）、"% of Total" 列应≈100%、EV/Revenue≈所示倍数。任一校验失败先用原始值重算，仍不一致就标 N/A——速览卡里的静默算错会毁掉可信度。结果写入 calculations.csv。
5. 核验文件
逐个读中间文件并打印核验摘要（✓ / ⚠ MISSING + 行数/字段数）。软门禁：缺文件只告警不阻断（缺数据由 N/A 与跳节优雅降级）。硬规则：文件——而非你对会话的记忆——是文档中每个数字的唯一事实源。
6. 排版 DOCX
读 /mnt/skills/public/docx/SKILL.md 取 docx-js 机制，套用下方组件函数。文件名 [Company]_TearSheet_[Audience]_[YYYYMMDD].docx（例 Nvidia_TearSheet_CorpDev_20260220.docx），存到 /mnt/user-data/outputs/ 后呈给用户。超页时按参考文件的编号删减顺序逐节砍，不得把字号/页边距压到模板下限以下。
指令
必须调用以下组件函数建文档元素，不要手写 docx 样式代码。 把函数原样拷进生成的 Node 脚本：
createHeaderBanner(companyName, leftFields, rightFields)——海军蓝(#1F3864)满宽横幅 + 白字公司名；其下键值对必须用无边框两栏表铺满页宽：左栏公司标识（ticker/总部/成立年/员工/行业），右栏财务标识（市值/EV/股价/流通股）。所有 cellborders: none、shading: none、列宽各 50%。两栏铺开是区分专业 tear sheet 与默认文档最重要的视觉信号，禁止全部左挤一列，禁止给表头键值块加边框表。createSectionHeader(text)——小节标题（11pt 粗、Primary 色），分隔线做成标题段自身的下边框（border.bottom，#CCCCCC 0.5pt），段后间距 0pt，绝不另起段落画 rule，不用thematicBreak。createTable(headers, rows, options)——所有表格数据都走它（财务摘要、交易可比、并购活动、关系表、融资史）；表头填充 #D6E4F0、数据行白/#F2F2F2 交替、边框 #CCCCCC、数值列右对齐；永远ShadingType.CLEAR（用 SOLID 会变黑底）。并购活动表传{ accentHeader: true }。带边框的表仅用于财务数据。createBulletList(items, style)——统一用•；综合/分析类要点（Earnings Highlights、Strategic Fit、Integration Considerations、Conversation Starters）用"synthesis"（左缩进 360 DXA + 悬挂），关系类信息用"informational"（180 DXA）。不给任何要点加左边框装饰。createFooter(date)——传给Document的footers.default，每页必有，两行居中 7pt 斜体 #666666：
Data: S&P Capital IQ via Kensho | Analysis: AI-generated | [Month Day, Year]
For informational purposes only. Not investment advice.
数字格式： 表内为纯数字带千分位、无美元符（"4,916" 不是 "$4,916"，单位放列头如 "Revenue ($M)"）；营收 >$50B 用十亿一位小数，否则用百万；负数加括号 "(2.3%)"；百分比一位小数。
示例
createHeaderBanner 的核心结构（无边框两栏键值表）：
const noBorder = { style: BorderStyle.NONE, size: 0, color: "FFFFFF" };
const noBorders = { top: noBorder, bottom: noBorder, left: noBorder, right: noBorder };
const noShading = { type: ShadingType.CLEAR, color: "auto", fill: "FFFFFF" };
// 左栏 buildCellParagraphs(leftFields) / 右栏 rightFields，各 width:50%
new TableCell({ children: buildCellParagraphs(leftFields), borders: noBorders, shading: noShading,
width: { size: 50, type: WidthType.PERCENTAGE } });
小节标题下边框（不另起段落画线）：
new Paragraph({
children: [ new TextRun({ text, bold: true, size: 22, color: "1F3864", font: "Arial" }) ],
spacing: { before: 240, after: 0 }, // 12pt before / 0pt after
border: { bottom: { style: BorderStyle.SINGLE, size: 1, color: "CCCCCC" } },
});
calculations.csv 示例行：
metric,value,formula,components
gross_margin_fy2024,72.4%,gross_profit/revenue,"9524/13159"
revenue_growth_fy2024,12.3%,(current-prior)/prior,"13159/11716"
net_debt_fy2024,2150,total_debt-cash,"4200-2050"
注意事项
- 数据完整性规则（压倒一切）：S&P Global 工具是财务数据唯一来源；找不到就标注不省略；标清财年口径与市场数据 "as of" 日期；不混报告期（FY2023 营收 vs LTM EBITDA 要分别标）；优先用工具返回的预算字段（净负债/EBITDA/FCF）而非手算。
- 同一公司多份 tear sheet 数值必须一致：净负债、营收、EBITDA、利润率、增长率跨受众逐字相同，复用同一批取数，不要各报告独立重查重算。
- 每份叙事按受众重写：CIQ 公司摘要是输入不是输出，绝不原样粘贴——ER 简洁立论、IB 推介散文、CD 产品导向、Sales 大白话。综合小节（Strategic Fit、Integration Considerations、Conversation Starters）是 tear sheet 的价值所在，要把数据点连成叙事，光列公司名不算综合。
- 管理层数据：无任何 S&P Global 工具返回高管/管理层信息，模板里有该节就整节删掉，绝不用训练数据填（违反规则 1 且陈旧）。股权结构仅在工具返回时纳入。
- 始终纳入前瞻(NTM)倍数（工具同时返回 trailing 与 forward 时两者都要）；并购已知交易额不得降级为 "Undisclosed"；分部有待剥离的标脚注并给 pro-forma 口径。
互见
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equity-earnings-update-report—— 同源卖方研究产物，季度财报点评与一页速览卡互补。 - related：
competitive-analysis/competitive-intel-tracker—— 校准同业可比与 peer comps。 - related：
market-sizing-analyst—— 为 Corp Dev/IB 受众补市场与增长背景。 - combines_with：
ma-playbook—— 把并购标的速览卡接入完整并购流程剧本。 - combines_with：
board-deck-builder—— 把速览卡结论压缩成投委会/董事会决策页。 - combines_with：
data-storyteller—— 把综合小节讲成更有说服力的图文叙事。
采编自 anthropics/financial-services（Apache-2.0）。