又到一年高考季。掐指算来，距离自己高考毕业，已经过去十几年了。

当年那个白嫩嫩的小登，如今也晋升成了中年老登。但谁又能忘记那些年奋斗过的岁月，以及——那些选错过的专业？

说句实话，当年填志愿时要是多查一步——了解专业对应的行业、行业里的公司以及实际工作环境——或许就不会一脚踩进土木的坑了。

很多时候，我们选志愿只盯着学校排名和专业名称，却忽略了一个关键问题：这个行业到底是做什么的？发展前景如何？对应的公司是什么状态？

基于这个痛点，我开发了一个企查查 Skill。输入一家公司名称，它会自动调用天眼查、行业报告、政策文件，最后生成一个可视化看板。告诉你这家公司做什么、属于什么行业、前景如何，每个数据都标注了来源，可溯源。

如今 AI 大模型非常火爆，人工智能专业自然也跟着水涨船高。假设你对这个方向感兴趣，想报考 AI 相关专业，那么毕业之后可能会去哪些公司？

月之暗面、智谱、百川、MiniMax——这些名字你可能听过，但它们具体做什么、融了多少钱、行业格局如何，大多数人其实说不清楚。我特意拿月之暗面（就是做 Kimi 的那家公司）测试了一下。输入公司名，Skill 自动开始运行。

这个 Skill 是用 Kimi Work 构建的。Kimi Work 是 Kimi 新推出的桌面端 Agent 产品，能在电脑里调用最多 300 个 Agent 同时干活。它还内置了天眼查、同花顺、ifind 这些专业数据库，Agent 直接调用就能拿到数据。我能做出这个 Skill，全靠这些数据源支撑。

来看看具体查出了什么。

业务与行业分析这部分，企业定位、经营范围、商业模式、目标客户群体、核心产品、关联主体，全部列出来。看完这里，你就能知道这家公司是做 To B 还是 To C，是卖产品还是提供服务。别小看这一点，它直接决定了你进去以后是写代码还是做商务。

企业概览这块，工商信息、主要人员、股东结构，清清楚楚。

再看行业前景，这才是填报志愿最该关注的东西。行业天花板有多高，现在是上升期还是红海，直接决定你毕业那年还有没有好机会。当年选土木的时候，行业正火，基建狂魔嘛。结果等毕业，黄金期已经过了，身边同学转行的一大把。如果当时能看到行业增长趋势和政策走向，可能就不会一头扎进去了。

每个数据都标注了来源——来自券商研报还是政策文件，一目了然。

融资历程也能看到，哪年融了多少资，投资方是谁，一轮一轮明明白白。这个信息对填志愿有什么用？融资轮次和金额能侧面反映一家公司的发展阶段。如果一家公司连续拿到顶级 VC 的钱，说明赛道被看好，去这样的行业，至少方向不会太差。

点开天眼详情页，直接跳到天眼查界面，想看更细的信息也能查。还可以看到是否有司法风险——这个功能找工作的时候特别实用，入职前查一下，有没有劳动纠纷、有没有被执行记录，能避不少坑。

看板上每个数据都标注了来源：哪个来自公告，哪个来自研报，哪个来自新闻。可溯源，心里有底。这些维度，基本够了解一家公司了。

在 Kimi Work 中使用我这个 Skill，还会把分析结果生成表格和 Markdown 文件。你可以直接本地打开这个 Markdown 文件查看，方便存档，以后还能复盘，分享给家人也很方便。当然，连接飞书 CLI 后，甚至能将报告放在飞书文档里分享给别人。

使用起来也很简单：调用 Skill，输入需求，等待一会，看板就生成了。

做这个 Skill 时发现一个很爽的点——你不需要自己去各个网站来回跳。它会自己打开浏览器，帮你读网页、截图、下载资料，全程不用你动手切窗口。这是 Kimi Work 内置的技能，浏览器操作相当流畅。

运行过程中也能看到，多个 Agent 在后台各干各的，有的在查数据，有的在生成图表。

老实说，之前也用过不少 Agent 做类似的事情，但大部分查到的数据来源不明，根本不敢拿来做决策参考。Kimi Work 的思路不太一样，它接入的是天眼查、同花顺这些专业数据源，跟金融从业者用的是同一套，数据可信度有保障。再加上多 Agent 并行和浏览器操作，整个工作流跟真实的投研团队其实很像——一个人查公司，一个人看行业，一个人做图表，各管一摊。

那这个 Skill 适合谁用？高考生家长——了解行业前景选专业；找工作的人——了解目标公司情况；金融投研人员——需要快速做公司 Profile。当然，Kimi Work 目前是 Beta 版，能力还在迭代，部分复杂任务可能执行不稳定，结果需要人工复核。但在信息获取和整理这块，已经能帮上大忙了。

选专业这件事，信息差就是命运差。当年要是能花十分钟查清楚土木行业的走势，可能现在就不是在写公众号了。希望这个工具，能让今年的考生少走一点我走过的弯路。