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AI Berkshire skill: 投资论文漂移检测：分清事实变化与措辞变化. Source: skills/thesis-drift.md.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
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AI Berkshire skill: 财报精读：一手资料深度解读. Source: skills/earnings-review.md.
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| name | thesis-drift |
| description | AI Berkshire skill: 投资论文漂移检测：分清事实变化与措辞变化. Source: skills/thesis-drift.md. |
This skill is generated from skills/thesis-drift.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.
$ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.对 $ARGUMENTS 执行投资论文漂移检测。
支持输入格式：
公司名 旧报告路径 新报告路径 — 指定两份研究报告或论文快照进行对比公司名 reports/{公司名}-thesis-旧日期.md reports/{公司名}-thesis-新日期.md — 对比两份带日期的论文快照公司名 — 自动查找 reports/{公司名}-thesis.md 及同目录历史快照；如果没有基线则转入缺失基线处理"当事实改变时，我就改变想法。你呢？" —— 凯恩斯
"股价波动不是论文漂移，事实变了才是。" —— AI Berkshire
长期持仓最难的不是每天读新闻，而是区分三件事：
投资论文漂移检测的目标是：只在证据变化时承认论文变化。不能因为报告换了写法就制造漂移，也不能因为股价涨跌就误判基本面。
本 Skill 依赖 /thesis-tracker 输出的结构化维度：核心假设清单、红线清单、估值锚点、追踪记录表。没有这些结构时，先补齐基线，再做漂移检测。
解析 $ARGUMENTS：
reports/{公司名}-thesis.md 及历史快照，进入自动快照对比模式读取旧报告和新报告，提取：
如果报告缺少关键结构，先标注"结构缺失"，但仍尽量从正文中抽取证据；抽取不到的维度标为"无法判断"，不能编造结论。
把两份报告中的事实证据整理成同一张表：
| 维度 | 旧报告证据 | 新报告证据 | 数据来源 | 是否可验证 |
|---|---|---|---|---|
| 估值锚点 | ||||
| 核心假设 | ||||
| 红线 | ||||
| 管理层质量 | ||||
| 竞争护城河 |
只比较证据，不比较文风。 如果新旧报告只是同义改写、排序变化、语气变化，但事实数据和判断阈值没有变化，判定为 Unchanged。
所有数值变化必须使用 tools/financial_rigor.py 做精确计算，禁止 LLM 心算：
python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
--price {当前价格} \
--eps {EPS} \
--bvps {每股净资产} \
--fcf-per-share {每股自由现金流}
如需计算市值、百分比变化、目标价差异或情景估值，使用：
python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap --price {价格} --shares {股本} --reported {报告市值} --currency {币种}
python3 tools/financial_rigor.py cross-validate --field {字段} --values '{JSON}' --unit {单位}
python3 tools/financial_rigor.py three-scenario --price {价格} --eps {EPS} --shares {股本亿} --growth {乐观} {中性} {悲观} --pe {乐观PE} {中性PE} {悲观PE}
python3 tools/financial_rigor.py calc --expr '{精确算式}'
关键财务数据必须至少两处独立来源交叉验证。来源不足、口径不一致、无法复核的数字必须标注为"低置信度 / 待核实"。
固定使用以下维度，不要临时增减：
| 维度 | 判定重点 | Improved | Unchanged | Weakened |
|---|---|---|---|---|
| 估值锚点 | 内在价值、PE/PB/FCF Yield、安全边际、目标价区间 | 安全边际扩大或内在价值上修且经工具验算 | 估值区间和安全边际无实质变化 | 安全边际收窄、内在价值下修或估值假设失效 |
| 核心假设清单 | 收入增速、利润率、现金流、用户/订单/产能等可验证假设 | 更多假设被新证据强化 | 假设状态与证据基本一致 | 假设边际弱化、受损或破裂 |
| 红线清单 | 诚信、监管、业务衰退、竞争突破、管理层异常动作 | 原有红线风险解除或显著下降 | 未触发且风险水平不变 | 红线被触发或触发概率上升 |
| 管理层质量 | 诚信、资本配置、回购分红、执行力、股东友好度 | 新行为提高信任度 | 行为延续旧判断 | 行为损害信任或资本配置变差 |
| 竞争护城河 | 市占率、定价权、网络效应、成本优势、替代威胁 | 护城河变宽或竞争优势被验证 | 格局无实质变化 | 护城河被削弱或竞对突破 |
每个维度只能给出三类结论：Improved / Unchanged / Weakened。
每个非 Unchanged 的结论必须引用导致变化的具体新证据：
如果找不到能解释变化的证据，必须判定为 Unchanged 或 无法判断，不能用措辞差异推断漂移。
一、对比对象与时间跨度
二、总体结论：论文是否漂移
三、维度漂移表
四、证据差异明细
五、估值与数值验算
六、建议动作迁移
七、不确定项与需补充来源
八、下次跟踪重点
| 维度 | 旧判断 | 新判断 | 漂移方向 | 触发证据 | 置信度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 估值锚点 | Improved / Unchanged / Weakened | 高/中/低 | |||
| 核心假设清单 | Improved / Unchanged / Weakened | 高/中/低 | |||
| 红线清单 | Improved / Unchanged / Weakened | 高/中/低 | |||
| 管理层质量 | Improved / Unchanged / Weakened | 高/中/低 | |||
| 竞争护城河 | Improved / Unchanged / Weakened | 高/中/低 |
Unchanged 行的触发证据写 —，不要为了填表编造证据。
在 reports/ 中查找：
reports/{公司名}-thesis.mdreports/{公司名}-thesis-*.mdreports/{公司名}/ 目录下包含 thesis、论文、追踪 的报告选择时间最早且结构完整的文件作为旧报告，时间最新的文件作为新报告。若用户指定日期，以用户指定为准。
对比前必须确认：
如果无法确认同一公司，停止并要求用户提供明确路径。
找到两份有效快照后，按模式A完整执行。
如果只找到一份报告或没有找到旧快照：
/thesis-tracker {公司名} 建立论文 建立结构化基线reports/{公司名}-thesis.md 作为未来漂移检测基线输出格式：
无法执行论文漂移检测：缺少历史基线。
已找到：
- 当前报告：{路径 / 未找到}
- 历史基线：未找到
建议：
1. 先运行 /thesis-tracker {公司名} 建立论文
2. 下次有新财报或重大事件后，再运行 /thesis-drift {公司名} 旧报告 新报告
tools/financial_rigor.py