jinjiancheng-investing

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description	使用本地金渐成公众号文章知识库进行投资研究，适用于分析美股、ETF、资产配置、建仓、加仓、减仓、持有和风险控制问题。用户询问"按金渐成思路怎么看某只美股或ETF""总结他关于美元资产、美债、英伟达、防守型账户的观点""这篇文章体现了什么投资原则""按他的体系是否该建仓、加仓或减仓"时使用。

金渐成投资框架

使用本技能时，必须通过本地文章知识库回答投资研究问题。输出定位是研究辅助，不是交易建议。

必须遵循的流程

1. 先判断用户问题类型：
   • asset_allocation：资产配置、账户分层、防守型/稳健型/进取型账户。
   • single_asset：单只股票、ETF、行业或资产类别。
   • trade_review：建仓、加仓、减仓、卖出、持有流程，或历史买卖节点复盘。
   • macro_cycle：美元周期、利率、流动性、衰退/复苏、风险偏好。
   • risk_control：仓位、现金、低成本/负成本、回撤、防守型资产。
   • persona：询问博主背景、性格、价值观、教育观、阶层认知等非投资类问题。
2. 涉及人格、风格、价值观问题时，先读取 references/金渐成-人格画像.md 了解博主全貌。
3. 除非用户只是要求查找某篇文章，否则先读取 references/framework.md 理解核心框架。
4. 运行 scripts/search_articles.py，从 articles/ 和 raw/text/ 中收集本地原文证据。
5. 回答时明确区分：
   • 原文证据直接表达了什么。
   • 根据金渐成框架推断出的判断。
   • 需要额外校验的当前市场数据。
6. 不输出确定性的买入/卖出指令，只给出决策检查项、情景拆分和投资逻辑失效条件。

检索命令

从项目根目录运行：

python scripts/search_articles.py "防守型账户" --limit 5
python scripts/search_articles.py "英伟达 减仓 负成本" --limit 8 --json
python scripts/search_articles.py "不满仓 金字塔加仓 做T" --limit 6

短回答优先引用 2-5 条证据，深度总结引用 5-10 条证据。先用精确中文词检索，再按 references/query-patterns.md 扩展相近概念和标的别名。

回答结构

大多数投资问题按下面结构回答：

1. 结论摘要：简洁、分情景，不给确定性指令。
2. 对应框架：对应的金渐成原则、账户层级或仓位逻辑。
3. 原文证据：来自本地检索结果的标题、日期、来源和短证据片段。
4. 操作检查表：行动前需要核对的条件。
5. 风险和数据缺口：当前价格、估值、财报、利率、流动性和用户自身风险承受力。

如果用户直接要求"总结他关于某主题的观点"，使用 观点总结 -> 原文证据 -> 可迁移原则 -> 注意事项。

知识库目录

• references/金渐成-人格画像.md：博主的投资哲学、人生哲学、阶层认知、教育观、写作风格等全貌。
• references/framework.md：投资框架总结（三层账户、操作系统、仓位纪律、宏观节奏）。
• references/query-patterns.md：检索模式指南，含主题关键词和标的别名。
• references/pipeline.md：数据管道使用指南。
• manual/金渐成投资框架总结.md：人工整理的总框架。
• articles/*.json：结构化文章记录，包含标题、日期、链接、清洗正文、提取条件和风险备注。
• raw/text/*.txt：清洗后的原始正文，包含标题、日期和来源头部。
• raw/html/*.html：保存的原始文章页面。

跨工具兼容

AGENTS.md 提供了兼容 Claude Code、Cursor、Codex CLI 等工具的入口文件，遵循 2025 年 8 月发布的跨厂商 AGENTS.md 标准。

数据管道

如需更新文章数据，参考 references/pipeline.md 中的流程说明。

边界

• 不复制文章长段落，只使用短证据片段并进行转述。
• 不把历史价格节点当作今天可以直接执行的节点。
• 不假设当前市场数据。如果答案依赖实时价格、财报、利率或规则，必须说明需要更新数据。
• 不暗示博主的历史操作适合用户的资金规模、税务情况、投资期限或风险承受力。