企业综合调研技能 (Company Research)

综合多数据源的企业背景调研技能，适用于尽职调查、合作伙伴评估、投资分析、市场研究等场景。

概述

本技能通过整合多个数据源对企业进行全面调研：

• 工商信息（注册信息、股东结构、主要人员）
• 财务数据（融资历史、营收状况）
• 法律风险（诉讼记录、被执行信息）
• 舆情监测（媒体报道、社交口碑）
• 竞品分析（市场份额、功能对比）
• 行业趋势（市场规模、发展预测）

使用场景

当用户提及以下内容时激活：

• "企业调研"、"公司背景调查"
• "尽职调查"、"DD"
• "合作伙伴评估"、"供应商审核"
• "投资分析"、"投资尽调"
• "市场研究"、"行业分析"
• "竞争对手分析"、"竞品分析"
• "背景核实"、"高管履历"

核心能力

1. 工商信息采集

• 企业工商注册信息查询
• 股东结构与股权分布
• 主要人员与组织架构
• 变更历史记录
• 分支机构与关联公司

2. 财务状况分析

• 融资历史与投资方
• 营收与盈利状况
• 税务信息
• 银行信用评估
• 并购重组历史

3. 法律风险调查

• 诉讼记录查询
• 被执行人信息
• 失信被执行人
• 行政处罚记录
• 经营异常记录
• 股权冻结信息

4. 舆情监测

• 媒体报道收集
• 社交媒体口碑
• 行业评价分析
• 负面信息预警
• 危机事件追踪

5. 竞品分析（当需要时）

• 竞品识别与列表
• 产品功能对比矩阵
• 定价策略分析
• 市场定位对比
• 优劣势总结

6. 行业研究（当需要时）

• 市场规模数据
• 行业发展趋势
• 政策环境分析
• 准入壁垒评估
• 增长驱动因素

调研方法论

Phase 1: 目标确认

明确调研目标：

• 调研目的是什么？（投资/合作/采购/招聘...）
• 需要调研到什么深度？
• 有什么特定关注点？

Phase 2: 信息收集

优先级顺序：

1. 官方数据源（工商、财报、官网）
2. 权威第三方（天眼查、企查查、启信宝）
3. 新闻媒体报道
4. 行业报告
5. 社交媒体评价
6. 用户评价

常用数据源：

# 工商信息
天眼查、企查查、国家企业信用信息公示系统

# 财务数据
年报、财报、融资披露

# 法律信息
中国裁判文书网、中国执行信息公开网

# 舆情信息
百度新闻、Google News、微博、雪球

# 行业数据
艾瑞咨询、易观分析、IDC、Gartner

Phase 3: 分析整理

对收集的信息进行分类整理：

1. 事实性信息 - 可验证的数据
2. 推断性信息 - 基于证据的合理推测
3. 评估性信息 - 需要标注置信度

Phase 4: 报告生成

生成结构化调研报告，包括：

1. 执行摘要（结论先行）
2. 企业概况
3. 股权结构
4. 财务状况
5. 法律风险评估
6. 舆情分析
7. 竞品/行业分析（如适用）
8. 风险评级
9. 调研依据
10. 附录

报告输出格式

格式要求

• 语言：根据 output_locale 设置（默认 zh_CN）
• 格式：Markdown → HTML（使用 md2html.py 转换）
• 标题：使用企业全称
• 数据标注：所有数据必须标注来源和置信度
• 日期：报告生成日期

置信度标注

风险评级

数据真实性协议

严格遵守：

• 所有数据必须有明确来源
• 无法确认的数据标注"未确认"
• 模拟数据标注"模拟数据"
• 推测性内容标注"推测"
• 禁止编造数据

使用工具

调研阶段

• web_search - 搜索企业信息
• web_fetch - 获取详细页面
• feishu_search_doc_wiki - 搜索内部文档
• feishu_bitable_app_table_record - 查询内部数据（如有）

报告阶段

• write - 生成 Markdown 报告
• md2html - 转换为 HTML（推荐）

输出示例

文件命名

企业名称_调研报告_YYYYMMDD.md
企业名称_调研报告_YYYYMMDD.html

报告结构

# 北京众星联恒科技有限公司综合调研报告

## 执行摘要
[结论先行，1-2段概括]

## 一、企业概况
### 1.1 基本信息
[工商信息]

### 1.2 发展历程
[关键里程碑]

## 二、股权结构
### 2.1 股东构成
[股东列表及持股比例]

### 2.2 关联公司
[母公司/子公司/兄弟公司]

## 三、财务状况
### 3.1 融资历史
[历次融资]

### 3.2 营收状况
[营收数据]

## 四、法律风险评估
### 4.1 诉讼记录
### 4.2 被执行信息
### 4.3 行政处罚

## 五、舆情分析
### 5.1 媒体评价
### 5.2 用户口碑
### 5.3 负面预警

## 六、风险综合评级
[雷达图/评分卡]

## 七、调研依据
[数据来源列表]

## 八、附录
[原始数据/补充材料]

HTML 报告生成

完成 Markdown 报告后，推荐转换为 HTML：

python3 /root/.openclaw/workspace/deer-flow/skills/public/github-deep-research/scripts/md2html.py <报告文件>.md

HTML 特性：

• 专业排版和清晰布局
• 代码块高亮、表格样式、引用块样式
• 响应式设计
• 打印友好样式

注意事项

1. 数据优先 - 优先使用官方和权威数据源
2. 标注来源 - 每个数据点标注来源
3. 标注置信度 - 区分高/中/低置信度
4. 区分事实与推测 - 不混淆两者
5. 中立客观 - 不带感情色彩，客观呈现正负面
6. 及时更新 - 标注数据时效性
7. 法律合规 - 不使用非法获取的数据
8. 保护隐私 - 不涉及个人隐私信息（除公开的高管信息）

质量检查清单

生成报告前检查：

• 调研目标明确
• 主要数据源已覆盖
• 正负面信息均有呈现
• 风险评级有依据
• 所有数据标注来源
• 区分事实与推测
• 结论有数据支撑

输出

最终交付：

1. Markdown 格式调研报告（.md）
2. HTML 格式调研报告（.html，推荐）