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。
注：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。
注：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`
注：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：
注：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')
注：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
注：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
注：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。**
注：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：
注：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.
注：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
| 类型 | 依赖 |
|---|---|
| api | kimi_search_v2（Kimi Work 内置检索工具，用于获取天眼查公开数据） |
| cli | PythonRun（Kimi Work 内置 Python 执行器，用于运行 generate_dashboard.py） |
4风险提醒 风险提醒：蓝色 · 知晓即可
风险提醒：蓝色 · 知晓即可
- 强绑定 Kimi Work 宿主：数据获取依赖 kimi_search_v2、执行依赖 PythonRun，离开该宿主需自备数据。
- 数据质量取决于检索：天眼查 API 单次仅返回有限条数，岗位样本与分析口径可能不一致，IP/投资等数据可能不完整。
- 算法结论为估算：健康度/趋势/薪资/友好度均为启发式模型，不应作为投资或求职决策依据。
- 检索结果→看板的间接注入面：外部文本被拼进 HTML/ECharts 配置，理论上可携带不可信内容。
- generate_dashboard.py 体量大且未展开（bundle 标记 generated），其内部细节本报告未逐一核验。
风险提醒：蓝色，知晓即可。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
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。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-10-10
方式 A · 人下载镜像包下载 canghe-tianyancha.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent4947418567e8b52f…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库freestylefly / freestylefly/canghe-skills
原始 GitHubfreestylefly/canghe-skills ↗
本 skill commit
dd0bf35595许可MIT（仓库根 LICENSE）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
本站镜像与 GitHub 原始是不同来源：本站锁定 commit 快照经 /r2 分发；GitHub 为实时上游，内容可能已更新。