Cue 深度研究

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install cue-deep-research
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 cue-deep-research。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

Cue Deep Research 是适用于 Openclaw Skills 的通用研究技能。它会将问题发送至 Cue 服务，由该服务协调专业数据工具，从公开的金融、商业、监管、法律和行业来源中收集信息。它支持对 A 股、港股和美股、公司记录、市场数据、申报文件、资金流向、采购等主题开展研究。
Cue 不依赖单一来源或未经证实的说法，而是通过现有来源交叉核验发现，并附上来源链接，以便审查结论。报告会以 Markdown 格式保存在本地，也可以选择模仿参考文档的写作风格和结构。此技能仅限处理公开信息，不会处理个人或非公开信息。

应用场景

研究上市公司的基本面、财务健康状况、近期动态以及有公开记录的风险。
使用一致的数据来源和可比的报告标准比较竞争对手。
使用多个公开数据来源评估行业趋势和市场状况。
开展初步投资研究，包括公司、行业和供应链背景。
审查公开的商业登记、诉讼、监管、执法和合规记录。
按经批准的参考网址或文档风格撰写研究报告；不要上传机密或敏感的参考文件。
在没有固定报告模板的情况下，调查探索性的商业或金融问题。

工作原理

智能体向本地 Cue runner 提交具体研究问题。
runner 使用 ~/.cue/config.json 中的 API key 向 Cue 服务进行身份验证。
Cue 规划并协调其公开数据提供方的相关工具，并在可用时从多个来源收集证据。
服务会交叉核验发现并指出差异，而不是将相互矛盾的信息视为定论。
Cue 返回结构化报告，其中包含关键结论、分析、风险说明和供审查的来源链接。
runner 将报告保存为本地 Markdown 文件。研究通常需要约 3–15 分钟，具体取决于任务和服务状况。
交付完成的报告时，只有当 runner 结果中确实包含 conv_id，智能体才会附上 Cue 分享链接；不得捏造链接或 ID。

配置指南

安装 git、python3 和 curl。runner 使用 Python 标准库，不需要额外的 pip 依赖。请自行在 cuecue.cn 创建 Cue API key；智能体无法生成或取回你的 key。
安装或更新 runner
if [ -d ~/.cue/cue-skills/.git ]; then
git -C ~/.cue/cue-skills pull --ff-only
else
git clone https://github.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills \
|| git clone https://gitee.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills
fi
按照文档规定的 JSON 格式，将 API key 添加到 ~/.cue/config.json，例如 {"api_key": "YOUR_KEY"}。请妥善保密此 key。
运行研究任务
python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py \ --query "Research the fundamentals and recent risks of a public company" \ --output ~/cue-reports/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)-deep-research.md 可选的风格模仿
python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py \ --query "Analyze the latest results and risks for a public company" \ --mimic-url "https://example.com/reference-report" \ --output ~/cue-reports/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)-mimic.md 对于本地 PDF、Word 或 Markdown 参考文档，可以使用 --mimic-file 代替 --mimic-url。该文件会上传至 Cue 进行风格分析，因此只能使用获准发送且不含机密、个人、受监管或专有信息的文档。Cue 返回 Markdown；如需将报告转换为 DOCX 或 PDF，可选择安装 Pandoc。

数据架构

文件和配置
项目 位置或格式 用途
Runner ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py 向 Cue 提交研究请求。
API 配置 ~/.cue/config.json 保存用户提供的 Cue API key，用于身份验证。
研究输出 通过 --output 提供的路径 本地 Markdown 报告；使用带时间戳的文件名是一种方便的惯例。
分享引用 https://cuecue.cn/share/ 返回真实会话 ID 时，打开原始 Cue 报告。
报告组织
报告围绕关键结论、多维分析、交叉核验的来源证据和风险说明进行组织。结论附有公开来源链接，方便读者重新查阅证据。此技能未定义单独的本地数据库或正式的元数据分类体系；研究范围通过 --query 值指定，可选的 --mimic-url 或 --mimic-file 则用于指定风格参考。Cue 服务在远程执行信息检索，本地 runner 会写入所请求的 Markdown 输出。

高级特性

跨来源验证：
Cue 可以查询多个相互独立的公开来源，并标示证据中的分歧。
广泛的专业数据覆盖：
此技能介绍了 470+ 个 MCP 工具、58 个类别和 20 个数据提供方，涵盖上市市场、公司记录、申报文件、监管数据等；可用性取决于 Cue 服务。
风格模仿：
使用参考网址或本地文档来指导报告的风格、结构、术语和详细程度。模仿针对写作风格，不是复现参考内容。
原生智能体工作流：
通过命令行 runner，在 Claude Code 和 Gemini CLI 等受支持的 AI 智能体环境中运行研究。
可追溯交付：
runner 返回有效会话 ID 时，将原始 Cue 报告链接与本地 Markdown 副本一并提供。如果结果为空，不要伪造分享链接。
运行状况检查和恢复指南：
研究前检查 API key 配置和 Cue 服务可用性；根据文档指南处理无效 key、服务中断、空结果和额度不足。
Markdown 转换：
安装所需的 Pandoc，以及 PDF 所需的 LaTeX 依赖项后，可使用 Pandoc 将报告导出为 Word 或 PDF。

name: cue-deep-research displayName: Cue 深度研究（通用版）
description: Cue 深度调研通用版——通过 Cue 服务端调用公开数据源完成多维度交叉验证研究。覆盖A股/港股/美股/工商/司法/监管/研报/资金流/招投标等公开数据，每条结论带原链接可回查。仅限公开信息检索，不处理个人数据或非公开信息。支持仿写（mimic），让报告模仿指定文档的写作风格。触发词：深度研究、调研分析、竞品对标、行业趋势、基本面分析 description_zh: Cue 深度研究通用版：470+数据工具、多源交叉验证、100%溯源、支持仿写。覆盖A股/港股/美股/工商/司法/监管/研报/资金流/招投标等公开数据源，仅限公开信息检索。
version: 1.1.0
author: sensedeal
tags: [cue, deep-research, general-purpose, cross-validation, traceability, mimic, 深度研究, 溯源, 仿写, 交叉验证, 通用]

Cue 深度研究（通用版）

覆盖 A 股/港股/美股/工商/司法/监管/研报/资金流/招投标等公开数据源。470+ 专业数据工具、多源交叉验证、100% 溯源——每条结论带原链接，不杜撰、可回查。支持仿写，让报告模仿你指定的写作风格。

为什么选 Cue 而不是通用 chatbot？
你的痛点 Cue 怎么解决
Chatbot 编造数据、无法溯源 100% 溯源：每条结论附公开来源链接，可回查验证
单一信源不可靠 多源交叉验证：同一结论从多个独立数据源交叉印证
手动翻 10 个网站太慢 470 个专业 MCP 工具、20 家数据提供方、56 个工具族，自动调度取证
通用搜索不会做金融分析 58 个工具类别：主体信息(63)、财务指标(46)、基金(24)、盘面结构(24)、实时行情(23)、宏观经济(22)…
写报告风格不统一 仿写（mimic）：给一篇参考文档，报告按你的风格输出
数据源全景

570 个专业 MCP 工具，58 个类别，20 家数据提供方。市场覆盖：

市场 工具数 典型数据
A 股 213 财报/研报/公告/资金流/龙虎榜/股权激励/增减持/质押/大宗交易
中国大陆（非上市） 155 工商登记/司法涉诉/行政处罚/招投标/动产抵押/高管履历
全球 32 LEI 主体信息/境外制裁合规(OFAC/MAS/EU)/学术文献
美股 25 SEC 披露/13F 机构持仓/美股财务/CCASS
港股 20 港交所披露/CCASS 持股/港股公告

核心类别 TOP 20（按工具数量）：

类别 工具数 能做什么
主体信息（LEI/政采） 63 企业工商登记、统一社会信用代码、招投标中标记录
股票财务/业绩/指标 46 三表数据、一致预期、盈利预测明细、经营指标、账龄
基金 24 基金净值、持仓、换手率、基金经理、基金风格
盘面结构 24 涨停板、板块热度、热榜、K 线图、技术指标
实时行情/价格 23 实时股价、涨跌幅、成交量、历史行情
宏观经济 22 CPI/PPI/PMI/GDP/利率/汇率/货币供应量
企查查-司法涉诉 19 破产重整、债权人、司法冻结、失信被执行
国内监管执法 19 证监会处罚、交易所问询函、违规处罚、私募登记
企查查-高管履历/风险 36 高管任职、历史处罚、个人诉讼、受益所有人
定期报告阅读 18 年报/半年报/财报点评、研报观点、公司/行业/宏观观点
境外制裁/合规 15 OFAC 制裁名单、MAS 监管、EU 金融制裁、FDA 召回
信用/票据风险 14 重大诉讼仲裁、票据违约、广告审查
企查查-经营合规 11 行政处罚、环保安全、税务违规
国内信息披露/公告 10 巨潮公告全文、交易所公告、业绩预告
股权激励 9 期权计划、员工持股、高管获授、激励方案要素
产业链分析 7 产业链债券、供应链融资、产业债发行人
资金流向 7 北向资金、龙虎榜席位、主力资金
境外披露（SEC/TDnet） 6 美股 SEC Filing、港股披露易、日本 TDnet
公司事件 5 并购重组、控制权变更、重大资产重组
融资融券 5 两融余额、融资买入、融券余量
使用流程

通过 Cue runner 提交研究问题后，Cue 服务端自动调度 470+ 工具完成多源取证与交叉验证，预计耗时 3-15 分钟。研究完成后结果写入本地 Markdown 文件，来源链接可逐条回查。

适用场景
场景 解决的问题
公开市场研究 一家公司、一个行业、一个事件——基于公开数据源交叉验证
竞品对标 多主体横向对比，数据源一致、口径可比
投资前摸底 快速了解一个公司的基本面/风险/产业链位置
行业趋势判断 从多个数据源交叉验证行业景气度
监管/合规排查 工商/司法/监管处罚/问询函全覆盖
内容创作 用仿写功能让报告按你的风格输出
核心优势 470 个专业 MCP 工具，58 个类别，20 家数据提供方 — 从聚源（A 股财务/研报/机构）、企查查（工商/司法/高管）、东方财富（行情/资金流）、SEC/港交所（境外披露）、OFAC/MAS（制裁合规）等 20 家数据源取证 多源交叉验证 — 同一结论从多个独立数据源交叉印证，数据冲突时明确标注分歧 100% 溯源，不杜撰 — 每条结论带公开来源链接，可逐条回查验证 仿写（mimic） — 给一篇参考链接或样本文档，报告自动模仿其写作风格与结构
Agent 原生 — 无需网页端，在自己的 AI agent 里直接跑；支持 Claude Code / Gemini CLI / 各种 agent
试试这样问
"调研一下比亚迪的基本面和近期风险"
"光伏行业当前景气度如何？哪些环节最受益？"
"宁德时代和比亚迪的财务健康度对比"
"最近三个月AI芯片赛道有什么重要进展？"
"万科的债务结构和偿债压力分析"
"用这个链接的风格帮我分析特斯拉 Q2 财报"（仿写）
输出形式

结构化深度研究报告：核心结论 → 多维度分析 → 数据来源交叉验证 → 风险提示 → 每条结论附原链接。

交付规范（必须执行）

把最终报告发送给用户时，必须同时附带 Cue 原始报告链接，方便用户回到网页端查看完整原文、继续追问或转发同事。

链接怎么来：从 runner 末行 [cue-research] RESULT ok conv_id= chars=… output=… 中取出 conv_id（报告文件头部的 HTML 注释里也有 conv_id=），按下面格式拼接：

https://cuecue.cn/share/

交付模板（照此结构输出）：

报告已完成 ✅

Cue 原始报告：https://cuecue.cn/share/ 本地副本：~/cue-reports/.md

规则：

conv_id 必须取自实际输出，禁止编造或使用文档示例里的 id。
末行为 RESULT empty（无 conv_id 或报告为空）时不要拼链接，如实告知未取到报告并给后续建议。
用户明确说不要链接时可不附。
环境要求

首次使用需安装 Runner（检查依赖 → 克隆 runner → 验证 Key → 测试连通性）：

if [ -d ~/.cue/cue-skills/.git ]; then
git -C ~/.cue/cue-skills pull --ff-only

else

git clone https://github.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills \

|| git clone https://gitee.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills

fi

依赖：git + python3 + curl（macOS 自带，Linux apt install git python3 curl）。Python 仅用标准库，无额外 pip 依赖。

Cue API Key：cuecue.cn 注册获取。新账号送 500 积分，每天再免费送 10 分。

Runner 来源：GitHub - sensedeal/cue-skills（Gitee 镜像）。

API Key 只能由用户本人创建：Agent 既不能代生成、也无权查看用户的 Key。检测到未配置或失效时，只给出生成入口并等待用户提供，禁止声称"我去生成/查看"。

调用说明
基础用法：自由式深研（最通用）

python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py \

--query "你的研究问题——任意金融/商业/行业问题"
--output ~/cue-reports/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)-deep-research.md

仿写：让报告模仿指定风格

⚠️ 隐私提示：使用 --mimic-file 时，指定的本地文档（PDF/Word/Markdown 等）将被上传至 Cue 服务端进行风格分析。请勿对包含机密、个人、受监管或专有内容的文件使用此参数。仅使用你确认可以发送到 Cue 服务的文档。

# 方式一：模仿一个链接的风格
python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py \

--query "你的研究问题"
--mimic-url "https://example.com/reference-report"
--output ~/cue-reports/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)-mimic.md

# 方式二：模仿本地文档的风格
python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py \

--query "你的研究问题"
--mimic-file "~/Documents/reference.pdf"
--output ~/cue-reports/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)-mimic.md

参数 说明 --query 研究问题，必填；中英文均可，越具体越好 --mimic-url 参考链接，报告模仿其写作风格 --mimic-file 参考文档，报告模仿其写作风格（PDF/Word/Markdown 等） --output 落盘路径 格式转换

Cue 输出 Markdown。安装 pandoc 后可转换为 Word 或 PDF：

# .md → .docx（Word）

pandoc report.md -o report.docx

# .md → .pdf

pandoc report.md -o report.pdf --pdf-engine=xelatex

输出文件与输入同目录、同名、不同后缀。

依赖安装
目标格式 依赖 macOS Ubuntu
Word (.docx) pandoc brew install pandoc sudo apt install pandoc
PDF (.pdf) pandoc + LaTeX brew install --cask basictex sudo apt install texlive-xetex
架构说明

本 Skill 检索由 Cue 远程服务完成，流程为 Agent → Cue API（cuecue.cn）→ 外部数据源。本地仅读取 ~/.cue/config.json 中的 API Key 用于鉴权。使用 --mimic-file 时，指定的本地文档将被上传至 Cue 服务端进行风格分析，请勿对敏感或机密文件使用该参数。

环节 谁控制 出问题时
API Key 鉴权 用户本人 由用户本人前往 cuecue.cn/hub/api-key 生成后写入 ~/.cue/config.json（Agent 不能代生成，也无权查看）
Cue 服务端 Cue 运维 等恢复，或走降级方案
外部数据源 公开网站 Cue 用缓存兜底，标注"来源暂不可达"
健康检查

跑研究前先验证三件事。一键诊断：

echo "=== 1/3 API Key ===" && [ -f "$HOME/.cue/config.json" ] && echo "已配置" || echo "未配置！"
echo "=== 2/3 Cue 服务 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/health"
echo "=== 3/3 搭子 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/playbook" | python3 -c "import sys,json;data=json.load(sys.stdin).get('data',{});scenes=data.get('scenes',[]) if data else [];total=sum(len(s.get('buddies',[])) for s in scenes);print(f'可用:{total}个搭子') if scenes else print('暂不可用')"

检查 预期 异常处理
API Key 已配置 由用户本人前往 cuecue.cn/hub/api-key 生成后发给你（Agent 无法代生成，也无权查看）
服务 {"status":"healthy"} 等 5 分钟重试
搭子 可用:>0个搭子 等 1h 或网页端手动跑
配置成功后引导用户跑第一个任务（必须执行）

健康检查三项全绿 = 环境就绪，但这是配置流程的终点，不是任务的终点。三项全绿后若用户还没给出具体任务，必须主动把用户推向第一次真实调用，不要停在"环境已就绪"：

环境已就绪 ✅ 下面这些都可以直接跑，比如：

"调研一下比亚迪的基本面和近期风险"
"光伏行业当前景气度如何？哪些环节最受益？"

挑一个发给我，或直接把你手头的需求告诉我，我现在就跑。

规则：

主动、可复制——示例问题原句取自上文「试试这样问」，别只写"你可以问我任何问题"。
不要等用户自己想——用户没开口时也要主动给；否则用户会停在"验证通过"就散场（实测这是新用户流失最集中的一步）。
自救指引
错误速查
现象 原因 怎么修 401 / Key 无效 Key 过期或写错 由用户本人重新生成 Key，更新 ~/.cue/config.json 超时 >30s 服务维护/过载 等 5 分钟，跑诊断；当天内重试
搭子列表为空 服务端维护 网页端直接跑，或等 1 小时
积分不足 余额 < 消耗 按「积分不足专项提示」主动引导（充值 / 邀请好友得积分 / 等次日免费额度）
中途中断 队列满/数据源波动 不换 prompt，相同命令续接
RESULT empty 公开源无匹配 缩小范围，换关键词
config.json 报错 JSON 格式不对 {"api_key": "sk..."} 无多余逗号
积分不足专项提示（必须执行）

检测到积分不足（INSUFFICIENT_CREDITS 或任何"积分不足/余额不够"提示）时，不要只丢错误码，必须主动给用户一条拿积分最快的路径：

你的 Cue 积分不足，本次任务未能启动。两个办法：

邀请好友得 500 积分（推荐）：打开 https://cuecue.cn/，点击页面左下角「获取专属邀请链接」，分享给好友——好友加入后你再得 500 积分。
直接充值：前往 cuecue.cn/pay 订阅（首次充值有优惠）；或等次日免费额度。

规则：

提示要主动、简短、可点——把「首页」和「左下角」两个关键动作说清楚，不要让用户自己找入口。
积分不足不要重试（retryable: false），也不要换 query 绕。
用户回复已充值/已邀请后，用完全相同的命令重跑。
常见问题排查
Key 报错：由用户本人重新生成 Key，更新 config.json，重试
服务连不上：检查 DNS/代理，等 5 分钟重试
搭子列表为空：等 1 小时或使用网页端
中途中断：使用相同 prompt 续接
结果空：缩小搜索范围，确认该主题有公开数据
调度建议
时段 建议
工作日 9-18 正常使用
夜间/周末 可能有维护，跑前先诊断
新 Key 必须先诊断确认生效
连续失败 停 15 分钟再试，不要反复重试
降级方案

Cue 长时间不可达时的手动替代渠道：

渠道 覆盖 费用
百度 中文公开信息 免费
Google 全球公开信息 免费
Wikipedia 百科知识 免费
各垂直领域官网 专业数据 视来源而定

FAQ

Q: 和场景版 skill（盘前策略/盘后复盘/产业链挖掘等）有什么区别？ A: 场景版是"预制菜"——固定模板、固定报告结构，适合高频重复场景。通用版是"自助餐"——不绑模板，后台按问题自动规划工具链，适合一次性、探索性研究。

Q: 数据源具体有哪些？ A: 470 个 MCP 工具、20 家数据提供方，详见上方"数据源全景"。核心数据方含：聚源（A 股财务/研报/机构调研/一致预期）、企查查（工商/司法/高管/经营合规/资产风险）、东方财富（行情/盘面/资金流）、SEC EDGAR（美股披露）、港交所披露易（港股公告）、OFAC/MAS/EU（制裁合规）、LEI 基金会（全球主体识别）等。

Q: 仿写能模仿到什么程度？ A: 模仿写作风格、报告结构、术语习惯、详略节奏——不是复制内容。给一篇研报链接，输出按你的风控/投研/投顾风格来。仅自由式深研支持，有模板的搭子不适用。

Q: 溯源链接是什么样的？ A: 每条结论后面跟公开来源 URL，例如 "公司 2025Q3 营收同比增长 23%（来源)"，可点击回查原始数据。

Q: 报告能在网页端看原文吗？ A: 能。交付时会同时附上 Cue 原始报告链接 https://cuecue.cn/share/，可回网页端查看完整原文、继续追问或转发同事。

Q: 提示积分不足怎么办？ A: 打开 cuecue.cn，点击页面左下角「获取专属邀请链接」，好友加入后你再得 500 积分；也可前往 cuecue.cn/pay 充值（首次有优惠），或等次日免费额度。积分不足不要重试。

跨境法规研究助手
Cue 盘后助手