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name: aifinlab/a-share-management-quality
source: https://app.decimal.ai/s/aifinlab-a-share-management-quality@1/SKILL.md
source_sha256: cd0bf762d356
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# A股管理层质量评估/公司治理分析助手

## 数据源

```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 财务数据（业绩趋势反映执行力）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# 十大股东（股权结构/集中度）
python -c "import efinance as ef; df=ef.stock.get_top10_stock_holder_info(stock_code='[CODE]'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"

# 个股行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]

# K线（任期内股价表现）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
```

补充：通过 web 搜索获取管理层简历、过往业绩、诚信记录、薪酬数据、年报致辞、投资者关系互动、处罚记录等。

## Workflow

### Step 1: 管理层画像（Management Profile）

通过 web 搜索获取核心高管信息：
- **核心人物**：董事长、总经理/CEO、财务总监（CFO）、实际控制人
- **背景调查**：学历、从业年限、行业经验、过往任职公司及业绩
- **稳定性**：核心高管任期长度、近年是否有频繁离职/更换
- **诚信记录**：是否有证监会处罚、诉讼纠纷、失信记录

### Step 2: 任期业绩追踪（Track Record）

通过 cn-stock-data finance 获取财务数据，分析管理层任期内：
- **营收增长趋势**：是否持续增长、增速变化
- **利润质量**：净利率、经营现金流/净利润比率
- **ROE 变化**：衡量资本配置能力
- **承诺兑现度**：对比历年年报/投资者交流中的目标 vs 实际完成

> 好的管理层 = 说到做到，业绩趋势稳步向上。

### Step 3: 治理结构分析（Governance Structure）

通过 efinance 十大股东数据 + web 搜索：
- **股权集中度**：第一大股东持股比例、前十大股东合计、是否"一股独大"
- **股权制衡**：第二大股东能否制衡第一大股东
- **独立董事**：独董占比（≥1/3 为合规底线）、独董背景是否真正独立
- **审计委员会**：是否有效运作、审计机构是否频繁变更
- **关联交易**：关联交易规模和频率、是否存在利益输送嫌疑

> 详见 [references/management-quality-guide.md](references/management-quality-guide.md) 中的治理红旗和A股特色问题。

### Step 4: 利益一致性检查（Alignment Check）

- **管理层持股**：核心高管持股比例、近期增减持行为
- **股权激励**：是否有股权激励计划、行权条件是否合理（过低=送钱、过高=摆设）
- **薪酬合理性**：高管薪酬 vs 公司业绩 vs 行业水平
- **分红政策**：分红率是否稳定、是否慷慨但不过度

> 管理层大量增持 = 利益绑定信号；频繁减持 = 需警惕。

### Step 5: 输出（管理层评分）

| 维度 | formal | brief |
|------|--------|-------|
| 输出格式 | 完整治理分析报告（4-6页） | 快速评估要点 |
| 管理层画像 | 核心高管逐人分析 | 仅列关键人物和亮点/风险点 |
| 业绩追踪 | 多年财务趋势图表+承诺兑现度 | 仅ROE/营收趋势方向 |
| 治理结构 | 股权结构图+独董/委员会详情 | 仅标注治理红旗/绿旗 |
| 利益一致性 | 持股/激励/薪酬详细数据 | 仅增减持方向和激励有无 |
| 综合评分 | 五维雷达图（能力/诚信/激励/治理/稳定性） | 一句话结论+评级 |
| 结论 | 客观陈述各维度评估 | 可加简要判断（"管理层可信"/"需关注XX风险"） |

默认风格：brief。用户要求"详细分析"/"出报告"时用 formal。

综合评级参考：
- **A（优秀）**：能力强+诚信好+利益一致+治理规范+团队稳定
- **B（良好）**：多数维度达标，个别有小瑕疵
- **C（一般）**：存在明显短板但无重大红旗
- **D（警惕）**：多个治理红旗，管理层可信度存疑

## 关键规则

1. **管理层评估主观性强，需多维交叉验证**：不能仅凭单一维度下结论，需财务数据+行为数据+公开信息综合研判
2. **言行一致是核心标准**：对比管理层历年公开承诺与实际业绩，说到做到比什么都重要
3. **关注管理层增减持行为**：管理层用真金白银投票比任何言论更可信
4. **好公司+差管理层=风险**：再好的商业模式也可能被不靠谱的管理层毁掉
5. **不做交易建议**：只评估管理层质量，不建议"因为管理层好所以买入"
6. **数据时效**：管理层信息可能有滞后，分析时注明信息截止日期

## 使用示例

### 示例 1: 基本使用

```python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})
```

### 示例 2: 命令行使用

```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```