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时寒冰式多维投资分析模型 - 从宏观、稀缺性、公司质量、时机四个维度分析股票、商品、ETF等投资标的
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The philosophical layer for AI agents. Maps behavior to Spinoza's 48 affects, calculates persistence scores, and generates geometric self-reports. Give your agent a soul.
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | shihanbing-investment-analysis |
| description | 时寒冰式多维投资分析模型 - 从宏观、稀缺性、公司质量、时机四个维度分析股票、商品、ETF等投资标的 |
当用户提出以下类型的问题时，优先加载本技能：
不适合直接使用本技能的场景：
投资不是猜涨跌，而是构建“证据链 + 因果链 + 风险链”。
本技能必须按以下顺序工作：
始终按照以下五步输出：
围绕三个变量判断“资本、资源、人口”流向：
要回答：
重点关注：
要回答：
要回答：
不要被热闹迷惑，找到那个“少了它不行，但别人又很难替代/很难快速补上”的关键环节。
稀缺性分为三类：
然后必须做三项验证：
大势对了，不代表每家公司都值得投。
必须检查：
资源型公司优先看：
成熟型公司优先看：
成长型公司优先看：
回答以下问题：
好东西也要有好价格和好时点。
必须检查：
最终结论必须落地到“值得投吗、为什么、怎么投、风险在哪里”。
在开始分析前，先识别用户分析对象属于哪一类：
适用于上市公司或拟上市龙头分析。
重点顺序：
适用于黄金、铜、铀、石油、天然气、小金属、煤炭等。
重点顺序：
适用于宽基、行业ETF、主题ETF。
重点顺序：
适用于“配美国/中国/印度/日本/欧洲哪边更好”。
重点顺序：
每次分析都要给以下四个维度打分，单项 0-5 分：
总分解释：
如果证据不足，允许打“NA”，但必须说明缺少什么数据。
每次分析至少列出 3 条“如果发生，则原逻辑失效”的条件，例如：
只允许输出以下几类建议：
不能出现：
仓位建议必须和证据强度匹配：
优先级从高到低：
如果信息来自二手资料，必须提示“需进一步核验”。
默认按以下结构输出：
如果用户要求比较两个或多个标的/主题，输出一个对比表，至少包含：
如果用户分析对象是商品或资源主题，必须额外加入：
如果用户分析对象是单一公司，必须额外加入：
如果用户分析对象是 ETF 或指数，必须额外加入：
在给出最终答案前，自检以下问题：
如果没有满足以上要求，先补齐再输出。
