中金研究
随着 Agent 普及，很多长提示词开始被称为 Skill。我们不能说这一定是错误的，但这不够。这篇文章不打算先给 Skill 下定义，而是从一件已经验证可行的小项目说起：“读公告”。以下既可以理解为步骤，也可以作为提示词，一步步地输入给Agent并验收，借此可以一步步实现和我们最终结果近似的Skill。
一、构建的第一步：“有且仅有”
作为转债研究人员，我们要求可以描述为：给我一份“含且仅含有效信息”的公告梳理。
有效的定义是：
• 标的范围：仅与已发行转债的标的，或者转债的一级发行有关
• 对范围内的标的，也仅关注与投研决策有关的公告
• 公告的内容可能很长，仅提取“实质性”信息内容
验收标准：此处可以使用Plan 模式，此时Agent已经明确目标，并可能已经大致建立了流程和后续验收标准。我们的流程大体分为：获取公告、筛选合格公告、提取有价值信息、合并成文。
二、获取：从脚本开始
获取本身是相对简单的一步，仅需明确可信、可用的数据源。但是，如果一次性先提取了全部的公告标题、公司名称、日期信息等，再将筛选工作甩到工作流的下一步，可能造成LLM大量阅读验证的负担，我们需要在此提议“获取通道”。
我们采用了两个获取通道：
第一条通道是按发行人名单抓取。名单既包括已经发行转债的公司，也包括尚处于预案、审核或注册阶段的拟发行人。这样可以抓到标题中没有“可转”字样、但对正股或转债研究有意义的公告，例如业绩预告、控制权变化、监管处罚和重大合同。
第二条通道是按“可转”等关键词补漏。它用于发现尚未进入名单的新发行项目，或者名称和名单维护尚未覆盖的公告。
这一步可以完全使用代码完成，而非Agent自主执行，避免大量消耗token和引入不稳定。
图表1：读取脚本代码示意
def fetch_today_for_cb(active_issuers: list, start_date: str, end_date: str,
max_pages: int = 20) → list:
“”"
Args:
active_issuers: 已发转债发行人（仅用于统计）
start_date / end_date: 日期范围
max_pages: 每个全文关键词最多翻页数
Returns:
去重后的 Announcement 列表
“”"
all_anns: list =
seen_keys: set = set()
defadd_unique(anns):
for ann in anns:
key = ann.pdf_url orf"{ann.title}|{ann.date}"
if key notin seen_keys:
seen_keys.add(key)
all_anns.append(ann)
三个关键字走全文搜索（PDF 内容 + 标题）
for kw in ("可转债", "可转换公司债券", "转债"):
add_unique(_search_fulltext(kw, start_date, end_date, max_pages=max_pages))
logger.info(f"抓取完成: 总计 {len(all_anns)} 条去重后公告（3 个关键字全文搜索）")
return all_anns
资料来源：中金公司研究部
大验收标准：运行脚本后，可获得当日所有发行人的（可选择小批量以便人工检查），及带有“可转”关键字的公告。并多运行几个交易日检验。人工应关注的点在于：
1、除了不报错以外，是否是采用脚本完成的提取，而非临时调用浏览器工具等技能或子代理；
2、是否建立了稳定的发行人名单调取机制，并带有刷新机制。
三、筛选：成本为先，模型兜底
如果把所有标题都交给 Agent 判断，技术上可以做到，但这不是一个经济的方案。标题筛选具有大量稳定、重复的模式，适合先用代码处理，剩余再使用LLM判断兜底。
我们建立的是两类关键词：
• 正面词：明确重要的标题进入候选集，例如“发行公告”、“提前赎回”、“年度报告”等；
• “负面词”：大概率无关或机械性的标题直接过滤；
• 不能由规则确定的内容保留为中性，交给 Agent 复核，该公告与公司经营、股价、转债条款有关，还是仅仅例行公事，按规则披露的模版化内容。
这里我们建议不追求一次性把规则写全，毕竟一旦进入“负面词汇”名单，我们就没有人工复核的余地了。可以多运行几期，由研究员验收，并注入丰富、精炼词汇库。Skill与主观认知共通的一点应该是，存在逐步优化、提升的空间。
图表2：筛选脚本代码示意
deffilter_announcements(announcements: Iterable,
keyword_csv: str = “/data/keywords.csv”,
issuer_codes: set[str] | None = None,
issuer_names: set[str] | None = None,
report_date: str | None = None,
) → FilterResult:
“”" 对公告列表做关键词筛选 “”"
pos_kws, neg_kws = _load_keywords(keyword_csv)
pos_list, neg_list, neu_list = , ,
for ann in announcements:
title = ann.title
# 重复性提示公告跳过 ｜ 消极词汇跳过
if _is_repetitive_notice(title) or _is_hard_skip(title, getattr(ann, “stock_name”, “”)):
continue
# 检查是否为定向转债
if _is_private_bond(ann):
continue
has_pos = any(kw in title for kw in pos_kws)
has_neg = any(kw in title for kw in neg_kws)
if has_pos:
polarity = “positive”
pos_list.append(FilteredAnnouncement(ann=ann, polarity=polarity))
elif has_neg:
polarity = “negative”
neg_list.append(FilteredAnnouncement(ann=ann, polarity=polarity))
else:
polarity = “neutral”
neu_list.append(FilteredAnnouncement(ann=ann, polarity=polarity))
return FilterResult(
positive=pos_list,
negative=neg_list,
neutral=neu_list,
skipped_repetitive=skipped_rep,
skipped_hard=skipped_hard,
)
资料来源：中金公司研究部
验收标准：成功执行筛选逻辑，通过脚本直接认定的占比至少超过60%，否则应优化词汇库。小批量人工检查，不跳过指定公司的重要公告，也不跳过发行公告、预案、审核进度等。几处细节应关注：1、如赎回等虽然是重要公告，但上市公司会发布多次提示，应予区分；2、会夹杂定向转债的信息（多数二级市场投资者并不关注）；3、即便很少，关注模型自主判断的部分是否合理。
四、提纯：不是“请总结 PDF”
下面将进入这个项目最大的“成本中心”： PDF 阅读。毕竟一份公告可能几十页，募集说明书和定期报告甚至达到数百页。即便到最后仍要阅读，我们也应该建立“逐级披露”的机制。
第一级：标题是否已经足够？
部分公告的研究信息已经完整体现在标题中。例如申请获得受理、上会通过、同意注册，乃至提议下修（转债研究员知道，这本身就是结果，否则会看到“不下修”公告），或例行的转股价格调整提示。这些公告可以保留阶段或汇总公司名单，不必下载和阅读 PDF。
第二级：能否只读固定章节？
上市公司公告的PDF通常都有outlines，这是天然的分割。对于格式相对稳定的公告，可以先由代码定位章节，再让 Agent 阅读少量文本。例如：
• 预案只看发行规模和募集资金用途；
• 发行公告只看发行规模、申购时间表和必要的核心条款；
• 赎回只看赎回登记日、最后转股日、最后交易日信息等等。
在实际构建的过程中，即便对于当下跑分最高的模型，我们仍进行了逐类训练。我们也建议先从转债固定条款、发行以及定期报告这几类开始，其他可以遇到之后再补全。
图表3：报告类型与章节映射字典
SECTION_HINTS = {
“cb_plan”: [“募集资金”, “发行规模”, “募投项目”, “本次发行方案”],
“cb_issue”: [“发行规模”, “发行总额”, “本次发行基本情况”, “发行情况”, “重要日期”],
“cb_issue_result”: [“原股东优先配售”, “网上认购”, “保荐人包销”, “包销情况”],
“cb_reset”: [“修正后转股价格”, “修正程序”, “修正后的转股价格”, “向下修正”],
“cb_redemption”: [“赎回条件满足”, “停止交易”, “赎回登记”, “赎回价”],
“cb_putback”: [“回售价格”, “回售申报期”, “回售资金到账”],
“cb_delist”: [“到期日”, “摘牌日”, “到期兑付”, “停止交易”],
“cb_start_convert”: [“转股价格”, “转股起止”, “开始转股”, “转股期”],
“rating_initial”: [“评级结论”, “主体信用等级”, “评级展望”, “信用评级报告”],
“rating_track”: [“跟踪评级”, “评级结论”, “主体信用等级”, “评级展望”],
“rating_change”: [“评级调整”, “评级结果”, “调整前”, “调整后”],
}
资料来源：中金公司研究部
第三级：先读有限个字符
前两级无法解决的问题，我们可以约定，Agent可先读有限个字符（例如10000字），再进一步判断是否值得全部读完。
验收标准：前两级可完成的解读，在多数交易日占比达到80% 以上。遍历主要的公告类型，均可顺利解读。对未分类的情况，Agent 应当可以汇报其基本情况。
成文：预先持久化是不失忆的关键
汇总结果不难，这里有一个细节是持久化。我们每天可能要阅读很多公告，过程中很可能堵塞Agent上下文，甚至已经发生压缩。因此，要避免Agent将对话记忆当做工作状态。我们把阅读结论从对话中移出，按 PDF ID 写入 data/agent_notes/YYYY-MM-DD.json。Agent在完成遍历后，再根据这个文件交付成果即可。
写在最后：为何是Skill
我们的建立过程，始终关乎两点：稳定与成本。业余投资者当然可以用提示词，比如“你是一个可转债分析师，请帮我整理今日公告…”等等，而以当下模型的能力，甚至也能做出一份初看之下可接受的结果，作为 demo 至少足够 —— 但这不是专业投资者真实可用的水平。模型的高能力意味着高参数，也自然意味着高随机性（灵活性的代价），和高成本 —— 至少我们可以用被浪费的Token，做更多有意义的工作。用脚本来提高效率，用验收标准来确保稳定，这是真正的Skill与长提示词最主要的差异 —— 即便后者也在很多场景下被称作Skill。
图表4：本项目的文件结构
announce/
├── src/announce/
│ ├── init.py
│ ├── cli.py # CLI 入口
│ ├── list_maintain.py # 发行人名单维护（已发 + 拟发）
│ ├── fetch.py # 抓取
│ ├── filter.py # 关键词筛选
│ ├── extract.py # PDF 下载/缓存/段落截取 + Agent Note 读取
│ ├── report.py # Markdown 报告生成
│ ├── redemption.py # 赎回/不赎回事件 append-only 写入历史表
│ ├── no_reset.py # 不下修事件扫描/标准化写入历史表
│ └── classify.py # 公告类型分类（基于标题关键词）
├── data/
│ ├── keywords.csv # 公告关键词（positive/negative）
│ ├── issuers_active.csv # 已发转债发行人（每日从 Chan 同步）
│ └── issuers_proposed.csv # 拟发行/在审发行人
├── output/
│ └── YYYY-MM-DD.md # 每日报告
├── pyproject.toml
└── README.md
资料来源：中金公司研究部
风险
个券基本面超预期，宏观流动性收缩超预期，模型随机性风险
Source
文章来源
本文摘自：2026年7月24日已经发布的《构建固收+的Skill(一):读转债公告》
杨 冰 分析员 SAC 执业证书编号：S0080515120002 SFC CE Ref：BOM868
罗 凡 分析员 SAC 执业证书编号：S0080522070003 SFC CE Ref：BUL744
陈健恒 分析员 SAC 执业证书编号：S0080511030011 SFC CE Ref：BBM220
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