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デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/xbtlin/ai-berkshire --skill earnings-teamコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
AI Berkshire skill: 时代α捕手：高增长核心资产的识别-验证-持有框架. Source: skills/era-alpha.md.
AI Berkshire skill: 投资研究：巴菲特-芒格-段永平-李录 四大师综合分析框架. Source: skills/investment-research.md.
AI Berkshire skill: 看懂XX公司（深度公司系列）：3-8 篇长文拆一家公司. Source: skills/deep-company-series.md.
| name | earnings-team |
| description | AI Berkshire skill: 财报精读团队：四大师并行解读 + 公众号发布. Source: skills/earnings-team.md. |
This skill is generated from skills/earnings-team.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 进行团队化财报精读分析。四位大师并行解读财报，编辑润色成文，读者评审把关质量，最终产出可直接发布的公众号文章。
支持输入格式：公司名 季度，例如：腾讯 2025Q4、PDD 2025年报、美团 最新
一份好的财报分析要解决两个问题：
本 Skill 的流程分三阶段：
使用 Agent 工具启动后台 Agent 并行获取以下原始材料：
| 资料类型 | 获取来源 | 优先级 |
|---|---|---|
| 财报原文 | 公司IR页面、SEC EDGAR（美股）、港交所披露易（港股）、巨潮资讯网（A股） | 最高 |
| 业绩电话会纪要 | Seeking Alpha、公司IR页面、雪球 | 最高 |
| 管理层致股东信 | 年报中提取 | 高（仅年报时） |
| 上一期财报/电话会 | 同上 | 高（用于承诺追踪） |
资料可得性评级：
| 等级 | 特征 | 影响 |
|---|---|---|
| A级 | 获取到完整原文 | 正常执行全部步骤 |
| B级 | 仅获取到部分原文或第三方汇总 | 标注"非原始来源"，降低附注分析权重 |
| C级 | 仅有新闻报道和数据网站摘要 | 聚焦核心数据变化，跳过附注挖掘，标注"一手资料不足" |
将资料可得性评级告知每个 Agent，影响其分析深度。
| 阶段 | 角色 | 大师/定位 | 核心任务 |
|---|---|---|---|
| 研究 | Team Lead（你自己） | 总协调 | 统筹、合成、定稿 |
| 研究 | 生意本质解读者 | 段永平 | 这门生意变好了还是变差了？ |
| 研究 | 财务质量审计师 | 巴菲特 | 赚的是真钱还是假钱？ |
| 研究 | 竞争变化解读者 | 芒格 | 竞争格局在怎么变？ |
| 研究 | 风险信号猎手 | 李录 | 管理层在隐瞒什么？ |
| 发布 | 编辑 | 公众号写作 | 把研究报告改写成好文章 |
| 发布 | 读者评审 | 普通投资者 | 读者能看懂吗？有收获吗？ |
使用 Agent 工具在同一条消息中启动4个后台 Agent。
核心问题：这份财报反映的生意本质，变好了还是变差了？
段永平："投资就是买一门生意。看财报不是看数字，是看这门生意有没有变。"
分析内容：
收入结构拆解与解读
用户/客户价值变化
护城河检测
"好生意"标准评估
管理层产品直觉
输出要求：每个子项标注 🟢改善 / 🟡持平 / 🔴恶化，给出段永平式总结点评。
核心问题：这家公司赚的是真钱还是假钱？安全边际变了吗？
巴菲特："我看每一份财报，第一件事就是翻到现金流量表。"
分析内容：
核心财务数据提取与验证
python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
--metric "revenue" --values {值1} {值2} --sources "来源1" "来源2"
现金流分析（最重要）
利润质量检验
资产负债表健康度
估值与安全边际更新
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 verify-valuation \
--price {价格} --eps {EPS} --bvps {每股净资产}
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}
输出要求：所有计算附工具输出记录，利润质量信号灯 🟢/🟡/🔴，巴菲特式总结点评。
核心问题：这份财报揭示了竞争格局的什么变化？
芒格："我想知道我会死在哪里，这样我就不去那儿了。"
分析内容：
从财报数据推断竞争变化
同期竞争对手对比
管理层对竞争的讨论
行业趋势信号
芒格式逆向思考
输出要求：竞争格局判断（加强/持平/恶化），竞争对手对比表，芒格式逆向点评。
核心问题：管理层在这份财报里隐瞒了什么？哪些信号在闪烁？
李录："投资最重要的是避免永久性资本损失。"
分析内容：
管理层语气分析
承诺追踪
附注与隐藏信息
电话会Q&A精选
永久性资本损失风险
输出要求：管理层可信度评分★1-5，承诺兑现率，风险信号清单，李录式总结点评。
向用户实时展示：
📊 {公司名} {期间} 财报精读进度
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
阶段一·研究
☐ 段永平·生意本质 ⏳ 分析中...
☐ 巴菲特·财务质量 ⏳ 分析中...
☐ 芒格·竞争格局 ⏳ 分析中...
☐ 李录·风险信号 ⏳ 分析中...
阶段二·合成 ⏸ 等待中
阶段三·发布 ⏸ 等待中
每收到一份报告，更新进度并展示核心发现（3-5条）。
全部4份研究报告到齐后，Team Lead 综合产出研究报告初稿。
合成要点——不是拼报告，是找交叉和矛盾：
# {公司名} {期间} 财报精读报告
**四大师并行解读 | {日期}**
## 一、一句话结论
> 50-100字：超/符/低预期，核心变化，对投资论文的影响。
## 二、本期最重要的3个变化
聚焦真正重要的变化，不罗列数据，每个变化100字以内。
## 三、四大师评分表
| 视角 | 大师 | 核心问题 | 结论 | 评分 | vs上期 |
|------|------|---------|------|------|--------|
## 四、核心数据速览
关键财务和运营指标表格（本期 vs 上期 vs 同比）
## 五、各视角深度分析
每个视角3-5条最重要发现
## 六、管理层语气与承诺追踪
承诺兑现表 + 语气变化分析
## 七、四大师会怎么做？
| 大师 | 如果持有 | 如果没持有 | 理由 |
## 八、结论
1. 超/符/低预期？
2. 投资论文影响：强化/无影响/削弱/破裂
3. 下一个催化剂
4. 操作建议
研究报告完成后，并行启动两个 Agent：
定位：把硬核研究报告改写成公众号读者爱看、能看懂的文章。
核心原则：
具体任务：
标题与开头
结构优化
表达润色
读者价值检测
格式适配
输出：改写后的完整公众号文章。
定位：以一个"关注价值投资、有基础财务知识、持有/关注该公司"的普通投资者身份审读文章。
评审维度：
可读性（权重30%）
信息价值（权重30%）
可信度（权重20%）
行动指导性（权重20%）
输出格式：
## 读者评审报告
### 总体评分：X/10
### 优点（2-3条）
读者视角下文章做得好的地方
### 必须修改（硬伤）
- 问题1：具体描述 → 建议修改方式
- 问题2：...
### 建议优化（锦上添花）
- 建议1：...
- 建议2：...
### 读者最想知道但文章没回答的问题
- 问题1
- 问题2
### 一句话总评
收到编辑改写稿和读者评审报告后：
reports/{公司名}/
├── {公司名}-earnings-{期间}.md ← 最终公众号文章（定稿）
├── {公司名}-earnings-{期间}-研究底稿.md ← 四大师合成研究报告（自用）
├── {公司名}-earnings-{期间}-段永平.md ← 生意本质解读
├── {公司名}-earnings-{期间}-巴菲特.md ← 财务质量审计
├── {公司名}-earnings-{期间}-芒格.md ← 竞争格局解读
├── {公司名}-earnings-{期间}-李录.md ← 风险信号分析
└── {公司名}-earnings-{期间}-读者评审.md ← 读者评审报告
对最终文章执行抽检：
python3 tools/report_audit.py extract \
--report reports/{公司名}/{公司名}-earnings-{期间}.md
python3 tools/report_audit.py verdict \
--results '<填好的JSON>' \
--report {报告文件名}
【准出】 全部通过 → 可发布；【打回】 有不通过 → 修正后重审。
| Skill | 定位 | 何时用 |
|---|---|---|
/earnings-review | 单Agent财报精读 | 快速过一遍，只需一个视角 |
/earnings-team（本Skill） | 六Agent团队精读 + 公众号发布 | 重要公司的关键财报，需要深度+发布 |
/investment-team | 四Agent全面公司研究 | 首次研究一家公司 |