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内容创作 · freestylefly/canghe-skills

canghe-tianyancha

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 comparison.

L4 高权限 · 分级授权与审计V1 已固定执行命令联网读写文件Dual-pass Audit
Author freestyleflyGitHub freestylefly/canghe-skills ↗License MIT（仓库根 LICENSE）Commit dd0bf35595
管控等级描述 skill 的能力与建议配套的管控措施，不代表质量或安全认证，也不表示可用或不可用。是否使用由用户和管理者决定。不同 agent 宿主对权限的约束各不相同，请勿假定宿主一定会提供安全兜底。第三方 skill 版权归原作者，使用风险由使用者自行承担。

1实现原理 · 为什么它能做到

输入企业名或行业名后，先由 agent 用 Kimi Work 内置的 kimi_search_v2 并行检索天眼查公开数据，再做结构化提取。

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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。
这里在做什么：定义 skill 的一句总述与主要栏目，说明它不直接调用天眼查接口，而是把检索到的公开数据整理成看板。

检索是宿主能力而非本仓实现：SKILL.md 明说 kimi_search_v2 与 PythonRun 是 Kimi Work 内置工具。

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> **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。
这里在做什么：把数据获取与代码执行交给宿主，本 skill 只提供流程与生成器。

单企业模式按 6 条检索式并行取数（在招岗位/司法风险/融资股东/工商人员/知识产权/对外投资）。

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- `{企业名} 天眼查 在招岗位 招聘 岗位分析`
这里在做什么：把企业画像拆成固定的检索子任务，逐项结构化后再交给生成函数。

行业模式先检索头部企业名单，再为每家企业补齐完整数据，最后批量生成企业看板 + 行业看板。

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2. 使用 `kimi_search_v2` 搜索该行业头部企业名单：
这里在做什么：行业看板与 N 个企业看板一次生成，卡片互相跳转。

看板生成是本地 Python：调用 scripts/generate_dashboard.py 的 generate_dashboard() 等函数输出单文件 HTML。

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sys.path.insert(0, '${SKILL_DIR}/scripts')
这里在做什么：用 PythonRun 加载本仓脚本、传入结构化数据与工作区路径生成 HTML。

输出是单文件、零后端依赖的 HTML，用 Tailwind CSS + ECharts 渲染图表，浏览器直接打开。

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- 单文件 HTML，零后端依赖，浏览器直接打开
这里在做什么：产物自包含，便于分享，不需要服务器。

看板固定 9 个 Tab（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）。

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看板包含 9 个 Tab，默认显示
这里在做什么：把企业多维信息收纳进一个多标签页看板。

在招岗位分析只取最近 90 天（一个季度），做 7 项图表分析。

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**核心规则：只显示最近一个季度（90天）的岗位数据分析。**
这里在做什么：用时效窗口降低过期/下架岗位的干扰。

数据分析模块用算法生成企业健康度评分、招聘趋势预测、求职者友好度与综合建议。

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综合评分（满分100分），从四个维度评估：
这里在做什么：把就业者关心的维度量化打分，属估算模型。

偏好文件 EXTEND.md 控制输出目录、分析窗口、来源与语言等。

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**EXTEND.md Supports**: default output directory, recent job analysis window, industry company count, preferred data sources, report language, and whether to include dashboard disclaimers.
这里在做什么：给出可调参数，schema 在 references/config/preferences-schema.md。

2核心能力

01单企业洞察看板（9 Tab 单文件 HTML）
02行业洞察看板（头部企业汇总与对比）
03招聘数据分析（城市/学历/薪资/经验/来源/趋势/热门岗位 7 图）
04企业健康度评分与风险预警
05司法风险/融资/股东/知识产权/对外投资/主要人员汇总
06批量生成（行业看板 + N 个企业看板，卡片互跳）
07图表响应式与空数据兜底
08可调偏好（EXTEND.md）

3外部依赖

KindDependency / Endpoint
apikimi_search_v2（Kimi Work 内置检索工具，用于获取天眼查公开数据）
cliPythonRun（Kimi Work 内置 Python 执行器，用于运行 generate_dashboard.py）

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施
面向 Agent
分级或逐次授权，建议在沙箱运行
面向管理者
审批流程、可回滚、全程审计
判定依据（文件路径与关键语句摘要）
  • scripts/: 执行本地脚本或命令: PythonRun 运行 skills/canghe-tianyancha/scripts/generate_dashboard.py 的 gener
  • 网络端点: 声明外部网络访问: skill 自身脚本零网络调用（generate_dashboard.py 只依赖 Python 标准库，风险扫描『網路請求：無命中』）
  • 本地工作目录: 文件读写与工件输出: 企业洞察看板_{企业名}.html（单企业）
审计说明： 。判级对象是本 skill 自身目录：唯一的可执行部分是 scripts/generate_dashboard.py（只依赖 Python 标准库），它把结构化数据渲染成静态 HTML，无网络请求、无凭证读取、无逆向/冒充/绕过/安全降级，只做本地读写 → 蓝。数据获取（kimi_search_v2）与代码执行（PythonRun）都是 Kimi Work 宿主内置工具，按批4 细则『宿主行为只记 reason/risks』不计入档位。README/SKILL.md 亦自证不内置天眼查账号、接口密钥或私有数据源。

5第二遍独立确认

  • [ok] 脚本无网络、无凭证、仅 stdlib — 风险扫描『網路請求：無命中』；README 明写『generate_dashboard.py 只依赖 Python 标准库』；generate_dashboard.py 在 §2 被标记 generated 未展开。
  • [ok] 数据获取与执行是宿主工具 — SKILL.md『导出说明』明说 kimi_search_v2 与 PythonRun 为 Kimi Work 内置；按批4 细则不计入档位。
  • [ok] 产物为单文件 HTML — SKILL.md 输出节与 README 均写单文件、零后端依赖、Tailwind CSS + ECharts。
  • [ok] 看板结构（9 Tab / 7 图 / 90 天） — SKILL.md 逐条列出 9 个 Tab、在招岗位分析 7 个 ECharts 图与『只显示最近一个季度（90天）』核心规则。
  • [ok] 算法模块为估算并附免责 — 健康度满分 100 四维度、线性回归预测 4 周、求职者友好度满分 100；SKILL.md/README 均注明仅供参考、不构成建议。
  • [ok] 引用字符安全 — 含全角引号的原文（如本季度切换说明）未纳入 evidence.quote，避免逐字复核时的引号歧义。
  • [ok] 档位复核 — 自身脚本仅本地生成 HTML → blue；宿主工具/检索外发不计档，已写入 risks。
  • [ok] 元数据与 commit — commit=dd0bf355955b4c82b764740b4183c86a72ba0e0c，license=MIT（仓库根），installs=null。

6结论

  • 一站式企业/行业画像：单文件 HTML 收纳 9 个 Tab，交付即分享。
  • 招聘分析做得细：7 个图表维度 + 固定 90 天窗口，降低过期岗位干扰。
  • 在数据缺失处用算法补位：健康度评分、趋势预测、求职者友好度、薪资竞争力均有明确权重规则。
  • 数据来源与免责透明：明说不内置账号/密钥，且内建参考性声明。
    • 适合： 适合想快速了解目标公司、对比行业内多家公司，或做企业研究/竞品分析/投资前调研的知识工作者，尤其已在 Kimi Work 环境中并需要一份可分享的看板。
    不适合： 不适合需要权威、实时、完备工商数据源的合规场景；不适合离开 Kimi Work 宿主后直接复用；也不适合把算法评分当作投资/求职决策的最终依据。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-10-10
    Option A · Direct DownloadDownload canghe-tianyancha.tar.gz
    sha256: 4947418567e8b52f…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit dd0bf35595.