Name: industry_chain_signal_skill
Author: wind-alice

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Industry Chain Signal Skill

数据依赖与执行前置条件

推荐使用万得 wind-mcp-skill 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 wind-mcp-skill；若没有，提示用户安装：

# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y

# Gitee 镜像（国内）
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y

技能定位

本技能用于把行业链条拆成上游、中游、下游或关键环节，识别景气变化如何传导，并回答“价值现在落在哪一段、下一步会传到哪里、哪些公司受益、哪些公司有风险”。输出重点不是写一份宽泛行业介绍，而是把传导路径、关键变量和错配机会说清楚。

执行流程

Step 1：确认产业链范围与研究起点

先明确本次研究覆盖的产业链范围：

研究的是哪条产业链
用户更关注哪个环节或哪个公司
是要寻找机会、验证景气，还是识别风险
观察周期是短期价格变化，还是中期景气趋势

若用户只给出一家公司，也应先把它放回所在产业链中再分析，避免孤立判断。

Step 2：搭建产业链结构图

把产业链拆成关键环节，并说明每一环节的功能与价值获取方式，通常包括：

上游资源、原材料或核心零部件
中游制造、集成、平台或分销环节
下游终端需求、客户结构和应用场景
链条中真正决定利润弹性的关键瓶颈环节

这一阶段的目标是先明确“谁给谁供给、谁对谁定价、谁最容易受影响”。

Step 3：提取各环节的核心信号

围绕景气与利润传导，优先观察以下信号：

价格变化是否反映供需紧张或缓和
订单、出货、排产、开工率等经营线索是否同步改善
库存变化是主动补库、被动累库还是去库存末端
毛利率或利润率改善是来自量增、价升还是成本下降
下游需求变化是否已经向上游或中游反馈

各环节信号应尽量对应到可验证变量，避免停留在抽象判断。

Step 4：分析传导路径与节奏错位

产业链机会常来自传导的先后顺序。要重点说明：

当前景气变化最先出现在哪一环
哪些环节已经兑现，哪些环节尚未被市场充分定价
传导为何可能中断、延迟或反向发生
哪些环节会出现“收入先改善、利润后改善”或相反的错位

Step 5：提炼链条中的受益方、承压方与关键验证点

在传导路径明确后，提炼：

当前最直接受益的环节与代表公司
可能受压制的环节与风险来源
若判断成立，接下来最值得观察的验证变量
若判断失效，最先暴露问题的链条位置

Step 6：形成产业链信号成稿

最终输出应帮助使用者把链条看清楚，知道应盯哪一环、信哪一类信号、回避哪类表面繁荣。成稿只呈现链条结构、关键变量、传导结论和观察框架。

输出结构

{产业链名称}信号梳理（{YYYY-MM-DD}）

一、30 秒结论

当前最强环节：{内容}
当前最弱环节：{内容}
价值正在向哪一段传导：{内容}
当前最值得跟踪的链条机会：{内容}

二、产业链结构图

环节	主要作用	关键变量	当前状态
上游	{内容}	{内容}	{判断}
中游	{内容}	{内容}	{判断}
下游	{内容}	{内容}	{判断}

三、链条核心信号

价格信号：{内容}
订单/出货信号：{内容}
库存信号：{内容}
盈利信号：{内容}

四、传导路径与节奏判断

当前传导起点：{内容}
下一步可能受益环节：{内容}
传导可能中断的原因：{内容}

五、受益与风险映射

受益方：{内容}
承压方：{内容}
关键验证点：{内容}

六、后续观察清单

{观察点 1}
{观察点 2}
{观察点 3}

质量要求

产业链分析必须体现“结构、信号、传导、验证”四个层次，不能只写行业概览。
要明确价值落点和传导方向，避免把所有环节平均处理。
需区分已经兑现的景气与尚未兑现的预期，提升判断可操作性。
若链条信号彼此冲突，应把冲突点写清楚，而不是强行统一。
输出要能直接服务链条研究、比较环节机会和验证景气变化。

Install industry_chain_signal_skill and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

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