探索企业脉络:cSubsidiary——天眼查企业子公司的强大查询工具
在这个商业世界中,了解企业的架构与关系网络对于分析市场动态和业务战略至关重要。cSubsidiary 是一款开源工具,利用天眼查的数据接口,帮助你快速、精准地挖掘企业的子公司信息。无论是进行行业研究还是风险评估,它都是你的得力助手。
项目介绍
cSubsidiary 提供了灵活的查询方式,包括关键字搜索和公司 ID 直接查询。通过命令行操作,你可以轻松获取所需信息,并将结果导出为文件,进一步用于数据分析。此外,还可以批量处理多个查询请求,大大提高工作效率。
项目技术分析
-
多途径查询:cSubsidiary 支持
-n和-i参数,前者基于公司名称进行模糊查询,后者直接使用公司 ID 进行精确查找。此外,-f参数允许批量处理从文件导入的查询列表。 -
智能处理机制:面对天眼查的风控策略,如 IP 防御和人机验证,cSubsidiary 能自动识别并适应这些限制,确保查询的连续性和稳定性。
-
可定制化输出:你可以设置展示投资比例(
-p)和投资金额(-w)的阈值,以及是否开启无色模式(-no-color),以满足不同需求。
应用场景
-
市场调研:快速查看一家企业及其各级子公司的分布和业务范围,洞察市场竞争格局。
-
风险管理:追踪母公司与子公司的法律诉讼、经营异常等情况,及早预警潜在的风险。
-
学术研究:在宏观经济分析或企业案例研究中,cSubsidiary 可提供权威的企业关联数据。
-
自动化报告:结合其他工具,自动化生成企业集团结构报告,节省人力成本。
项目特点
- 简洁高效:纯 Go 语言编写,轻量级且执行速度快。
- 易用性强:命令行界面友好,参数设定简单明了。
- 灵活性高:支持多种查询模式,包括批量查询和自定义筛选条件。
- 自我适应:内置风控应对机制,保证在各类网络环境下稳定运行。
现在就加入 cSubsidiary 的用户群体,让我们一起揭开企业背后的复杂网络,发掘潜在机会和挑战。你可以在 GitHub 下载最新版本,开始你的探索之旅吧!
本文为 Markdown 格式,适合在 GitBook、Markdown 编辑器等平台阅读。使用过程中遇到任何问题或有改进建议,欢迎提出,共同完善这个有价值的工具。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00