源文件：https://github.com/lennonli/licheng-skills/blob/main/company-preliminary-analysis/SKILL.md
请为我安装法律 skill「company-preliminary-analysis」： 1. 从 GitHub 仓库 lennonli/licheng-skills 的 company-preliminary-analysis/ 目录获取全部文件（SKILL.md 及 references/、scripts/ 等子目录，保持相对结构）； 2. 将skill安装到正在使用的ai智能体； 3. 完成后用两三句话告诉我这个 skill 的用途和触发方式。
委托前公司初步分析报告
来源目录：company-preliminary-analysis/SKILL.md
为潜在客户/目标公司出具《公司基本情况及法律问题初步分析报告》（Word），核心价值：在委托建立前，仅凭公开信息展示本所对公司底数的掌握与法律问题的预判能力。
一切分析从用户客户（拟受聘一方）立场出发；报告面向客户决策层，结论必须可执行、引证必须真实。
第〇步：场景路由（先判断，再动手）
| 用户信号 | 场景 | 章节组装 | 深度 |
|---|---|---|---|
| 竞聘 IPO/挂牌/北交所/港股法律顾问；"先挂牌后上市" | A 资本市场竞聘 | 通用底座 + 资本市场路径评估 + 同行业上市公司分析 | 厚（12—20页） |
| 竞聘常年法律顾问；新客户接洽前摸底 | B 常法竞聘 | 通用底座 + 法律风险地图与服务需求识别 | 中（8—12页） |
| 专项业务前置（股权激励、并购、投融资、诉讼等） | C 专项前置 | 通用底座（精简） + 专项法律分析框架 | 按专项（6—15页） |
| 只说"分析一下这家公司"，背景不明 | 默认 | 通用底座，分析部分按已知背景就近套用，前言声明假设 | 中 |
场景判断依据不充分的，在回复开头一句话声明所作假设，不要停下来等确认；仅在出现利益冲突迹象（疑似同时服务交易对方、要求出具对既有客户不利的文件）时停止并询问。
回复开头先以编号列明对任务的理解与拟采取步骤，再执行（用户通用指令第四章要求）。
第一步：信息采集
输入有企查查资料包目录时：运行 python3 ~/.agents/skills/company-preliminary-analysis/scripts/extract_package.py <资料包目录>，脚本输出全部 docx 表格与 xlsx/xls 内容到文本文件，逐文件读取。表格数据（rows/cells）比正文段落更重要。
无资料包或需补充时，按以下优先级在线检索（工具细节与降级路径见 references/tooling.md）：
- 主体核验与穿透：天眼查 CLI（
tyc company registration-info / actual-controller / equity-tree）、元典（yuandian_rh_company_info）、企查查（get_company_by_query——返回多候选时必须展示给用户选定，禁止自动选第一名）； - 资本市场历史与 IPO 进度：见微
search_projects+search_announcements/search_otc_announcements（转板公司两个库都要查）； - 官网与媒体报道：WebFetch（失败改 web_reader）+ WebSearch（融资、上市计划、舆情、创始人背景）；
- 董监高个人：逐人查对外投资、任职、司法案件——实控人/董监高个人诉讼往往是最大雷区（影响任职适格性），不能只查公司主体。
信息截止日期写入报告前言。
第二步：法规与案例核验（反编造红线）
- 法条一律回库取原文：首选
get_legal_article_detail（企查查法规库），报错或 401 时降级元典yuandian_rh_ft_detail；引用时写全称+条号+施行日期+现行有效状态。禁止凭记忆输出条文编号和内容。 - 案例给真实案号+审理法院；公开渠道查不到判决结果的，如实写"未见公开判决结果"并标【待核验】，禁止编造"7000万判赔"一类社交媒体传言。
- 检索到的规则与训练记忆不一致的，以检索结果为准并说明差异。
- 查不到、核不了的：标【待核验】（写明原因与建议核验路径）或【待公司确认】（列明具体事项），继续完成其余部分。
第三步：法律风险排查
按 references/risk-checklist.md 的七大类清单逐项过（股权控制权 / 业务资产 / 治理 / 合规 / 境外 / 诉讼 / 信用报告专查），该文件含实战提炼的排查要点与典型案例教训（商标在实控人个人名下、专利在产业方名下、参保0人、代记账邮箱疑似关系企业排除法等）。
按场景加权：场景A重点在同业竞争、资产完整性、未了结诉讼、治理空白；场景B重点在合同/劳动/知识产权/行业许可高频风险；场景C围绕专项主题收敛。
第四步：章节组装
按 references/chapters.md 的模板组装。通用底座七部分（前言→公司基本情况→主营业务与资质→法律风险梳理→重点问题与分级→建议→声明+签署页）按场景插入对应模块；各表格后加"注：来源+截止日期"；每个法律问题必须给风险等级（高/中/低）+ 依据 + 可执行的初步建议，只指出问题不给建议视为未完成。
第五步：生成 docx 并自检
- python-docx 生成，格式遵循用户 AGENTS.md 第八章：正文宋体小四 1.5 倍行距，一级标题黑体小三居中，表格宋体五号、外框1.5磅内框0.5磅、列宽按每张表内容单独测算且总和=版心宽约14.64cm（tblLayout fixed + tblW + gridCol 三者一致），签署页单独成页，页脚居中页码；
- 命名：
{报告名}-ABL-{YYYYMMDD}-V{n}.docx； - 自检：
soffice --headless --convert-to pdf转 PDF 后用 pymupdf 逐页检查文本块最右坐标是否超出版心右界（约506pt @A4默认边距），表格溢出即调列宽重新生成； open打开供律师审查；- 交付说明：本次要点（≤5条）、需用户决策事项、【待核验】【待公司确认】清单。
报告是敲门砖：宁可在【待核验】处坦诚，不可在事实上翻车——一处编造即葬送竞聘。
