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A Share Competitive Moat

ASecurity

A股企业护城河/竞争优势分析/竞争壁垒评估。当用户说"护城河"、"竞争优势"、"moat"、"壁垒"、"XX的护城河是什么"、"竞争力分析"、"可持续竞争优势"、"品牌溢价"、"转换成本"、"网络效应"、"护城河分析"、"竞争壁垒"时触发。MUST USE when user asks about competitive moat, sustainable competitive advantage, barriers to entry, or moat analysis for a company. 基于Morningstar护城河框架,系统评估企业的可持续竞争优势(品牌/成本/网络效应/转换成本/规模效应),判断护城河宽窄和趋势。支持研报风格(formal)和快速评估风格(brief)。

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  • Added September 7, 2026
toolspythonbash

Security analysis

A100/100

Pro scans all 2 files and shows the line behind each finding

Scanned September 7, 2026

npx -y skills add aifinlab/FinClaw --skill a-share-competitive-moat --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

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Security grade badge for A Share Competitive Moat
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/aifinlab-a-share-competitive-moat/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/aifinlab-a-share-competitive-moat)

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SKILL.md
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name: a-share-competitive-moat
description: A股企业护城河/竞争优势分析/竞争壁垒评估。当用户说"护城河"、"竞争优势"、"moat"、"壁垒"、"XX的护城河是什么"、"竞争力分析"、"可持续竞争优势"、"品牌溢价"、"转换成本"、"网络效应"、"护城河分析"、"竞争壁垒"时触发。MUST USE when user asks about competitive moat, sustainable competitive advantage, barriers to entry, or moat analysis for a company. 基于Morningstar护城河框架,系统评估企业的可持续竞争优势(品牌/成本/网络效应/转换成本/规模效应),判断护城河宽窄和趋势。支持研报风格(formal)和快速评估风格(brief)。
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# A股企业护城河/竞争优势分析(Morningstar风格)

## 数据源

```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 财务指标(多期,用于ROE/毛利率/ROIC趋势)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# 实时行情(市值/PE/PB等)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]

# 同行业可比公司财务(用于市占率/盈利能力对比)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [COMP1],[COMP2],[COMP3]

# 同行业可比公司行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [COMP1],[COMP2],[COMP3]
```

补充 web 搜索:行业竞争格局、市占率数据、品牌排名、产业链地位、专利/牌照信息、管理层战略。

## Workflow (5 phases)

### Phase 1: 识别商业模式与行业定位

1. Web 搜索:公司主营业务、收入结构、行业地位
2. 确定公司所属行业及细分赛道
3. 梳理商业模式:靠什么赚钱、价值链位置、客户/供应商集中度
4. 获取财务数据(多期)和行情数据

### Phase 2: 评估五大护城河来源

逐一评估以下 5 个护城河来源(参照 `references/competitive-moat-guide.md`):

1. **品牌/无形资产**:品牌溢价能力、专利/牌照壁垒、定价权
2. **成本优势**:规模降本、工艺领先、资源禀赋、区位优势
3. **网络效应**:用户越多价值越大(平台型/生态型企业)
4. **转换成本**:客户迁移的显性/隐性成本、客户粘性
5. **规模经济+政府特许**:自然垄断、牌照准入、政策保护

每个来源给出:**存在/不存在/部分存在** + 简要论据。

### Phase 3: 量化验证护城河

用财务数据验证护城河的真实性和可持续性:

| 指标 | 护城河证据 | 计算方式 |
|------|-----------|---------|
| ROE | 持续 >15%(近 5 年) | 净利润/净资产 |
| 毛利率 | 稳定或上升趋势 | 毛利/营收 |
| ROIC | 持续 >WACC | (NOPAT)/(投入资本) |
| 市占率 | 稳定或提升 | Web 搜索行业数据 |
| 自由现金流 | 持续为正 | 经营现金流-资本开支 |
| 净利率 | 高于行业平均 | 净利润/营收 |

与可比公司对比,判断是否显著优于同行。

### Phase 4: 护城河趋势判断

综合 Phase 2-3 结果,判断护城河趋势:

- **加宽(Widening)**:竞争优势增强,市占率提升,盈利能力改善
- **稳定(Stable)**:竞争优势保持,各指标平稳
- **收窄(Narrowing)**:竞争优势减弱,新进入者/替代品威胁

关注可能破坏护城河的因素:技术变革、政策变化、消费者偏好转移、行业颠覆。

### Phase 5: 输出护城河评级

根据用户指定的风格(formal 或 brief)生成报告。默认为 brief。

**护城河评级:**
- **宽护城河(Wide Moat)**:3个及以上护城河来源 + ROE持续>15% + 市占率领先
- **窄护城河(Narrow Moat)**:1-2个护城河来源 + ROE>10% + 具备一定竞争壁垒
- **无护城河(No Moat)**:无明显竞争优势 + ROE低于行业平均 + 市场地位不稳

## 风格说明

| 维度 | formal(研报风格) | brief(快速评估) |
|------|-------------------|------------------|
| 篇幅 | 5-10 页 | 1-2 页 |
| 商业模式 | 完整拆解(收入结构+产业链) | 1 段概述 |
| 5大护城河 | 逐一详细分析+案例对比 | 汇总表+关键结论 |
| 量化验证 | 完整数据表+趋势分析+同行对比 | 核心指标表 |
| 趋势判断 | 多维度论证+情景分析 | 1 段结论 |
| 最终评级 | 评级+详细理由+风险提示 | 评级+一句话理由 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |

## 关键规则

1. **护城河是定性+定量结合判断**:不能只看财务数据,也不能只讲故事,必须两者相互印证
2. **关注护城河趋势而非静态**:护城河会变化,重点分析趋势方向和驱动因素
3. **技术变革可能破坏护城河**:尤其关注数字化/AI/新能源等对传统护城河的冲击
4. **A股国企有政策护城河但也有效率约束**:牌照/特许经营是护城河,但需考虑治理效率和市场化改革风险
5. **警惕伪护城河**:低价不等于成本优势、规模大不等于规模经济、市占率高不等于有护城河
6. **数据驱动**:所有判断必须有财务数据或行业数据支撑,不做无依据的定性评价
7. **数据截止标注**:报告标注数据截止日期和报告生成日期

## 使用示例

### 示例 1: 基本使用

```python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})
```

### 示例 2: 命令行使用

```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```

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  • references/competitive-moat-guide.md8.8 KB

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