deep-company-series

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description	AI Berkshire skill: 深度公司系列：8 篇长文拆一家公司. Source: skills/deep-company-series.md.

Codex adapter note

This skill is generated from skills/deep-company-series.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.

• Treat $ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.
• When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files.
• Use shared project tools from 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.
• Before starting research, run the 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.
• Preserve the research quality rules from AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.

深度公司系列：8 篇长文拆一家公司

为 $ARGUMENTS 撰写一个 8 篇深度长文系列，发布在公众号/视频号等公开渠道。核心 IP 不是"会写"，而是"会改"——99% 的财经文章在违反本 skill 的事实核查标准。

参考样本：reports/腾讯/《看懂腾讯》/

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一、触发场景

用户希望为一家公司做"教科书级别"的深度研究，并以系列长文形式公开发布。区别于一篇研报：

• 8 篇约 12 万字，从认知重置到决策框架完整闭环
• 每篇独立成文（适合单篇分享），但贯穿一套估值/管理层/价格判断
• 写给"愿意花 90 分钟读懂一家公司"的读者，不是写给券商客户

不适合用本 skill 的场景：单篇研报、季报点评、行业研究——那些用 /investment-research、/earnings-review、/industry-research。

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二、系列篇目模板（8 篇）

#	篇名模板	核心问题	字数
01	你以为你看懂了 X，其实没有	认知重置：破 3 个常见错觉	4,000-5,000
02	X 的护城河——<生意本质一句话>	护城河深不深、未来 5/10 年还在不在	6,000-8,000
03	X 的最大利润引擎——<最赚钱业务>	主业是什么、为什么能持续	6,000-8,000
04	X 藏在账上的另一家公司——<隐藏资产>	投资组合 / 子公司 / 隐藏价值	8,000-10,000
05	AI（或当下叙事）时代，X 是赢家还是输家	时代变量：分业务拆 AI 影响	8,000-10,000
06	用巴菲特方式拆 X 的财报	财务深度：毛利率/FCF/ROE/SBC	8,000-10,000
07	<管理层金句>——X 的管理层值不值得托付	资本配置纪律 + 诚信检验 + 接班人	8,000-10,000
08	多少钱值得买，什么信号必须卖（系列终章）	DCF 三情景 + 红线清单 + 仓位框架	10,000-12,000

加一篇 00-系列说明.md 作为目录索引，不发表。

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三、写作风格规范

语气

• 直接、犀利、不说废话——第一句就给数字或反常识结论
• 价值投资框架——巴菲特/芒格/段永平/李录视角穿插（但不堆砌名言）
• 不预设立场——先摆数据、再推逻辑、最后得结论
• 呈现正反两面——每个核心判断都附"但另一方面..."的反方
• 公众号体感——前 18-20 字必须能独立站住（手机预览）

禁用词

禁用	原因	替代
显然 / 必然 / 一定	主观绝对化	数据显示 / 证据表明
我认为 / 我觉得	主观腔调	删除或改为"按本框架"
教科书级别 / 神来之笔	流量党褒奖	描述具体事实
严重不匹配 / 严重低估	强主观词	给具体折让百分比
完美 / 无可挑剔	单边判断	加上反方观察

标题风格

• 用反差数字或反共识结论做钩子（"15 年 7 次挑战全失败"、"年薪 4292 万仅占利润的万分之 1.65"）
• 副标题中性、概括内容（"——<本质判断>"）
• 避免流量党比喻："小巴菲特"、"中国版 X"、"YYDS" 一律避开
• 用专业读者熟悉的术语（"伯克希尔"而不是"巴菲特"，公司名优于人名）

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四、严苛事实核查 Checklist（核心 IP）

写之前就要警惕的"伪精确"陷阱

1. 概率加权期望值：30% × A + 50% × B + 20% × C = 期望 +X% 这种计算几乎全是垃圾——概率分配是纯主观，给读者错误精确感。只列情景 + 触发条件 + 方向，不算加权期望。
2. 第三方测算 MAU/份额：QuestMobile/七麦/CBNData 等口径差异巨大（同一时点能差 2-3 倍）。只用最可信的两个对比作 anchor，其他做定性描述。
3. 历史增速线性外推：2025 年 +33% × 5 年复合 → 2030 年 X 是金融文盲式预测。情景假设 + 高/低区间 + 不是承诺。
4. 未公开的持股比例：字节、Halti 类未上市公司持股从未公开披露。给区间，标"不可知"。
5. 强归因：竞争对手失败 = 因为 X。多重原因都列出来，本文不做单一归因。

修订时必跑的 7 项检查

□ 1. 跨篇数字一致性：总市值、Non-IFRS 净利润、关键持股 % 全系列对齐
□ 2. 口径标注：Non-IFRS / GAAP / Non-IFRS-SBC / FCF 各用哪个，全文清楚
□ 3. 重复加计扫描：已并表子公司不在"投资组合"里、SOTP 不双算
□ 4. 横向比较公平性：不能"主业 PE（剔除现金+组合）" vs "对手 PE（不剔）"
□ 5. 概率加权全删：见上一条
□ 6. 绝对化表述全弱化：grep "显然|必然|严重|教科书|完美"
□ 7. 第三方数据来源标注：每条非财报数据后跟"（来源：X）"

模型偏好

写之前先列出已知硬错误风险：

• 历史回报倍数：必须用累计投入口径（如 Riot 33 倍 不是 58 倍）
• 持股比例：必须看最新富途/财报口径（如腾讯持有美团 1.5% 不是 6.4%）
• "派息分派"会计处理：视同处置收益按 IFRIC 17 在宣派日确认（如京东在 2021，美团在 2022 但金额小）
• 总股本会反弹：SBC 集中年初授予会让股本短期上升

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五、执行流程

阶段 1：调研（写 01-02 篇前完成）

1. 阅读公司近 5 年年报、最新季报
2. 阅读至少 3 份独立卖方研报（找共识 + 反共识）
3. 用 /investment-team 或 /investment-research 先生成内部研究底稿
4. 与用户确认 8 篇的核心论点（避免写完才发现方向不对）

阶段 2：写作（按 01→08 顺序写，不跳）

• 每篇写完先存 reports/{公司名}/《看懂{公司名}》/0X-XX.md
• 不立即推 GitHub——等用户审阅
• 用户提修订意见后修改
• 修订完才 git push

阶段 3：跨篇一致性扫描（08 篇全部写完后）

派 Explore agent 并行扫描 8 篇做以下检查：

1. 同一数字（市值、净利润、持股比例）跨篇是否一致
2. 同一术语（FBS、SBC、Non-IFRS）首次出现是否解释
3. 引用关系：02 篇说"详见 06 篇"是否真的对应
4. 要点回顾 vs 正文是否数字一致

阶段 4：发布前最终核查

# 推送前必须本地 grep 一次（按 ai-berkshire 隐私规则）
grep -r "<本机用户名>\|/Users/\|<个人身份信息>" reports/ | head

确认无误后才 git pull --rebase && git commit && git push。

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六、修订意见处理流程

用户给修订意见时，按以下顺序处理：

1. 先核查事实（不要直接改）

如果用户说"X 数据不对"，先用 Bash/Read 找原始数据交叉验证：

• 看 ai-berkshire 项目里同公司的 earnings/财报报告
• 看富途/官方披露
• 给出"用户说的数据 vs 我查到的数据 vs 我之前用的数据"三方对比

2. 判断修订级别

级别	类型	处理
🔥 硬错误	数字错、归因错、口径错	必改，不需犹豫
⚠️ 主观化	强主观词、绝对化、流量党比喻	弱化或删除
🔬 颗粒度	来源标注、口径细化	优先级低，按可读性平衡
❓ 不可靠	第三方测算差异大	删比改更稳（用户明确指示）

3. 修订后联动检查

修一处先想"哪些地方还会引用这个数字/概念"。例：

• 改了总市值 → 全系列联动改 PE / 主业 PE / 折让 / FCF Yield
• 改了持股 % → 改 TOP 10 排序 + 历史持股表 + 减持清单
• 改了术语口径 → 改首次定义 + 后续引用 + 要点回顾

4. 推送后立即报告

推送成功（commit hash）。
[N] 处修订总结 [带表]：
- 改了什么
- 联动改了什么
- 还有什么没改

下一步等指示。

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七、本 skill 不做什么

• 不替读者做投资决策——所有篇章末尾"不构成投资建议"
• 不预测股价——只给"情景 + 触发条件"
• 不算"期望年化回报"加权值——主观概率分配会误导读者
• 不写"X 大佬也持有" —— 用别人的持仓为自己的判断背书是反价值投资的
• 不强求 8 篇都写——如果某篇没足够独立内容（如某公司管理层不够特别），合并到其他篇或减篇数

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八、合规与隐私

• 所有公开报告只用公开信息（财报、官方披露、券商研报、知名第三方机构）
• 不用任何用户个人信息（公司花名、内部 IM、未公开持仓信息）
• 推送前必须用 grep 扫描 本机用户名 / /Users/ / 真实姓名 等隐私字段
• 公开署名按用户多层身份策略，不混用

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一句话总结

写《看懂 X 系列》的核心能力 ≠ 写得好，而是改得严—— 89% 的财经长文死于伪精确数字、主观加权期望值、绝对化表述。本 skill 的存在就是为了把这些坑全部标记出来，写之前避开，写之后扫干净。