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A股困境反转/业绩拐点分析。当用户说"困境反转"、"拐点"、"turnaround"、"触底反弹"、"业绩拐点"、"什么时候好转"、"XX跌了很多还能买吗"、"底部反转"、"周期底部"、"扭亏"时触发。评估处于低谷的企业是否具备反转条件，分析反转驱动因素（行业周期/管理层变革/产品创新/政策利好），寻找业绩拐点信号。支持研报风格（formal）和快速判断风格（brief）。
Passed 15 of 20 test cases with the skill, and 13 of 20 without it.
and 3 more in the full report
6 fixed13 passed either way3 still failing3 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 6 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
准备使用 `cn_stock_data.py` 提取某 A 股标的的财务数据以进行困境反转分析。为了清晰观察业绩从下滑、企稳到反转的完整趋势，技能规范中要求脚本至少提取多少个季度的财务数据？
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| The financial data retrieval specification requires at least 8 quarters of data. | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 多期财务数据（至少8季度，对比业绩下滑→企稳→反转趋势）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
# 最新行情（当前估值水平、距高点回撤幅度）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
# 长周期 K 线（2-3 年，定位当前在周期中的位置）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [2年前日期]
# 资金流向（是否有聪明资金提前进场）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE] --days 60
补充：通过 web 搜索获取：
确认"困境"的性质和原因，这是判断能否反转的基础：
困境类型分类：
| 类型 | 特征 | 反转可能性 | 典型案例 |
|---|---|---|---|
| 行业周期性低谷 | 全行业低迷，非公司个体问题 | 高（周期必然回归） | 猪周期/芯片周期/航运周期 |
| 公司经营失误 | 战略失误/扩张过快/管理混乱 | 中（需要换帅或重组） | 盲目多元化/产品失败 |
| 一次性冲击 | 疫情/自然灾害/黑天鹅 | 高（冲击消退后自然恢复） | 旅游/餐饮受疫情冲击 |
| 结构性衰退 | 技术替代/需求消亡 | 低（除非成功转型） | 功能机→智能机/纸媒 |
test cases passed, vs 13 / 20 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.