公司尽职调查技能

概述

本技能通过调用公开可用的信息源，实现对公司背景的全面调研。当用户提供公司名称后，系统将从多个渠道采集并分析数据，最终生成结构化的尽职调查报告。

工作流程

步骤 1：收集基础信息

使用网络搜索获取公司初始信息：

搜索关键词："{公司名称}" 企业信息 天眼查
搜索关键词："{公司名称}" 工商信息 注册资本 参保人数
搜索关键词："{公司名称}" 公司规模 成立时间

步骤 2：检索法律/司法风险

检索法律纠纷与诉讼记录：

搜索关键词："{公司名称}" 劳动仲裁 劳动纠纷
搜索关键词："{公司名称}" 裁判文书网 诉讼
搜索关键词："{公司名称}" 被执行人 失信

步骤 3：检索裁员及舆情风险

检索近期裁员新闻与员工情绪反馈：

搜索关键词："{公司名称}" 裁员
搜索关键词："{公司名称}" 降薪 拖欠工资
搜索关键词："{公司名称}" 离职 负面

步骤 4：在社交平台检索

调用可用技能，在社交媒体平台进行检索：

# 小红书舆情搜索
使用 xiaohongshu 技能搜索："{公司名称} 避雷"
使用 xiaohongshu 技能搜索："{公司名称} 裁员"

# 脉脉职场舆情搜索（调用 maimai-sentiment 技能）
在检索职场舆情时，使用 maimai-sentiment 技能并输入如下查询：
- "{公司名称}" 脉脉
- "{公司名称}" 裁员 脉脉
- "{公司名称}" 怎么样 脉脉

步骤 5：整合尽职调查报告

依据 references/report_template.md 中定义的模板结构化输出最终报告。

输出格式

最终输出必须严格遵循 references/report_template.md 中定义的结构化报告格式。

需为每个评估维度标注风险等级（🟢 低风险 / 🟡 中风险 / 🟠 高风险 / 🔴 严重风险）。

数据源优先级

1. 官方渠道（可访问时优先采用）：国家企业信用信息公示系统
2. 搜索引擎：综合多个搜索结果中的信息
3. 社交平台：小红书、微博、知乎等用于舆情分析
4. 第三方平台：天眼查、企查查等用于补充数据

重要注意事项

• 始终区分 事实类信息（如官方登记数据）与 舆情类信息（如用户评价）
• 对于诉讼记录，需注明争议的 类型 与 发生时间
• 对于舆情数据，需注明投诉的 数量规模 与 发生时间
• 须在报告中加入免责声明：“本报告基于公开可得信息整理，内容可能不完整。”
• 若某项数据无法获取，应在报告中明确标注为“无法核实”

⚠️ 模板清理规则（PDF 生成阶段）

关键要求：生成 PDF 报告前，必须清除 generate_pdf.py 中残留的模板内容：

运行脚本前，请逐一核查并更新以下所有字段，确保其对应当前新公司：

常见残留模式：

• 结论部分：“不建议入职” / “如果不是走投无路，强烈建议避开”
• 信息来源部分：引用此前公司名称（如“安居客”、“58 同城”）
• 舆情部分：此前公司的裁员比例或具体引述
• 评分说明部分：针对旧公司的定制化描述文本

务必执行校验：生成 PDF 前，在脚本中全局搜索关键词“安居客”、“58 同城”、“不建议”、“走投无路”，确认无残留。

相关资源

• 报告模板：references/report_template.md
• PDF 生成器：scripts/generate_pdf.py

PDF 报告生成

当用户提出 PDF 报告请求（例如：“生成PDF”、“导出PDF”、“保存到桌面”）时：

1. 调用 scripts/generate_pdf.py 脚本生成专业 PDF 报告
2. 该脚本通过硬编码变量接收以下数据：
   • company_name：公司全称
   • query_date：报告生成日期
   • 各类数据表（basic_info、risk_info、sentiment_data、score_data 等）
3. 输出文件路径：C:\Users\lee\Desktop\{company_short_name}_公司背调报告.pdf

PDF 生成步骤：

1. 执行命令：python scripts/generate_pdf.py
2. 脚本将生成包含以下要素的 PDF：
   • 专业的蓝色配色方案
   • 按风险等级着色的风险评级（红色/黄色/绿色）
   • 各数据类别的结构化章节划分
   • 含总体建议的结论框
3. 如需提升可读性，可对输出文件重命名

字体说明：

• 脚本默认使用 SimHei 字体渲染中文
• Emoji 字符将被替换为文字标记，如 [高风险]、[中风险]、[正常]
• 若系统未安装指定字体，脚本将自动回退至 Helvetica 字体