US Stock Valuation Model - Value Investing Framework / 美股估值模型-价值投资框架
结构化双语框架，从质量、护城河、管理层、估值和风险维度评估美股，辅助买入/观察/回避决策及持续监控。
美国股票估价模型-价值投资框架(EN + Q). 这种技能是一个明确的基于规则的价值模型,侧重于美国股票.
功能概述
美国股票估价模型-价值投资框架(EN + Q). 这种技能是一个明确的基于规则的价值模型,侧重于美国股票.是一项面向实际任务的技能，主要用于Companialy Financial Report data(结构化JSON),包括。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
美股估值模型 — 价值投资框架（英文 + 中文）
本技能是一个面向美股的显式规则驱动型价值评估模型。
输入
公司财务报告数据（结构化 JSON 格式），包括：
- 连续 3 年及以上的 ROE 数据
- 资产负债率（Debt ratio）
- 自由现金流（Free cash flow）与净利润（Net income）
- 护城河（Moat）评估：品牌力 / 网络效应 / 成本优势
请使用配套模板：references/input-template.json。
决策规则（严格执行）
- ROE 规则：ROE 连续 3 年以上大于 15%
- 杠杆规则：资产负债率低于 50%
- 现金流转化规则：自由现金流大于净利润的 80%
- 护城河规则：评估品牌力、网络效应或成本优势中至少一项是否成立
输出
- 投资评级：A / B / C / D
- 判定依据（逐条说明各规则通过或未通过的原因）
- 双语摘要（英文为主，含中文摘要）
运行方式
python3 scripts/evaluate_company.py --input references/input-template.json --out .state/eval.json --markdown .state/eval.md
评级策略
- A：全部 4 条规则均通过
- B：通过其中 3 条规则
- C：通过其中 2 条规则
- D：仅通过 0–1 条规则
相关资源
scripts/evaluate_company.py：确定性评估器（deterministic evaluator）references/input-template.json：输入数据格式示例
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