让 AI 分析股票，很多人都试过。你问它茅台怎么样，它能讲得很完整：市盈率多少倍，营收增速多少，DCF 算下来每股值多少钱。语气笃定，格式也漂亮。但只要追问一句——这个数字是哪来的？——往往就答不上来了。AI 的短板不在于不会分析，而在于它会"编"，并且编得一本正经。这样的输出如果拿去辅助投资决策，是让人不太放心的。所以我花了不少时间，把之前一个只查指标的小脚本拆开重写，做成了现在这个 equity-research-suite。它的设计原则只有一条：报告里出现的每个数字，都必须能追溯到出处；追溯不到的，工具会自己把它拦下，不放进报告。它是个什么东西
简单说：你给一个股票代码，它帮你完成研究，产出一份报告。A 股、港股、美股都覆盖，中英双语都支持。它和普通 AI 聊天分析的区别在于：报告里所有数字——估值、财务比率、增长率、DCF 每股价值——都是 Python 脚本算出来的，不是模型"想"出来的。AI 负责的是组织流程和撰写联网研究的部分，而联网这部分会单独分区，每句话都标注引用来源，与量化内容分开呈现。医药股有专门的处理，会做管线估值（rNPV）、专利悬崖和临床催化剂分析。它不提供买卖建议，只做分析和呈现，决策由你自己判断。它凭什么"不编数字"
第一道查结构：数据取回来先验格式，不合规当场拦下。第二道查模型自洽：资产负债表要平，现金流要勾稽，概率加起来要等于 1，过不去就不出报告。第三道最关键：出报告之前，把全文扫一遍，逐个数字去核对，在数据源和模型里找不到的，一律拦下。也就是说，你拿到 PDF 的时候，里面的数字已经被机器核对过一轮。我认为这是 AI 应用应有的底线，而不是一个用来宣传的卖点。此外还有 186 项单元测试和 8 个端到端回归，一条命令就能跑完自测。数据：可以带上你自己的终端
它不自带、也不转售任何付费数据，而是提供一层通用适配器：如果你有付费终端：把你自己已经购买的 iFinD（同花顺）、Wind（万得）、Tushare Pro、标普、Bloomberg 账号接进来，用的是你自己那份数据，并且在任何支持 Skills 的桌面 AI 里都能运行；如果你没有：免费公开源零配置、开箱即用，同样能产出可对账的报告。不少做投研的人，手上本来就有一个 Wind 或同花顺的席位。市面上有些方案会替你把这些数据接好，很省心，但你也就被留在了那个平台里。这个工具反过来——数据链路握在你自己手上，带着它去任何顺手的 AI 里用，不被单一平台锁定。怎么用
帮我分析一下贵州茅台
它会先问你需要哪种深度，然后自行抓取数据、建立模型、计算估值、排版并导出 PDF。怎么装
需要先说明：这个工具只能在桌面版 AI 里使用，网页版不行。因为它需要在你电脑上安装 Python 库、运行脚本、联网抓取行情，网页客户端没有这些权限。它的格式是标准的 Skill（SKILL.md），支持 Skills 的桌面客户端都能安装，不绑定某一家。Claude 桌面版、Kimi 桌面版、Qwen Code、MiniMax 等都可以。最省事的安装方式，是把仓库链接直接发给你的桌面版 AI：https://github.com/Hyperionjust/Little-Help-with-stock
对它说"把这个 skill 装上"，现在的客户端基本都能自己把仓库拉取下来并安装，不需要你动手。如果想手动安装也可以：下载 equity-research-suite.skill 文件，在客户端的技能导入入口上传即可。装完后第一次使用会提示安装依赖，在命令行进入项目文件夹运行一句：pip install -r requirements.txt
免费数据源开箱即用，无需注册任何账号。付费终端如何接入、支持哪些，上一节已经说明，这里不再重复——对大多数人而言，免费源已经足够。项目地址：https://github.com/Hyperionjust/Little-Help-with-stock免责声明
这是一个研究辅助工具，所有输出仅为数据分析与呈现，不构成投资建议。DCF 每股价值、情景目标价、医药 rNPV 这些模型结果，都是基于假设的情景估算，并非价格预测。医药 rNPV 尤其需要注意，它只是数量级示意，不是目标价。报告中标注"需人工核对"的主观假设，请自行核对。工具不接入任何交易接口，也不执行下单。投资有风险，如何决策由你自己判断，后果自负。项目自研部分以 MIT 开源，第三方组件的归属见仓库中的 THIRD-PARTY-NOTICES.md。报告中出现的公司 logo 归各自商标权利人所有，仅作标识性引用。最后
项目已开源。更好的用法是：装上之后，挑一只你最熟悉的股票去检验它，看它给出的数字是否经得起你核对。有任何问题，欢迎反馈。
封面图由 AI 生成。本文仅为工具介绍，不构成投资建议。 
