Name: valuation_snapshot_skill
Author: wind-alice

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Valuation Snapshot 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

本技能用于快速回答“这只股票现在大致贵不贵”，并解释贵或便宜背后对应的市场预期。输出重点不是做完整估值模型，而是在有限时间内，用合适的估值口径、历史分位和同业对照，形成对当前赔率的初步判断。

执行流程

Step 1：确认适用的估值视角

先判断公司更适合用什么估值口径来观察，常见包括：

盈利驱动型公司，看利润类倍数
高增长或利润未稳定公司，看收入类倍数
资产属性明显公司，看净资产或重置价值
周期属性明显公司，看景气位置与中枢估值

若公司处于特殊阶段，应明确说明传统估值口径可能失真。

Step 2：提取当前估值水平与历史区间

收集当前估值指标，并尽可能放回历史坐标中判断：

当前处于历史高位、中位还是低位
相较过去几个关键阶段是否明显溢价或折价
当前估值是否已显著偏离自身经营变化速度

若历史数据本身受极端事件影响，应单独说明，不可机械使用。

Step 3：加入同业与行业参照

估值判断不能只看自身历史，还要看相对位置：

同行业龙头与二线公司的估值差异
市场给予溢价或折价的常见理由
当前公司所处位置是否合理反映其竞争地位、增长质量和风险结构

若是主题股或高波动股票，还要留意情绪因素对估值的短期扭曲。

Step 4：解释“估值位置”背后的预期要求

真正有用的估值判断，不是“倍数高/低”本身，而是：

现在的价格隐含了多强的增长与盈利改善假设
未来需要兑现哪些条件，当前估值才站得住
哪些变量一旦失手，估值最容易被压缩

这一步要把估值和经营变量重新连接起来。

Step 5：判断重估或去估值的触发因素

列出未来最可能改变估值水平的因素，例如：

财报超预期或低于预期
业务结构改善或恶化
行业景气趋势变化
政策、融资、市场风格切换

帮助使用者理解估值不是静态数字，而是动态预期的结果。

Step 6：输出简洁结论与使用建议

最终明确回答：

这只股票当前估值大致处于什么位置
这个位置是合理、偏高还是偏低
更适合继续观察、逢低关注，还是需要更强兑现才值得接近

输出结构

{股票名称}估值快照（{YYYY-MM-DD}）

一、估值结论

当前估值判断：{偏低 / 合理 / 偏高}
历史位置：{低位 / 中位 / 高位}
同业相对位置：{折价 / 接近 / 溢价}

二、估值核心表

维度	当前情况	解读
主要估值口径	{指标}	{为何适用}
当前水平	{数值}	{说明}
历史分位	{位置}	{说明}
同业对比	{结果}	{说明}

三、当前价格隐含了什么预期

{预期 1}
{预期 2}
{预期 3}

四、为什么会有溢价或折价

溢价/折价理由

{理由 1}
{理由 2}

不合理之处

{不合理点 1}
{不合理点 2}

五、未来估值变化的关键触发

有利于重估的条件：{条件}
导致去估值的风险：{条件}

六、使用建议

适合的动作：{继续观察 / 等验证 / 可重点跟踪}
最该盯住的变量：{变量}

质量要求

先选对估值口径，再谈高低，不能机械套用单一倍数。
估值结论必须回到经营与预期，不可停留在数字表层。
历史与同业对照都要讲清口径和边界，避免误导性比较。
若公司处于异常阶段，应明确指出估值参考的局限性。
输出应服务“赔率判断”，而不是把估值写成孤立数学题。

Install valuation_snapshot_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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