name	bias-detector
version	2.0.0
description	［何时使用］当用户需要检查认知偏差时；当用户问"我是否有认知偏差"时；当进行投资决策检查时；当需要避免常见错误时
author	燃冰 + 小蚂蚁
created	"2026-03-13T00:00:00.000Z"
updated	"2026-03-19T00:00:00.000Z"
skill_type	通用🟡
allowed-tools	["Read"]
related_skills	["decision-checklist","second-level-thinker","moat-evaluator","value-analyzer"]
tags	["认知偏差，行为金融，卡尼曼，决策检查"]

认知偏差检测器 🧠

基于《思考，快与慢》- 丹尼尔·卡尼曼

📋 功能描述

识别投资决策中的 8 种核心认知偏差，提供改善建议。

适用场景：

决策前检查
认知偏差识别
行为纠正
理性决策

边界条件：

不替代专业建议
需诚实自我评估
需配合理性分析
持续练习改善

🎯 核心功能

功能 1：8 种核心认知偏差检查

8 大偏差：

偏差类型	描述	检查问题
损失厌恶	厌恶损失甚于获得	是否不愿止损？
锚定效应	过度依赖初始信息	是否锚定买入价？
确认偏误	只找支持证据	是否只看利好？
处置效应	过早卖出盈利	是否拿不住盈利？
从众心理	跟随大众行为	是否追涨杀跌？
过度自信	高估自己能力	是否过度交易？
代表性偏差	以偏概全	是否只看近期？
可得性偏差	易记的更重要	是否受新闻影响？

功能 2：偏差影响分析

风险等级：

高风险偏差：需立即关注
中等风险偏差：需要注意
低风险偏差：保持警惕

功能 3：改善建议

针对性建议：

具体行动
检查清单
决策流程
持续练习

⚠️ 常见错误

错误 1：不承认自己有偏差

失败案例：
• 认为自己很理性
• 忽视心理因素
• 拒绝检查
• 结果：重复犯错

正确做法：
✓ 人人都有认知偏差
✓ 诚实自我评估
✓ 持续练习改善

预防清单：
- [ ] 是否认为自己"例外"？
- [ ] 是否愿意检查？
- [ ] 是否持续改进？

错误 2：只在亏损时检查

失败案例：
• 盈利时不检查
• 亏损时才反思
• 忽视成功中的偏差
• 结果：盈利是运气，亏损是实力

正确做法：
✓ 每次决策都检查
✓ 盈利也要反思
✓ 持续改进

预防清单：
- [ ] 是否只在亏损时反思？
- [ ] 盈利决策是否检查？
- [ ] 是否区分运气和能力？

错误 3：知道但做不到

失败案例：
• 知道偏差但无法控制
• 情绪化交易
• 结果：知行不一

正确做法：
✓ 用清单强制检查
✓ 建立决策流程
✓ 寻求外部监督

预防清单：
- [ ] 是否有检查清单？
- [ ] 是否有决策流程？
- [ ] 是否有外部监督？

错误 4：过度依赖单一偏差

失败案例：
• 只检查损失厌恶
• 忽视其他偏差
• 结果：顾此失彼

正确做法：
✓ 全面检查 8 大偏差
✓ 识别主要偏差
✓ 针对性改善

预防清单：
- [ ] 是否检查全部 8 种？
- [ ] 是否识别主要偏差？
- [ ] 是否针对性改善？

错误 5：忽视环境因素

失败案例：
• 忽视市场情绪影响
• 忽视媒体噪音
• 结果：被环境影响

正确做法：
✓ 识别环境噪音
✓ 减少媒体暴露
✓ 独立思考

预防清单：
- [ ] 是否受市场情绪影响？
- [ ] 是否过度关注媒体？
- [ ] 是否能独立思考？

错误 6：缺乏持续练习

失败案例：
• 检查一次就放弃
• 不形成习惯
• 结果：偏差依然存在

正确做法：
✓ 每次决策都检查
✓ 形成习惯
✓ 持续练习

预防清单：
- [ ] 是否持续检查？
- [ ] 是否形成习惯？
- [ ] 是否持续练习？

问题： • 知道偏差但无法控制 • 情绪主导决策 • 缺乏纪律

解决： ✓ 建立决策流程 ✓ 使用检查清单 ✓ 寻求外部监督


**错误 4：过度依赖工具**

问题： • 只依赖检测器 • 不深入思考 • 忽视基本面

解决： ✓ 工具是辅助 ✓ 深入分析 ✓ 结合基本面


**错误 5：忽视情绪影响**

问题： • 忽视情绪状态 • 情绪化决策 • 不管理情绪

解决： ✓ 识别情绪状态 ✓ 情绪不好不决策 ✓ 管理情绪


---

## 🔗 相关资源

- `references/cognitive-biases.md` - 认知偏差详解
- `examples/bias-examples.md` - 偏差识别示例
- `templates/decision-checklist.md` - 决策检查清单

---

## 📊 输入参数

```json
{
  "decision_context": {
    "type": "string",
    "required": true,
    "description": "决策背景描述"
  },
  "your_thinking": {
    "type": "string",
    "required": true,
    "description": "你的思考过程"
  },
  "emotion_state": {
    "type": "string",
    "enum": ["兴奋", "焦虑", "恐惧", "贪婪", "平静"],
    "required": true,
    "description": "当前情绪状态"
  },
  "position_status": {
    "type": "string",
    "enum": ["空仓", "持仓", "加仓", "减仓"],
    "required": true,
    "description": "持仓状态"
  }
}

📤 输出格式

{
  "status": "success",
  "data": {
    "bias_check": [
      {
        "bias_type": "",
        "exists": true,
        "evidence": "",
        "impact": "",
        "risk_level": "高 | 中 | 低"
      }
    ],
    "high_risk_biases": [],
    "medium_risk_biases": [],
    "low_risk_biases": [],
    "improvement_suggestions": [],
    "decision_recommendation": "继续 | 暂停 | 重新思考"
  }
}

🧪 使用示例

示例 1：亏损股票决策

输入：

决策背景：持有股票亏损 30%，是否止损
思考过程：已经跌这么多了，应该会反弹吧
情绪状态：焦虑
持仓状态：持仓

输出：

【8 种核心认知偏差检查】

| 偏差类型 | 是否存在 | 证据 | 影响 |
|---------|---------|------|------|
| 损失厌恶 | ✅ | 不愿承认损失 | 高 |
| 锚定效应 | ✅ | 锚定买入价 | 高 |
| 确认偏误 | ✅ | 只找利好消息 | 中 |
| 处置效应 | ❌ | - | 低 |
| 从众心理 | ❌ | - | 低 |
| 过度自信 | ❌ | - | 低 |
| 代表性偏差 | ❌ | - | 低 |
| 可得性偏差 | ✅ | 受近期新闻影响 | 中 |

【偏差影响分析】

高风险偏差：
1. 损失厌恶：不愿止损，可能继续亏损
2. 锚定效应：锚定买入价，忽视基本面变化

中等风险偏差：
1. 确认偏误：只找利好，忽视风险
2. 可得性偏差：受新闻影响，非理性决策

【改善建议】

立即行动：
1. 重新分析基本面
2. 设定止损位
3. 写下买入理由
4. 对比当前情况

决策流程：
1. 基本面是否变化？
2. 买入理由是否成立？
3. 止损位在哪里？
4. 严格执行纪律

【投资建议】

建议：暂停决策
理由：
1. 存在多个高风险偏差
2. 情绪状态不佳（焦虑）
3. 需要重新理性分析
4. 避免情绪化决策

📚 核心理念

关键洞察：

人人都有认知偏差
承认是改善的第一步
工具辅助 + 自我练习
建立决策流程
情绪管理是关键

健康公式：

好决策 = 理性分析 × (1 - 认知偏差) × 情绪管理

🔗 相关文件

templates/decision-checklist.md - 决策检查清单
examples/bias-examples.md - 偏差识别示例集
references/cognitive-biases.md - 认知偏差参考

更新日志

v2.0.0 (2026-03-19): 按照 SKILL-STANDARD-v2.md 重构，添加 Front Matter、坑点章节、相关资源 🧠
v1.0.0 (2026-03-13): 初始版本，认知偏差检测器上线 🧠

人人都有认知偏差。承认是改善的第一步。 🧠

🔧 故障排查

问题	检查项	解决方案
不触发	description 是否包含触发词？	将关键词加入 description
运行失败	脚本有执行权限吗？	`chmod +x scripts/*.py`
数据获取失败	网络连接正常吗？	检查网络或 API 状态
数据不足	Tushare 积分足够吗？	签到获取更多积分或使用免费数据源
输出异常	输入格式正确吗？	检查股票代码格式（如 600519.SH）