canghe-tianyancha

Name: canghe-tianyancha
Author: freestylefly

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How to install canghe-tianyancha?

freestylefly/canghe-skills/canghe-tianyancha

$npx -y skills add freestylefly/canghe-skills --skill canghe-tianyancha

Installs into the current project.

Summary

Generates Tianyancha-style company and industry insight dashboards from researched enterprise data. Use when user asks for 天眼查, company lookup, enterprise analysis, hiring analysis, legal risk, financing, shareholders, intellectual property, investments, or industry company compa

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SKILL.md

1	# canghe-tianyancha
2
3	天眼查企业洞察看板 Skill —— 输入企业名称，自动生成包含企业概况、在招岗位分析、数据分析、司法风险、融资历史、股东结构、知识产权、对外投资、主要人员的单文件 HTML 看板。
4
5	> 导出说明：本 Skill 已从原 Kimi 环境导出，适配其他 Kimi Work 用户使用。`kimi_search_v2` 和 `PythonRun` 均为 Kimi Work 内置工具，无需修改。
6
7	## 触发条件
8
9	当用户提到以下关键词时触发：
10	- 天眼查、查企业、企业信息、企业看板、公司查询
11	- 招聘查询、在招岗位、岗位列表、岗位分析、招聘分析
12	- 司法风险、法律诉讼、开庭公告
13	- 融资情况、融资历史、股东信息
14	- 工商信息、主要人员、企业洞察
15	- 知识产权、专利、商标、软件著作权
16	- 对外投资、成立时间、参保人数
17	- 岗位数据分析、招聘数据分析、招聘趋势
18	- 企业健康度、求职建议、公司评价、企业分析
19	- 招聘预测、薪资分析、求职参考
20	- 行业分析、行业洞察、头部企业、行业排名、大厂对比
21	- AI大模型、互联网、电商、金融科技、新能源等行业名 + 看板/分析/洞察
22
23	## Preferences (EXTEND.md)
24
25	Use Bash to check EXTEND.md existence (priority order):
26
27	```bash
28	# Check project-level first
29	test -f .canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md && echo "project"
30
31	# Then user-level (cross-platform: $HOME works on macOS/Linux/WSL)
32	test -f "$HOME/.canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md" && echo "user"
33	```
34
35	\| Path \| Location \|
36	\|------\|----------\|
37	\| `.canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md` \| Project directory \|
38	\| `$HOME/.canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md` \| User home \|
39
40	\| Result \| Action \|
41	\|--------\|--------\|
42	\| Found \| Read, parse, display summary \|
43	\| Not found \| Ask user with AskUserQuestion (see references/config/first-time-setup.md) \|
44
45	EXTEND.md Supports: default output directory, recent job analysis window, industry company count, preferred data sources, report language, and whether to include dashboard disclaimers.
46
47	Schema: `references/config/preferences-schema.md`
48
49	## Usage
50
51	### 执行流程
52
53	### 模式 1 — 单企业查询（输入企业名称）
54
55	1. 从用户输入中提取企业名称
56	2. 使用 `kimi_search_v2` 并行搜索企业数据：
57	- `{企业名} 天眼查在招岗位招聘岗位分析`
58	- `{企业名} 天眼查司法风险法律诉讼`
59	- `{企业名} 天眼查融资历史股东信息`
60	- `{企业名} 天眼查工商信息主要人员成立时间参保人数`
61	- `{企业名} 天眼查知识产权专利商标软件著作权`
62	- `{企业名} 天眼查对外投资`
63	3. 结构化提取后调用 `generate_dashboard()` 生成单企业看板
64
65	### 模式 2 — 行业查询（输入行业名称）
66
67	1. 从用户输入中提取行业名称（如"AI大模型"、"互联网"、"电商"）
68	2. 使用 `kimi_search_v2` 搜索该行业头部企业名单：
69	- `{行业名} 头部企业排名大厂天眼查`
70	- `{行业名} 公司融资在招岗位天眼查`
71	3. 提取 TOP 5-10 家头部企业的核心数据（名称、在招岗位、成立时间、注册资本、融资轮次、参保人数、总部城市、核心产品）
72	4. 为每个头部企业收集完整数据（工商信息、在招岗位、司法风险、融资历史、股东结构、知识产权、对外投资、主要人员）
73	5. 调用 `generate_industry_with_companies()` 批量生成：
74	- 每个企业的独立「企业洞察看板」
75	- 行业洞察看板（企业卡片可点击跳转至对应企业看板）
76
77	## Script Directory
78
79	Important: All scripts are located in the `scripts/` subdirectory of this skill.
80
81	Agent Execution Instructions:
82	1. Determine this SKILL.md file's directory path as `SKILL_DIR`
83	2. Script path = `${SKILL_DIR}/scripts/<script-name>.py`
84	3. Replace all `${SKILL_DIR}` in this document with the actual path
85
86	Script Reference:
87	\| Script \| Purpose \|
88	\|--------\|---------\|
89	\| `scripts/generate_dashboard.py` \| Generates single-company, industry, and batch HTML dashboards \|
90
91	## 行业看板数据结构
92
93	`industry_data` 字段：
94	- `industry_name`: 行业名称
95	- `industry_desc`: 行业简介（可选）
96	- `companies`: 头部企业列表，每项包含：
97	- `name`: 企业名称
98	- `jobs_total`: 在招岗位总数
99	- `established_date`: 成立时间
100	- `registered_capital`: 注册资本
101	- `status`: 经营状态
102	- `scale`: 企业规模
103	- `funding_rounds`: 融资轮次数
104	- `tianyancha_url`: 天眼查详情页链接
105	- `key_products`: 核心产品/业务
106	- `employees`: 员工规模/参保人数
107	- `city`: 总部城市
108	- `industry_segment`: 细分赛道
109
110	## 行业看板内容
111
112	行业洞察看板包含：
113	1. 行业概览 — 头部企业数量、在招岗位总数、参保人数汇总、融资轮次汇总
114	2. 头部企业卡片 — 每家企业展示：在招岗位、融资轮次、参保人数、成立年份、总部城市、注册资本、企业规模、核心产品。卡片可点击跳转至该企业独立的「企业洞察看板」，同时保留「天眼查详情」外部链接
115	3. 在招岗位对比 — TOP10 企业横向柱状图
116	4. 融资活跃度对比 — TOP10 企业融资轮次对比
117	5. 成立时间分布 — 按年份统计企业成立数量
118	6. 企业规模分布 — 饼图展示规模分布
119	7. 总部城市分布 — 柱状图展示城市集中度
120	8. 免责声明 — 数据仅供参考，不构成投资建议
121
122	## 看板生成代码
123
124	### 单企业看板
125
126	```python
127	import sys
128	sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
129	from generate_dashboard import generate_dashboard
130
131	# 请替换 {workspace_path} 为你的实际工作区路径，例如：
132	# macOS: /Users/<你的用户名>/Documents/kimi/workspace
133	# Windows: C:\Users\<你的用户名>\Documents\kimi\workspace
134	filepath = generate_dashboard(company_data, '{workspace_path}')
135	print(f"看板已生成: {filepath}")
136	```
137
138	### 行业看板
139
140	```python
141	import sys
142	sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
143	from generate_dashboard import generate_industry_dashboard
144
145	filepath = generate_industry_dashboard(industry_data, '{workspace_path}')
146	print(f"行业看板已生成: {filepath}")
147	```
148
149	### 批量生成（行业看板 + 企业看板）
150
151	同时生成行业洞察看板 + 所有头部企业的独立洞察看板，企业卡片可点击跳转：
152
153	```python
154	import sys
155	sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
156	from generate_dashboard import generate_industry_with_companies
157
158	result = generate_industry_with_companies(
159	industry_data, # 行业数据（同 generate_industry_dashboard）
160	companies_data_list, # 企业数据列表（每个元素同 generate_dashboard 的 company_data）
161	'{workspace_path}'
162	)
163
164	print(f"行业看板: {result['industry_dashboard']}")
165	print(f"企业看板: {result['company_dashboards']}")
166	print(f"所有文件: {result['all_files']}")
167	```
168
169	批量生成流程：
170	1. 先为每个企业生成独立的 `企业洞察看板_{企业名}.html`
171	2. 再生成行业看板，企业卡片自动链接到对应的企业看板文件
172	3. 企业卡片提供两个入口：「企业洞察看板」（本地）和「天眼查详情」（外部

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1	# canghe-tianyancha
2
3	天眼查企业洞察看板 Skill —— 输入企业名称，自动生成包含企业概况、在招岗位分析、数据分析、司法风险、融资历史、股东结构、知识产权、对外投资、主要人员的单文件 HTML 看板。
4
5	> 导出说明：本 Skill 已从原 Kimi 环境导出，适配其他 Kimi Work 用户使用。`kimi_search_v2` 和 `PythonRun` 均为 Kimi Work 内置工具，无需修改。
6
7	## 触发条件
8
9	当用户提到以下关键词时触发：
10	- 天眼查、查企业、企业信息、企业看板、公司查询
11	- 招聘查询、在招岗位、岗位列表、岗位分析、招聘分析
12	- 司法风险、法律诉讼、开庭公告
13	- 融资情况、融资历史、股东信息
14	- 工商信息、主要人员、企业洞察
15	- 知识产权、专利、商标、软件著作权
16	- 对外投资、成立时间、参保人数
17	- 岗位数据分析、招聘数据分析、招聘趋势
18	- 企业健康度、求职建议、公司评价、企业分析
19	- 招聘预测、薪资分析、求职参考
20	- 行业分析、行业洞察、头部企业、行业排名、大厂对比
21	- AI大模型、互联网、电商、金融科技、新能源等行业名 + 看板/分析/洞察
22
23	## Preferences (EXTEND.md)
24
25	Use Bash to check EXTEND.md existence (priority order):
26
27	```bash
28	# Check project-level first
29	test -f .canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md && echo "project"
30
31	# Then user-level (cross-platform: $HOME works on macOS/Linux/WSL)
32	test -f "$HOME/.canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md" && echo "user"
33	```
34
35	\| Path \| Location \|
36	\|------\|----------\|
37	\| `.canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md` \| Project directory \|
38	\| `$HOME/.canghe-skills/canghe-tianyancha/EXTEND.md` \| User home \|
39
40	\| Result \| Action \|
41	\|--------\|--------\|
42	\| Found \| Read, parse, display summary \|
43	\| Not found \| Ask user with AskUserQuestion (see references/config/first-time-setup.md) \|
44
45	EXTEND.md Supports: default output directory, recent job analysis window, industry company count, preferred data sources, report language, and whether to include dashboard disclaimers.
46
47	Schema: `references/config/preferences-schema.md`
48
49	## Usage
50
51	### 执行流程
52
53	### 模式 1 — 单企业查询（输入企业名称）
54
55	1. 从用户输入中提取企业名称
56	2. 使用 `kimi_search_v2` 并行搜索企业数据：
57	- `{企业名} 天眼查在招岗位招聘岗位分析`
58	- `{企业名} 天眼查司法风险法律诉讼`
59	- `{企业名} 天眼查融资历史股东信息`
60	- `{企业名} 天眼查工商信息主要人员成立时间参保人数`
61	- `{企业名} 天眼查知识产权专利商标软件著作权`
62	- `{企业名} 天眼查对外投资`
63	3. 结构化提取后调用 `generate_dashboard()` 生成单企业看板
64
65	### 模式 2 — 行业查询（输入行业名称）
66
67	1. 从用户输入中提取行业名称（如"AI大模型"、"互联网"、"电商"）
68	2. 使用 `kimi_search_v2` 搜索该行业头部企业名单：
69	- `{行业名} 头部企业排名大厂天眼查`
70	- `{行业名} 公司融资在招岗位天眼查`
71	3. 提取 TOP 5-10 家头部企业的核心数据（名称、在招岗位、成立时间、注册资本、融资轮次、参保人数、总部城市、核心产品）
72	4. 为每个头部企业收集完整数据（工商信息、在招岗位、司法风险、融资历史、股东结构、知识产权、对外投资、主要人员）
73	5. 调用 `generate_industry_with_companies()` 批量生成：
74	- 每个企业的独立「企业洞察看板」
75	- 行业洞察看板（企业卡片可点击跳转至对应企业看板）
76
77	## Script Directory
78
79	Important: All scripts are located in the `scripts/` subdirectory of this skill.
80
81	Agent Execution Instructions:
82	1. Determine this SKILL.md file's directory path as `SKILL_DIR`
83	2. Script path = `${SKILL_DIR}/scripts/<script-name>.py`
84	3. Replace all `${SKILL_DIR}` in this document with the actual path
85
86	Script Reference:
87	\| Script \| Purpose \|
88	\|--------\|---------\|
89	\| `scripts/generate_dashboard.py` \| Generates single-company, industry, and batch HTML dashboards \|
90
91	## 行业看板数据结构
92
93	`industry_data` 字段：
94	- `industry_name`: 行业名称
95	- `industry_desc`: 行业简介（可选）
96	- `companies`: 头部企业列表，每项包含：
97	- `name`: 企业名称
98	- `jobs_total`: 在招岗位总数
99	- `established_date`: 成立时间
100	- `registered_capital`: 注册资本
101	- `status`: 经营状态
102	- `scale`: 企业规模
103	- `funding_rounds`: 融资轮次数
104	- `tianyancha_url`: 天眼查详情页链接
105	- `key_products`: 核心产品/业务
106	- `employees`: 员工规模/参保人数
107	- `city`: 总部城市
108	- `industry_segment`: 细分赛道
109
110	## 行业看板内容
111
112	行业洞察看板包含：
113	1. 行业概览 — 头部企业数量、在招岗位总数、参保人数汇总、融资轮次汇总
114	2. 头部企业卡片 — 每家企业展示：在招岗位、融资轮次、参保人数、成立年份、总部城市、注册资本、企业规模、核心产品。卡片可点击跳转至该企业独立的「企业洞察看板」，同时保留「天眼查详情」外部链接
115	3. 在招岗位对比 — TOP10 企业横向柱状图
116	4. 融资活跃度对比 — TOP10 企业融资轮次对比
117	5. 成立时间分布 — 按年份统计企业成立数量
118	6. 企业规模分布 — 饼图展示规模分布
119	7. 总部城市分布 — 柱状图展示城市集中度
120	8. 免责声明 — 数据仅供参考，不构成投资建议
121
122	## 看板生成代码
123
124	### 单企业看板
125
126	```python
127	import sys
128	sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
129	from generate_dashboard import generate_dashboard
130
131	# 请替换 {workspace_path} 为你的实际工作区路径，例如：
132	# macOS: /Users/<你的用户名>/Documents/kimi/workspace
133	# Windows: C:\Users\<你的用户名>\Documents\kimi\workspace
134	filepath = generate_dashboard(company_data, '{workspace_path}')
135	print(f"看板已生成: {filepath}")
136	```
137
138	### 行业看板
139
140	```python
141	import sys
142	sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
143	from generate_dashboard import generate_industry_dashboard
144
145	filepath = generate_industry_dashboard(industry_data, '{workspace_path}')
146	print(f"行业看板已生成: {filepath}")
147	```
148
149	### 批量生成（行业看板 + 企业看板）
150
151	同时生成行业洞察看板 + 所有头部企业的独立洞察看板，企业卡片可点击跳转：
152
153	```python
154	import sys
155	sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
156	from generate_dashboard import generate_industry_with_companies
157
158	result = generate_industry_with_companies(
159	industry_data, # 行业数据（同 generate_industry_dashboard）
160	companies_data_list, # 企业数据列表（每个元素同 generate_dashboard 的 company_data）
161	'{workspace_path}'
162	)
163
164	print(f"行业看板: {result['industry_dashboard']}")
165	print(f"企业看板: {result['company_dashboards']}")
166	print(f"所有文件: {result['all_files']}")
167	```
168
169	批量生成流程：
170	1. 先为每个企业生成独立的 `企业洞察看板_{企业名}.html`
171	2. 再生成行业看板，企业卡片自动链接到对应的企业看板文件
172	3. 企业卡片提供两个入口：「企业洞察看板」（本地）和「天眼查详情」（外部

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