File contents ---
name: berkshire-financial-data
description: "AI Berkshire skill: 财务数据获取与交叉验证规范. Source: berkshire-financial-data."
Codex adapter note
This skill is generated from berkshire-financial-data so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.
Treat $ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.
When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files.
Use shared project tools from tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 .claude/skills/berkshire-shared/tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.
Before starting research, run the date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.
Preserve the research quality rules from AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.
财务数据获取与交叉验证规范
本规范适用于所有涉及企业财务数据的研究。每个关键数据必须来自两个独立来源,误差>1%须标记。
数据源优先级
美股(PDD、腾讯ADR、网易ADR等)
优先级
来源
URL
获取方式
1(主)
macrotrends
macrotrends.net/stocks/charts/{ticker}
直接访问,无需注册
2(副)
stockanalysis
stockanalysis.com/stocks/{ticker}/financials
直接访问,无需注册
原始一手
SEC EDGAR
sec.gov/cgi-bin/browse-edgar
10-K / 10-Q 原文
港股(腾讯0700、网易9999、美团3690等)
优先级
来源
URL
获取方式
1(主)
aastocks
aastocks.com/tc/stocks/analysis/company-fundamental
直接访问
2(副)
macrotrends (ADR代码)
腾讯用TCEHY,网易用NTES
直接访问
原始一手
HKEX披露易
hkexnews.hk
年报PDF
A股(三七互娱、吉比特等)
优先级
来源
URL
获取方式
1(主)
东方财富
eastmoney.com → 搜股票代码 → 财务报表
直接访问
2(副)
巨潮资讯
cninfo.com.cn
原始年报/季报PDF
执行规范
第一步:获取数据
对每个财务指标(收入、净利润、毛利率、经营现金流、资产负债率等),分别从来源1 和来源2 取数。
第二步:误差计算与标记
误差率 = |来源1数值 - 来源2数值| / 来源1数值 × 100%
误差
处理方式
≤ 1%
✅ 一致,取来源1数值,标注两个来源
1% ~ 5%
⚠️ 标记"数据存在差异",注明两个数值,说明可能原因(汇率/会计口径)
> 5%
❌ 标记"数据存在重大差异",必须查原始财报核实,不得直接使用
第三步:数据呈现格式
每个关键数据必须按以下格式标注:
收入:1,239亿元 ✅
- macrotrends: 1,241亿元
- stockanalysis: 1,237亿元
- 误差: 0.3%
差异示例:
净利润:245亿元 ⚠️ 数据存在差异
- macrotrends: 245亿元(GAAP)
- stockanalysis: 278亿元(Non-GAAP)
- 误差: 13.5% — 原因:会计口径不同(GAAP vs Non-GAAP)
常见差异原因(不一定是数据错误)
原因
说明
GAAP vs Non-GAAP
最常见,尤其是利润类数据
汇率换算
港币/人民币/美元换算时间点不同
财年定义
自然年 vs 财年(如苹果财年10月结束)
合并口径
是否含少数股东权益
数据更新滞后
某平台尚未更新最新一期财报
特别规则
未上市公司 (米哈游、莉莉丝等):只有一手数据来源时,数据前标记 [估计],不执行交叉验证
季度数据 vs 年度数据 :优先使用年度数据做交叉验证,季度数据部分来源可能有滞后
原始财报优先 :若两个来源均与原始财报(10-K/年报PDF)不符,以原始财报为准,标记来源错误
股价与复权(历史序列必读)
价格有三种口径,混用会让历史股价位置、长期涨幅、历史估值分位全部失真:
口径
含义
用途
不复权
实际成交价,除权除息日跳空
仅用于"当前时点"快照
前复权
以最新价为基准回调历史价
历史股价对比、N年涨幅、历史PE band 一律用它
后复权
以上市首日为基准前推
计算历史总回报/年化收益
规则:
涉及历史价格的分析统一用前复权 ,且同一分析内不得混用 复权与不复权来源。
当前市值/当前PE 用当前实际股价 × 当前总股本 即可,与复权无关——复权只影响历史序列。
跨越拆股/大比例送转的每股指标(历史EPS、历史股价),必须复权还原后再同比。
总回报/年化收益需计入分红(后复权已含),只看价格涨幅会低估。
增发/回购后市值验算以最新总股本为准(financial_rigor.py verify-market-cap 偏差>5% 会提示核对)。
快速索引
场景
主要来源
备用来源
PDD / 拼多多
macrotrends.net/stocks/charts/PDD
stockanalysis.com/stocks/pdd
腾讯
macrotrends.net/stocks/charts/TCEHY
aastocks(0700.HK)
网易
macrotrends.net/stocks/charts/NTES
aastocks(9999.HK)
三七互娱
eastmoney.com(002555)
cninfo.com.cn
吉比特
eastmoney.com(603444)
cninfo.com.cn
Nintendo
macrotrends.net/stocks/charts/NTDOY
stockanalysis.com/stocks/ntdoy
Capcom
macrotrends(CCOEY)
stockanalysis(CCOEY)
1 --- 2 name: berkshire-financial-data 3 description: --- 4 --- 5 --- 6 name: berkshire-financial-data 7 description: "AI Berkshire skill: 财务数据获取与交叉验证规范. Source: berkshire-financial-data." 8 --- 9 10 ## Codex adapter note 11 12 This skill is generated from `berkshire-financial-data` so Claude Code and Codex users share one canonical workflow. 13 14 - Treat `$ARGUMENTS` as the user's request in the current Codex thread. 15 - When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files. 16 - Use shared project tools from `tools/` in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like `python3 .claude/skills/berkshire-shared/tools/financial_rigor.py ...`; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path. 17 - Before starting research, run the `date` command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data. 18 - Preserve the research quality rules from `AGENTS.md`: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps. 19 20 # 财务数据获取与交叉验证规范 21 22 本规范适用于所有涉及企业财务数据的研究。**每个关键数据必须来自两个独立来源,误差>1%须标记。** 23 24 --- 25 26 ## 数据源优先级 27 28 ### 美股(PDD、腾讯ADR、网易ADR等) 29 30 | 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | 31 |--------|------|-----|---------| 32 | 1(主) | **macrotrends** | macrotrends.net/stocks/charts/{ticker} | 直接访问,无需注册 | 33 | 2(副) | **stockanalysis** | stockanalysis.com/stocks/{ticker}/financials | 直接访问,无需注册 | 34 | 原始一手 | SEC EDGAR | sec.gov/cgi-bin/browse-edgar | 10-K / 10-Q 原文 | 35 36 ### 港股(腾讯0700、网易9999、美团3690等) 37 38 | 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | 39 |--------|------|-----|---------| 40 | 1(主) | **aastocks** | aastocks.com/tc/stocks/analysis/company-fundamental | 直接访问 | 41 | 2(副) | **macrotrends**(ADR代码) | 腾讯用TCEHY,网易用NTES | 直接访问 | 42 | 原始一手 | HKEX披露易 | hkexnews.hk | 年报PDF | 43 44 ### A股(三七互娱、吉比特等) 45 46 | 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | 47 |--------|------|-----|---------| 48 | 1(主) | **东方财富** | eastmoney.com → 搜股票代码 → 财务报表 | 直接访问 | 49 | 2(副) | **巨潮资讯** | cninfo.com.cn | 原始年报/季报PDF | 50 51 --- 52 53 ## 执行规范 54 55 ### 第一步:获取数据 56 57 对每个财务指标(收入、净利润、毛利率、经营现金流、资产负债率等),分别从**来源1**和**来源2**取数。 58 59 ### 第二步:误差计算与标记 60 61 ``` 62 误差率 = |来源1数值 - 来源2数值| / 来源1数值 × 100% 63 ``` 64 65 | 误差 | 处理方式 | 66 |------|---------| 67 | ≤ 1% | ✅ 一致,取来源1数值,标注两个来源 | 68 | 1% ~ 5% | ⚠️ 标记"数据存在差异",注明两个数值,说明可能原因(汇率/会计口径) | 69 | > 5% | ❌ 标记"数据存在重大差异",必须查原始财报核实,不得直接使用 | 70 71 ### 第三步:数据呈现格式 72 73 每个关键数据必须按以下格式标注: 74 75 ``` 76 收入:1,239亿元 ✅ 77 - macrotrends: 1,241亿元 78 - stockanalysis: 1,237亿元 79 - 误差: 0.3% 80 ``` 81 82 差异示例: 83 ``` 84 净利润:245亿元 ⚠️ 数据存在差异 85 - macrotrends: 245亿元(GAAP) 86 - stockanalysis: 278亿元(Non-GAAP) 87 - 误差: 13.5% — 原因:会计口径不同(GAAP vs Non-GAAP) 88 ``` 89 90 --- 91 92 ## 常见差异原因(不一定是数据错误) 93 94 | 原因 | 说明 | 95 |------|------| 96 | GAAP vs Non-GAAP | 最常见,尤其是利润类数据 | 97 | 汇率换算 | 港币/人民币/美元换算时间点不同 | 98 | 财年定义 | 自然年 vs 财年(如苹果财年10月结束) | 99 | 合并口径 | 是否含少数股东权益 | 100 | 数据更新滞后 | 某平台尚未更新最新一期财报 | 101 102 --- 103 104 ## 特别规则 105 106 1. **未上市公司**(米哈游、莉莉丝等):只有一手数据来源时,数据前标记 `[估计]`,不执行交叉验证 107 2. **季度数据 vs 年度数据**:优先使用年度数据做交叉验证,季度数据部分来源可能有滞后 108 3. **原始财报优先**:若两个来源均与原始财报(10-K/年报PDF)不符,以原始财报为准,标记来源错误 109 110 --- 111 112 ## 股价与复权(历史序列必读) 113 114 价格有三种口径,混用会让历史股价位置、长期涨幅、历史估值分位全部失真: 115 116 | 口径 | 含义 | 用途 | 117 |------|------|------| 118 | 不复权 | 实际成交价,除权除息日跳空 | 仅用于"当前时点"快照 | 119 | 前复权 | 以最新价为基准回调历史价 | 历史股价对比、N年涨幅、历史PE band 一律用它 | 120 | 后复权 | 以上市首日为基准前推 | 计算历史总回报/年化收益 | 121 122 规则: 123 124 1. 涉及历史价格的分析统一用**前复权**,且同一分析内**不得混用**复权与不复权来源。 125 2. 当前市值/当前PE 用**当前实际股价 × 当前总股本**即可,与复权无关——复权只影响历史序列。 126 3. 跨越拆股/大比例送转的每股指标(历史EPS、历史股价),必须复权还原后再同比。 127 4. 总回报/年化收益需计入分红(后复权已含),只看价格涨幅会低估。 128 5. 增发/回购后市值验算以最新总股本为准(`financial_rigor.py verify-market-cap` 偏差>5% 会提示核对)。 129 130 --- 131 132 ## 快速索引 133 134 | 场景 | 主要来源 | 备用来源 | 135 |------|---------|---------| 136 | PDD / 拼多多 | macrotrends.net/stocks/charts/PDD | stockanalysis.com/stocks/pdd | 137 | 腾讯 | macrotrends.net/stocks/charts/TCEHY | aastocks(0700.HK) | 138 | 网易 | macrotrends.net/stocks/charts/NTES | aastocks(9999.HK) | 139 | 三七互娱 | eastmoney.com(002555) | cninfo.com.cn | 140 | 吉比特 | eastmoney.com(603444) | cninfo.com.cn | 141 | Nintendo | macrotrends.net/stocks/charts/NTDOY | stockanalysis.com/stocks/ntdoy | 142 | Capcom | macrotrends(CCOEY) | stockanalysis(CCOEY) |
hjdspace/SpaceCode/tree/main/skills-lib/berkshire-financial-data commit 1a28bcf507
Frequently asked questions How do I install the Berkshire Financial Data skill? Run npx skillmds@latest add hjdspace/berkshire-financial-data in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the Berkshire Financial Data skill do? --- It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is Berkshire Financial Data safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with Berkshire Financial Data? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is Berkshire Financial Data free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published Berkshire Financial Data? hjdspace (@hjdspace) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.