소스 정보
- 저장소
- xbtlin/ai-berkshire
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 3일 17:55
- 감지된 SKILL.md 언어
- 다국어 혼합
- 스타
- 15,997
- 포크
- 2,400
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/xbtlin/ai-berkshire --skill thesis-tracker명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | thesis-tracker |
| description | AI Berkshire skill: 投资论文追踪:买入后的纪律系统. Source: skills/thesis-tracker.md. |
This skill is generated from skills/thesis-tracker.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 执行投资论文追踪检查。
支持输入格式:
公司名 — 首次使用时建立投资论文,后续使用时追踪检查公司名 建立论文 — 强制重新建立投资论文公司名 季度检查 — 基于最新财报进行论文检查"买入只是开始。真正的工作是持有期间的持续跟踪。" —— 李录
"当事实改变时,我就改变想法。你呢?" —— 凯恩斯
大多数投资者的流程是:研究 → 买入 → 祈祷。缺少买入后的系统化跟踪,导致:
巴菲特和李录的做法是:买入前就写下卖出条件。然后每个季度检查论文是否完整。
检查是否已存在该公司的投资论文文件(reports/{公司名}-thesis.md):
使用 WebSearch 获取当前股价、估值指标(PE/PB/股息率)、最新财报核心数据,用于填写估值锚点。如果已有该公司的 /investment-research 或 /investment-team 报告,优先从中读取。
使用 tools/financial_rigor.py verify-valuation 校验估值数据。
投资论文必须回答以下5个问题,每个问题一句话:
我以 ___元 买入 ___公司,因为:
1. 这门生意的本质是___,我理解它的赚钱方式
2. 它的护城河是___,而且在变宽/稳定
3. 管理层___,值得信赖的原因是___
4. 当前价格相当于内在价值的___折,安全边际来自___
5. 即使我错了,下行风险可控,因为___
如果5句话写不完整,这个论文本身就有问题——说明买入决策不够清晰。
把投资论文拆解成可验证的具体假设:
| # | 核心假设 | 验证方式 | 验证频率 | 当前状态 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 例:收入增速维持15%+ | 季报收入增速 | 每季度 | 🟢 成立 |
| 2 | 例:毛利率稳定在60%+ | 季报毛利率 | 每季度 | 🟢 成立 |
| 3 | 例:管理层持续回购 | 回购公告/现金流表 | 每季度 | 🟢 成立 |
| 4 | 例:竞争对手未取得突破 | 行业数据/竞对财报 | 每半年 | 🟢 成立 |
| 5 | ... | ... | ... | ... |
通常3-7个假设。太少说明思考不够深入,太多说明论文不够聚焦。
| # | 红线条件 | 严重程度 | 触发后动作 |
|---|---|---|---|
| 1 | 例:管理层诚信出问题(财务造假、关联交易) | 致命 | 立即清仓 |
| 2 | 例:核心业务连续2季度收入下滑 | 严重 | 减仓50%,重新评估 |
| 3 | 例:护城河被明确突破(竞对获得同等能力) | 严重 | 启动深度研究,考虑退出 |
| 4 | 例:监管政策根本性改变商业模式 | 严重 | 重新评估内在价值 |
| 5 | 例:管理层大规模减持(非计划性) | 警告 | 深入调查原因 |
段永平:"卖出只有三个理由:1.发现买错了;2.公司基本面变了;3.找到了更好的。"
| 指标 | 买入时 | 乐观目标 | 中性目标 | 悲观情景 |
|---|---|---|---|---|
| 股价 | ||||
| PE | ||||
| 市值 | ||||
| 内在价值估算 | ||||
| 安全边际 |
将投资论文写入 reports/{公司名}-thesis.md,包含:
读取 reports/{公司名}-thesis.md,加载:
使用 WebSearch 收集:
对每个核心假设,用最新数据验证:
| # | 核心假设 | 上次状态 | 最新证据 | 当前状态 | 变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 收入增速15%+ | 🟢 成立 | Q4收入增速12% | 🟡 边际弱化 | ⚠️ |
| 2 | 毛利率60%+ | 🟢 成立 | 毛利率61.2% | 🟢 成立 | — |
| 3 | ... | ... | ... | ... | ... |
状态定义:
逐条检查红线清单:
| # | 红线条件 | 是否触发 | 证据 |
|---|---|---|---|
| 1 | 管理层诚信问题 | ❌ 未触发 | — |
| 2 | 核心业务连续2季下滑 | ❌ 未触发 | — |
任何一条红线触发 → 在报告中用醒目标注,给出明确的行动建议。
| 指标 | 买入时 | 上次检查 | 当前 | 变化 |
|---|---|---|---|---|
| 股价 | ||||
| PE(TTM) | ||||
| 内在价值估算 | ||||
| 安全边际 |
一、论文健康度评分(满分10分)
二、核心假设检查结果(表格)
三、红线检查结果(表格)
四、本期关键变化(不超过500字)
五、估值更新
六、结论与行动建议
七、下次检查需关注的重点
| 评分 | 含义 | 建议动作 |
|---|---|---|
| 计算公式:健康度 = 10 - (⚫破裂假设数×3) - (🔴受损假设数×2) - (🟡弱化假设数×1) - (红线触发数×5),最低1分最高10分。 |
| 评分 | 含义 | 建议动作 |
|---|---|---|
| 9-10 | 所有假设成立,论文比买入时更强 | 考虑加仓 |
| 7-8 | 核心假设成立,个别边际弱化 | 继续持有 |
| 5-6 | 1-2个假设受损,但核心逻辑未变 | 持有但提高警惕 |
| 3-4 | 多个假设受损,论文基础动摇 | 考虑减仓 |
| 1-2 | 红线触发或核心假设破裂 | 强烈建议卖出 |
将本次检查记录追加到 reports/{公司名}-thesis.md 的追踪记录表中:
| 检查日期 | 健康度 | 核心变化 | 动作建议 |
|---|---|---|---|
| 2026-04-09 | 7/10 | 收入增速放缓至12%,但利润率改善 | 持有 |