ipo-analysis

IPO 深度分析 Skill

当用户输入一家即将 IPO 的公司名称/代码时，基于招股书（S-1/F-1）和公开信息生成完整 IPO 分析报告。

输入

• 公司名称或拟上市代码（如 "Cerebras" 或 "CBRS"）
• 可选：用户特别关心的角度（估值、风险、对比等）

执行流程

整个分析分 3 阶段完成。建议使用 spawnAgent 并行采集数据（阶段1），然后主线程合成报告（阶段2-3）。

阶段 1：数据采集（并行）

启动 2-3 个 sub-agent 并行采集，任务拆分如下：

Sub-agent A：招股书 + 公司基本面

提示词要点：

1. 查找 SEC 招股书

   • driven sec-filings.search-by-name company=<公司名> 获取 CIK
   • driven sec-filings.search-by-cik cik=<CIK> from=<1年前> to=<今天> 找到 S-1 / S-1/A 文件
   • 用 webFetch 获取最新 S-1/A 全文，用 grep 提取关键段落

2. 从招股书提取（这些是最权威数据源，优先使用）：

   • 公司业务描述、核心产品/服务
   • 创始人/高管团队背景
   • 融资历史（每轮时间、金额、估值、领投方）
   • 财务数据：近 3 年营收、毛利、净利、经营现金流、R&D
   • 客户集中度（前五大客户占比）
   • 发行结构：股数、价格区间、承销商、绿鞋、锁定期
   • 股权结构（双重/多重投票权）
   • 风险因素章节
   • 剩余履约义务 (RPO) / 合同积压

3. 补充信息

   • webSearch 搜索最新 IPO 定价动态（价格区间可能在路演期间调整）
   • 认购热度、超额认购倍数（如有报道）
   • 公司官网、产品技术资料

返回格式：结构化 markdown，按上述分类组织。数据标注来源（S-1 页码或新闻出处）。

Sub-agent B：可比公司估值

提示词要点：

1. 确定可比公司（同行业/同赛道 3-5 家上市公司）

   • 根据公司所在行业选择，优先选：
     • 直接竞争对手
     • 同赛道不同环节的公司
     • 近期同行业 IPO 公司

2. 拉取估值数据（用 driven）：

   • driven quote.quote symbol=<TICKER> — 市值、股价
   • driven statements.income-statement symbol=<TICKER> period=annual limit=3 — 营收、利润
   • 计算：P/S (TTM)、P/E (TTM)、EV/Revenue、营收增速、毛利率

3. 近期 AI/科技 IPO 表现（用 webSearch）：

   • 近 12 个月同类 IPO 的发行价 vs 首日收盘价 vs 首日最高价
   • 典型首日涨幅（pop）区间

返回格式：markdown 表格 + 分析要点。

Sub-agent C：市场情绪（可选，如果步骤预算充足）

提示词要点：

1. 社交媒体情绪
   • driven social.x-posts symbol=<TICKER> 或 webSearch 搜索 X/Twitter 讨论
   • webSearch 搜索 Reddit（r/wallstreetbets、r/stocks）讨论
   • 分析情绪倾向：看多