---
slug: finance-report-analyzer
name: finance-report-analyzer
version: "1.2.0"
displayName: Finance Report Analy
summary: "分析Excel/PDF财务数据生成含迷你图的交互报告"
  reports with sparkl...
license: MIT
description: |-
  Analyze financial data from uploaded Excel/PDF files and generate interactive
  reports with sparkl。Use when 需要文件处理、文档转换、格式互转、内容提取时使用。不适用于加密文件破解。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。
tags:
- Finance
tools:
  - - read
- exec
pricing_tier: "L4"
pricing_model: "monthly"
suggested_price: 99.9
---


# Finance Report Analyzer

Generate financial analysis reports from uploaded Excel/PDF files with inline SVG sparkline trend charts and multi-format output.

## Quick Start

```bash
python3 scripts/generate_report.py input.xlsx -o pdf --company "公司名" --ticker "000001.SZ"
```

## Output Formats

`-o` flag controls output. **HTML is always generated** as the base; other formats convert from HTML.

| Flag | Output | Requires |
| --- | --- | --- |
| `-o html` | HTML only | (built-in) |
| `-o pdf` | HTML + PDF (default) | wkhtmltopdf or chromium |
| `-o doc` | HTML + DOCX | pandoc |
| `-o md` | HTML + Markdown | pandoc or markdownify |

## Workflow

### Step 1: Acquire Data File

Try in order:

1. **Feishu chat file attachment** — Download via API:

   bash

   ```
   # Get token
   TOKEN=$(curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal' \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"app_id":"APP_ID","app_secret":"APP_SECRET"}' | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['tenant_access_token'])")
   # Get file_key from message
   curl -s "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages/{message_id}" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
   # Download
   curl -s "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages/{message_id}/resources/{file_key}?type=file" \
     -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -o /tmp/data.xlsx
   ```

   Get app credentials: read `channels.feishu.appId`/`appSecret` from skill-platform.json.
2. **Feishu Doc/Bitable link** — Use feishu_doc/feishu_bitable tools
3. **Local file** — Use directly
4. **Pasted text** — Parse and save as xlsx

### Step 2: Generate Report

```bash
python3 scripts/generate_report.py /tmp/data.xlsx -o pdf \
  --company "百济神州-U" --ticker "688235.SH" --output-dir /tmp/reports
```

### Step 3: Web Search Enhancement (Optional)

Search for industry benchmarks:

```text
web_search("{company} 行业对比 市场份额 {year}")
```

### Step 4: Deliver File via Feishu API

The `message` tool may send paths as text. Use direct Feishu API to send real file messages:

```bash
UPLOAD=$(curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/files' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -F 'file_type=stream' \
  -F "file_name=report.html" \
  -F "file=@/path/to/report.html")
FILE_KEY=$(echo "$UPLOAD" | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['data']['file_key'])")

curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages?receive_id_type=chat_id' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{\"receive_id\":\"CHAT_ID\",\"msg_type\":\"file\",\"content\":\"{\\\"file_key\\\":\\\"$FILE_KEY\\\"}\"}"
```

## 核心能力

* **Sparkline trend charts**: Each metric row has an inline SVG showing the trend (solid=actual, dashed=forecast)
* **Forecast markers**: Predicted values marked with ⟡ symbol and yellow background
* **Color coding**: Green=positive, Red=negative
* **Responsive**: Works on mobile and desktop
* **Print-ready**: CSS print styles included

## Metric Definitions

See [references/metrics.md](/api/v1/skills/finance-report-analyzer/file?path=references%2Fmetrics.md&ownerHandle=qiujiahong) for financial metric calculations.

## 依赖说明

### 运行环境
- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux

### 依赖说明
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:-------|:-----|:---------|:---------|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |

### API Key 配置
- 本Skill基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)

### 可用性分类
- **分类**: MD+EXEC(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行任务

## 适用场景

| 场景 | 输入 | 输出 |
|------|------|------|
| 基础使用 | 用户请求 | 处理结果 |

**不适用于**：需要人工判断的复杂决策场景

## 示例

### 示例1：基础用法

```
```bash
python3 scripts/generate_report.py input.xlsx -o pdf --company "公司名" --ticker "000001.SZ"
```
```

## 错误处理

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---------|------|---------|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 检查网络连接后重试，参考国内替代方案 |

## 常见问题

### Q1: 如何开始使用Finance Report Analy？
A: 请先阅读使用流程章节，确认环境满足依赖说明中的要求。

### Q2: 遇到错误怎么办？
A: 请参考错误处理章节，按照表格中的处理方式操作。

### Q3: Finance Report Analy有什么限制？
A: 请参考已知限制章节了解具体限制。

## 已知限制

- 需要LLM支持，无LLM环境无法使用
- 复杂场景可能需要人工辅助判断
- 性能取决于底层模型能力