内容来源
产品案例
用 QVeris 接入 FMP
把结构化金融数据变成 Agent 可调用能力。
可复制 Prompt
使用 QVeris 分析 NVDA。生成股票研究报告，包含业务摘要、近期价格变化、基本面、估值语境、可比公司、近期公告或新闻、上行/下行风险、使用的 QVeris 能力、付费 Call 次数和缺失证据。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
投研备忘录 · Markdown memo
Official已验证Markets / Financial research
股票深度研究报告
by QVeris
当 Agent 需要把股票代码或公司名称转成专业股票研究草稿时使用。它通过 QVeris 发现、检查并调用财务报表、行情、公司资料、可比公司、公告和新闻能力，再生成报告。
任务价值
用实时基本面、行情、估值语境、新闻、风险和 QVeris 调用链生成有来源依据的股票深度研究报告。
适合对象
投研 Agent、组合监控、金融分析工作流
预期输出
带来源证据、风险提示、QVeris 调用记录和预计积分的研究简报。
支持的 Agent4
工作流案例3
预计积分6-180 credits
FinanceEquity ResearchValuationFilingsReports
案例工作流
每篇文章或教程都按可复用工作流呈现：内容来源、可复制 prompt、QVeris API recipe 和预期输出。
内容来源
产品案例
Twelve Data 市场能力
为全球研究和筛选工作流补充市场数据覆盖。
可复制 Prompt
用 QVeris 对比 AMD、NVDA、INTC 的收入增长、利润率趋势、估值、市场反应、新闻催化和主要风险。先排序证据质量，再给观点。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
信号扫描表 · Table
内容来源
教程
OpenClaw A 股金融助手
面向 A 股监控和来源证据研究的实用工作流。
可复制 Prompt
用 QVeris 挑战 AAPL 的多头观点。调用财务、近期新闻、公告和可比估值，生成最强空头 memo，并说明哪些证据会推翻它。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
审计附录 · JSON / appendix
Prompt 模板
把 skill 变成可执行 Agent 工作流的 starter prompts。
单家公司研究报告
为一家上市公司生成完整研究草稿。
使用 QVeris 分析 NVDA。生成股票研究报告，包含业务摘要、近期价格变化、基本面、估值语境、可比公司、近期公告或新闻、上行/下行风险、使用的 QVeris 能力、付费 Call 次数和缺失证据。
可比公司对比
先比较可比公司，再写结论。
用 QVeris 对比 AMD、NVDA、INTC 的收入增长、利润率趋势、估值、市场反应、新闻催化和主要风险。先排序证据质量，再给观点。
空头视角复核
压力测试乐观 thesis。
用 QVeris 挑战 AAPL 的多头观点。调用财务、近期新闻、公告和可比估值，生成最强空头 memo，并说明哪些证据会推翻它。
预期输出模板
Agent 跑完工作流后应返回的结构化格式，方便复用和审计。
Markdown memo
投研备忘录
用结论、证据和反证组织成可转发给团队的研究 memo。
章节
- 研究范围
- 核心发现
- 证据表
- 风险与反证
- QVeris 调用与 credits
Table
信号扫描表
把多个 ticker、来源或事件压缩成可排序的表格。
章节
- 对象
- 信号
- 证据强度
- 市场相关性
- 下一步验证
JSON / appendix
审计附录
保留 Agent 调用过的能力、来源、时间窗口和费用估算。
章节
- capabilities_used
- sources
- paid_calls
- estimated_credits
QVeris API Recipe
这个 skill 预期 Agent 执行的 Discover、Inspect、Call 编排链路。
Recipe 步骤 01Discover
POST /search寻找股票研究数据能力
寻找行情、财务报表、公司资料、可比公司、公告、电话会和新闻能力。
示例查询: stock financial statements valuation peers news API
FMPTwelve DataSEC/filing providersnews providers
Recipe 步骤 02Inspect
POST /tools/by-ids检查报告输入
付费调用前检查股票覆盖、字段、历史长度、延迟、成功率和 billing_rule。
Capability schemasProvider metricsBilling rules
Recipe 步骤 03Call
POST /tools/execute调用报告证据
执行选定来源，并把结果组织成带引用和 QVeris 调用链的研究报告。
Financial data providersFiling providersMarket data providersNews providers
QVeris 使用量与费用
执行前的规划估算。Discover 和 Inspect 免费；成功执行 Call 时按所选供应商 billing_rule 计费。
典型付费 Call6-18
预计积分6-180 credits
免费动作
DiscoverInspect
付费动作
Call
预计 QVeris 使用量
该工作流通常在免费 Discover 和 Inspect 预检后需要 6-18 次付费 Call。费用取决于供应商、股票数量和时间窗口。
付费 Call 前必须获得明确确认。检查每个选定能力的 billing_rule；如果预计成本过高，先缩小范围。
安装
在目标 Agent 环境安装 skill。Agent 执行命令或修改本地配置前必须先请求确认。
官方 GitHub 源
这是 QVeris skills 的官方可信源。安装到 Agent 环境前，可以先检查或 fork 对应 skill 目录。
源码路径
QVerisAI/open-qveris-skills/qveris-equity-research-reportgit clone https://github.com/QVerisAI/open-qveris-skills.git && cd open-qveris-skills/qveris-equity-research-report安装技能OpenClaw
openclaw skills install qveris-equity-research-reportAgent 执行流程
用户复制 prompt 后，Agent 应该展示的执行链路。
01
确定报告范围
设定股票、市场、可比公司、时间窗口、所需章节，以及输出是首次覆盖、更新还是反证 memo。
02
发现并检查来源
先用 QVeris Discover 和 Inspect，再展示预计使用量。
03
调用证据
只调用报告所需数据，并区分事实和判断。
04
写作并审计
返回报告、证据缺口、使用能力、付费 Call 次数和非投资建议说明。
安装策略
先读取 manifest 和 agent.md。说明安装命令、API 动作和可能的积分消耗。等待用户明确确认后再修改本地环境。