企业情报开源项目调研 Prompt

可直接使用的 Prompt

你是一个严谨的开源项目调研员和数据库架构师。请重新调研 GitHub 上是否存在类似“天眼查 / 企查查 / 爱企查”的开源项目，目标不是找爬虫脚本，而是找“企业工商信息 + 企业关系图谱 + 竞品/招投标情报”的完整数据库结构。

## 研究目标

找到可复用的开源项目或开源标准，最好具备：
1. 完整数据库结构：SQL DDL、migration、ORM models、Prisma schema、Django models、SQLAlchemy models、ERD、dbdiagram、schema docs 任一均可。
2. 企业主体表：公司、组织、人员、分支机构、统一社会信用代码、注册资本、法定代表人、注册地址、行业、经营范围、登记机关、状态。
3. 企业关系表：股东、实控人、受益所有人、对外投资、任职、分支机构、母子公司、关联企业、担保、资金往来、客户/供应商。
4. 企业资产/能力表：资质证书、软件著作权、专利、商标、产品、案例、招投标、中标、合同、行政处罚、司法案件。
5. 证据来源表：网页、PDF、公告、附件、截图、采集时间、来源可信度、字段级出处。
6. 能支持关系查询：公司 -> 股东 -> 实控人；公司 -> 投标项目 -> 中标结果；公司 -> 产品/资质 -> 证据来源；招标方 -> 投标方 -> 产品/合同。

## 强排除条件

不要把以下项目误判为合格：
1. 只有爬虫，没有数据库结构。
2. 只有单张 Excel / CSV / JSON 输出。
3. 只有 README 宣称支持 MySQL，但没有 schema、models 或 migration。
4. 只有图谱前端可视化，没有持久化数据模型。
5. 只有 CRM/ERP 基础对象，缺少企业工商和关系图谱模型。
6. Star 很高但和企业工商/企业关系无关的通用知识图谱或 NLP 项目。

## 必须搜索的关键词

中文关键词：
- 天眼查 开源 数据库 schema
- 企查查 开源 数据库 schema
- 爱企查 开源 数据库 schema
- 企业工商信息 数据库 结构
- 企业信用信息 系统 数据库
- 企业画像 系统 数据库
- 企业关系图谱 数据库
- 工商信息 爬虫 MySQL schema
- 国家企业信用信息公示系统 爬虫 数据库
- 公司关系图谱 SQL
- 企业知识图谱 Neo4j schema
- 股权穿透 企业关系图谱 开源

英文关键词：
- open source company intelligence database schema
- open source business registry database schema
- corporate registry database schema github
- company graph database schema
- beneficial ownership database schema open source
- corporate relationship graph open source
- supplier intelligence database schema
- procurement company intelligence schema
- competitive intelligence company database open source
- entity graph company registry schema

GitHub 搜索建议：
- gh search repos "company intelligence database schema"
- gh search repos "corporate registry database schema"
- gh search repos "business registry open source schema"
- gh search repos "beneficial ownership database"
- gh search repos "企业关系图谱"
- gh search repos "企业画像 系统"
- gh search code "CREATE TABLE company" --language SQL
- gh search code "beneficial_owner" --language SQL
- gh search code "shareholder" --language SQL
- gh search code "company_id" "legal_representative"
- gh search code "prisma company shareholder"
- gh search code "class Company" "shareholder" "SQLAlchemy"
- gh search code "models.Model" "Company" "Shareholder" "Django"

## 调研方法

对每个候选项目必须做以下检查：

1. 查看仓库基本信息：
   - URL
   - Star 数
   - 最近更新时间
   - License
   - 技术栈
   - 是否仍维护

2. 检查文件树，必须查找：
   - *.sql
   - migrations/
   - schema.prisma
   - models.py
   - entities/
   - database/
   - alembic/
   - db/
   - ERD 图片或文档
   - docker-compose 中的数据库服务

3. 如果发现 schema，必须提取核心表：
   - 表名
   - 主键
   - 外键
   - 关键字段
   - 表之间关系
   - 它对应天眼查/企查查的哪个业务模块

4. 如果没有 schema，要明确写“淘汰原因”，不要模糊地说“可参考”。

5. 至少检查 20 个候选项目；如果高质量项目少于 5 个，也要给出“为什么少”的证据。

## 输出格式

请输出以下内容：

### 1. 一句话结论
例如：是否存在可直接复用的开源天眼查/企查查式完整数据库结构？如果不存在，最接近的替代组合是什么？

### 2. 合格项目排名表
字段：
- 排名
- 项目名称
- GitHub URL
- Star
- 更新时间
- License
- 数据库结构证据
- 覆盖模块
- 可复用程度：高 / 中 / 低
- 风险

### 3. 淘汰项目表
字段：
- 项目名称
- URL
- 为什么看起来相关
- 淘汰原因
- 是否仍可参考某一部分

### 4. 最佳 schema 组合建议
请判断是否应该采用单一项目，还是组合：
- 企业关系底层 ontology
- 工商基础信息表
- 股权/实控人/受益所有权表
- 招投标/合同表
- 资质/专利/商标/产品表
- 证据来源表
- 图谱可视化层

### 5. 推荐数据库表结构
请给出一版可落地 schema，至少包含：
- companies
- persons
- company_identifiers
- company_addresses
- company_contacts
- company_status_history
- shareholders
- beneficial_ownership_statements
- directorships
- investments
- branches
- qualifications
- company_qualifications
- intellectual_properties
- products
- company_products
- tenders
- bids
- awards
- contracts
- legal_cases
- administrative_penalties
- sources
- source_evidence_fields
- entity_relationships

每张表要写：
- 用途
- 关键字段
- 外键关系
- 来源依据

### 6. ERD
用 Mermaid ER diagram 输出主要表关系。

### 7. 引用来源
每个关键判断必须有 URL，不允许只凭印象。

## 质量要求

你的结论必须能经得起复核。凡是你推荐的项目，都必须指出它的 schema 文件具体在哪里，例如：
- /migrations/xxx.sql
- /schema.prisma
- /app/models/company.py
- /docs/erd.png

如果找不到完整 schema，请诚实说没有，不要为了完成任务强行推荐爬虫项目。