Name: turnaround_story_validation_skill
Author: wind-alice

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Turnaround Story Validation 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

本技能用于判断一只“困境反转股”究竟是在走向真实修复，还是只是在讲一个好听但证据不足的故事。输出重点是把反转路径拆开，验证改善是否已经发生、是否可持续、失败边界在哪里，以及当前赔率是否足够覆盖风险。

执行流程

Step 1：明确反转命题

先说清楚市场在押注哪一种反转：

经营修复
盈利修复
资产负债表修复
行业景气反转
治理与管理层修复

如果连反转对象都说不清，就说明这更像情绪交易而不是可研究命题。

Step 2：复盘公司为何陷入困境

反转判断必须先理解“之前为什么变差”。要明确：

业绩恶化的根因是什么
问题是外部周期、内部经营还是资本结构造成
困境是短期冲击还是结构性损伤
历史下滑最关键的变量是什么

只有理解旧问题，才能判断新改善是否真正对症。

Step 3：检查改善证据是否出现

围绕反转命题，寻找已出现的客观变化，例如：

订单、收入、利润率、现金流开始修复
核心业务或客户结构改善
资产处置、融资、偿债压力缓解
管理层更换、治理改善、经营纪律修复

这一阶段强调“已经发生的证据”，而不是“未来可能会变好”的空泛叙事。

Step 4：评估修复路径与时间窗口

即使改善已经出现，也要判断：

改善是阶段性反弹还是长期修复起点
需要多久才能兑现到财务与估值层面
过程中最容易卡在哪个环节
公司还有没有足够时间和资源把修复完成

时间窗口尤其重要，许多反转逻辑会输在“方向对，但来不及”。

Step 5：建立成功与失败情景

至少搭建两个场景：

反转成功时，核心变量如何改善，股价弹性从哪里来
反转失败时，最先破坏逻辑的变量是什么，损失边界在哪里

这一步是把“故事”转成“赔率与风险”。

Step 6：形成验证结论与行动条件

最终明确回答：

这是已有证据支持的反转，还是仍停留在叙事层
如果要继续跟踪，最重要的里程碑是什么
如果要规避，最关键的否定理由是什么

输出结构

{股票名称}反转逻辑验证（{YYYY-MM-DD}）

一、结论摘要

当前判断：{已出现真实反转迹象 / 仍偏故事化 / 暂不能判断}
最关键的改善证据：{一句话}
最大失败边界：{一句话}

二、困境来源复盘

{困境原因 1}
{困境原因 2}
{核心受损变量}

三、当前改善证据

维度	证据	评价
经营修复	{描述}	{强/中/弱}
财务修复	{描述}	{强/中/弱}
治理修复	{描述}	{强/中/弱}

四、修复路径与时间窗口

修复路径：{简述}
关键里程碑：{简述}
时间约束：{简述}

五、成功/失败情景

成功情景

{情景要点}

失败情景

{情景要点}

六、最终建议

适合的状态：{重点跟踪 / 等待更多验证 / 暂时规避}
接下来必须验证的变量：{变量}

质量要求

反转结论必须建立在“旧问题被解决的证据”上，而不是单纯想象。
要区分短期反弹与结构性修复，避免把阶段回升当趋势反转。
必须写清时间窗口和资源约束，很多反转逻辑败在执行时长。
成功和失败情景都要落到具体变量，不做空泛剧情描写。
若证据不足，应直说“故事大于事实”，不要勉强美化。

Install turnaround_story_validation_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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