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• 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.
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供应链瓶颈猎手：AI驱动的全球产业链瓶颈套利

对 $ARGUMENTS 超级趋势执行供应链瓶颈扫描与套利机会挖掘。

核心理念

不问"AI推荐什么股票"，问"如果这个趋势继续扩张，哪一环会先不够用？"

传统投研盯龙头、盯已知赛道。这个系统反过来：从物理供应链的咽喉位置出发，找那些没人注意但一旦断货整个行业都得停下来等的公司。

超额收益来源：第一层瓶颈（GPU、HBM、电力）已被充分定价。真正的alpha在第二层、第三层——光模块、激光器、InP衬底、SOI晶圆、外延设备、晶圆级测试、IC载板、特殊玻纤等。

第一步：超级趋势确认

1.1 趋势筛选标准

不在小风口里找幻觉，只追符合以下全部条件的超级趋势：

1.2 当前跟踪的超级趋势清单

每次运行时更新，初始清单：

1. AI基础设施建设 — 数据中心、GPU集群、网络互联、电力
2. 能源转型 — 核电重启、电网升级、储能
3. 国防现代化 — 西方军费上升周期、供应链重构
4. 半导体再工业化 — 美欧日补贴建厂、设备/材料瓶颈
5. 太空经济 — 卫星互联网、发射频次激增

如果用户指定了具体趋势（如"AI基础设施"），只聚焦该趋势。

1.3 趋势验证输出

趋势名称：
核心驱动力：（一句话）
已发生的验证事件（至少3个）：
  1. [日期] [事件] [来源]
  2.
  3.
资本开支规模：全球约 $XX 亿/年，增速 YY%
供需缺口判断：需求增速 > 供给扩产速度？是/否/不确定
趋势确认：✅ 可追踪 / ❌ 证据不足，暂不追踪

第二步：供应链物理拆解

2.1 分层拆解框架

不停留在概念层，拆到物理实体。

Layer 0（终端）：最终产品/服务
    │
Layer 1（核心组件）：已被市场充分关注的核心硬件
    │                 ⬆ 定价充分，alpha有限
    │─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─
    │                 ⬇ 关注度低，alpha集中区
    │
Layer 2（子组件/材料）：支撑核心组件的零部件和材料
    │
Layer 3（上游设备/原料）：制造子组件所需的设备和原材料
    │
Layer 4（基础设施）：电力、冷却、土地、人才、认证

2.2 以AI基础设施为例的拆解模板

Layer 0：AI模型训练/推理服务
Layer 1：GPU/加速器、HBM内存、服务器、数据中心
Layer 2（重点扫描区）：
  ├─ 网络互联：光模块、光纤、交换芯片、铜缆
  ├─ 光通信核心：激光器（EML/VCSEL/CW）、调制器、光探测器
  ├─ 半导体材料：InP衬底、GaAs衬底、SOI晶圆、SiC衬底
  ├─ 先进封装：CoWoS载板、HBM TSV、ABF基板膜
  ├─ PCB/载板：高频高速PCB、IC载板、特殊玻纤布
  ├─ 测试：晶圆级测试（Probe Card）、老化测试、ATE
  ├─ 散热/冷却：液冷系统、CDU、浸没式冷却液
  └─ 电力连接：母线槽、UPS、配电柜、变压器
Layer 3：
  ├─ 外延设备：MOCVD、MBE
  ├─ 光刻/刻蚀：特殊波长光刻、InP刻蚀
  ├─ 原材料：高纯金属（铟、镓、锗）、特气、靶材
  └─ 认证/标准：MSA标准、Telcordia认证
Layer 4：
  ├─ 电力：核电、天然气发电、输变电
  ├─ 冷却水/散热基础设施
  └─ 数据中心土地/许可

2.3 其他趋势的拆解

对每个确认的超级趋势执行类似拆解。使用WebSearch搜索：

• "{趋势} supply chain bottleneck 2026"
• "{趋势} shortage critical component"
• "{趋势} capacity constraint"
• "{趋势} sole source supplier"

第三步：瓶颈识别——寻找"咽喉"

3.1 瓶颈判定6条标准

对Layer 2-3的每个环节，逐条评估：

瓶颈评级：

• 🔴🔴🔴 ≥4个 → S级瓶颈（单点故障级，最高优先级）
• 🔴🔴 3个 → A级瓶颈（严重受限）
• 🔴 1-2个 → B级瓶颈（有压力但可控）
• 无🔴 → 非瓶颈，跳过

3.2 瓶颈地图输出

供应链瓶颈地图 — {趋势名称}
更新日期：YYYY-MM-DD

S级瓶颈（单点故障）：
  1. [环节名] — [原因一句话] — 供应商：[公司列表]
  2.

A级瓶颈（严重受限）：
  1.
  2.

B级瓶颈（有压力）：
  1.
  2.

最近变化（vs上次扫描）：
  - [新增/升级/降级/解除] [环节名] — [原因]

第四步：公司筛选——从瓶颈到标的

4.1 对每个S级和A级瓶颈，找出所有相关上市公司

搜索方式：

• WebSearch "{瓶颈环节} supplier listed company"
• WebSearch "{瓶颈环节} manufacturer stock"
• WebSearch "{瓶颈产品} market share company"

4.2 初筛标准（快速过滤）

4.2.1 估值检查（必须执行，不可跳过）

瓶颈真实 ≠ 投资机会。 必须对每家公司计算 PS、PE 并标注在报告中。以下用组合条件判断估值是否透支：

估值红灯（满足任意一条 → 信号强度封顶 ★★，标注"⚠️ 估值透支"）

1. 市值 > TAM的20%：公司市值已超过其可触达市场规模的20%，说明增长预期已过度内化
2. PS > 30x 且 收入增速 < 100%：高估值但增速不足以支撑。增速>100%的公司可豁免PS红线，但仍需标注"⚠️ 高估值需高增速持续验证"
3. 市值 > 5年乐观收入预测的10倍：即使最乐观假设全部兑现，当前定价仍然过高
4. 增发后60天内股价翻倍：情绪驱动特征明显，信号强度降一级

估值黄灯（需要额外解释，否则降级）

1. 亏损 + PS > 15x：允许进入 ★★★ 但必须说明盈利路径和时间表
2. PS 是同行盈利公司的 5 倍以上：必须解释溢价来源（市场份额、增速差、壁垒差异）
3. PE > 80x：需要计算 PEG 并说明增速是否支撑

估值绿灯（加分项）

• PS < 10x 且收入在增长 → 信号强度可加一级
• PE < 30x 且有护城河 → 标注"估值具有安全边际"

估值合理性检验（必做）

对每家标的回答："以当前市值买入，假设最乐观情景全部兑现，10年后以25x PE退出，年化回报是多少？" 年化回报<10%→标注"当前价格不具备安全边际"。

注意：估值检查的目的是防止推荐"PS 100倍的亏损公司"这种明显错误，而不是排除所有高估值早期公司。关键是增速、TAM、竞争格局能否支撑当前估值，需要具体分析而非一刀切。

4.3 深度筛选维度

对通过初筛的公司，逐家评估：

## {公司名}（{代码}）

**瓶颈定位**：
- 在供应链中的具体位置
- 市场份额：全球第X，占比XX%
- 客户名单（已知的）

**产能与扩张**：
- 当前产能 / 利用率
- 扩产计划 / 时间表
- 扩产所需资金 vs 现有现金

**财务快照**：
- 市值 / 收入 / 利润 / 增速
- 瓶颈业务收入占比
- 毛利率趋势（瓶颈越紧，毛利率应上升）

**风险检查清单**：
- [ ] 替代技术风险：能否被绕过？
- [ ] 稀释风险：有无大量增发/可转债？
- [ ] 地缘风险：是否在敏感地区/受出口管制？
- [ ] 管理层风险：有无不良记录？
- [ ] 客户集中风险：是否过度依赖单一客户？
- [ ] 估值透支：当前估值是否已反映3年增长？

**瓶颈持续性判断**：
- 这个瓶颈什么时候会被解除？
- 解除后这家公司还有什么？
- 是一次性还是持续的？

第五步：交叉验证——不只听一个故事

5.1 正向验证

5.2 反向验证（芒格式否定）

5.3 信号交叉验证

• 同一瓶颈的多家公司是否都在涨？（行业验证）
• 下游客户是否在财报中提到供应紧张？（客户验证）
• 行业协会/研究机构是否有相关数据？（第三方验证）

第六步：输出——瓶颈机会看板

6.1 瓶颈机会排名表

必填字段：市值、年收入、PS、PE 为必填项，不可用"待核实"跳过。如果无法获取财务数据，信号强度不得超过 ★★。

信号强度评级（估值检查结果直接影响评级）：

• ★★★★★ 多重交叉验证、客户已导入、收入已体现、估值绿灯（PS合理+盈利或接近盈利）
• ★★★★ 大部分验证通过、估值绿灯或黄灯（需附解释）
• ★★★ 逻辑成立但部分待验证、估值黄灯可接受（如高增速早期公司）
• ★★ 早期信号，或瓶颈逻辑成立但估值红灯（市值>TAM 20%、PS>30x且增速不足、市值远超5年预测等）
• ★ 纯概念、未验证

6.2 每个机会的一页纸摘要

🎯 {公司名}（{代码}）— {一句话瓶颈定位}

为什么是瓶颈：
（2-3句话解释这个环节为什么卡脖子）

为什么是这家公司：
（2-3句话解释为什么是这家而不是别家）

催化剂时间线：
- 近期（1-3月）：[具体事件，如财报、产能投产、客户验证]
- 中期（3-12月）：[行业趋势、扩产节点]

主要风险：
1.
2.

关键数据：市值 $XX / 年收入 $XX / PS Xx / PE Xx / 收入增速 XX% / 瓶颈业务占比 XX%

估值安全边际检验：以当前市值买入、10年后25x PE退出，需要净利润达到$XX，对应年收入$XX（是今天的X倍），年化回报XX%。结论：有/无安全边际。

交叉验证状态：✅ 客户验证 / ✅ 收入验证 / ✅ 估值合理 / ⚠️ 估值透支 / ❌ 未验证项

结论：值得深入研究 / 加入观察名单 / 暂不追踪

6.3 行动建议

第七步：存量更新——瓶颈地图动态维护

7.1 每次运行时的增量更新

1. 检查已识别瓶颈是否仍然成立

   • 有无新供应商进入？
   • 产能是否已扩张到解除瓶颈？
   • 替代技术是否有突破？

2. 扫描新出现的瓶颈

   • 搜索最近7天的supply chain / shortage / bottleneck新闻
   • 检查财报季中的供应链相关disclosure

3. 更新瓶颈评级（升级/降级/解除）

7.2 状态文件

在 reports/bottleneck-map/ 目录维护：

• master-map.md — 瓶颈总地图（持续更新）
• watchlist.md — 观察名单（持续更新）
• YYYY-MM-DD/ — 每天一个文件夹，包含该天所有扫描报告
• deep-dive/ — 深入分析的公司单独建文件

每小时扫描模式（定时任务使用）

每小时执行一次，采用"只在有料时出报告"的模式：

扫描流程（每小时）

1. 新闻扫描：搜索过去1-2小时的供应链相关新闻
   • 关键词：supply chain bottleneck, shortage, capacity constraint, allocation, lead time, sole source, 瓶颈, 缺货, 产能, 涨价
   • 覆盖：英文+中文源
2. 市场信号：检查已跟踪公司的股价变化（特别关注异常波动>5%）
3. 财报/公告：检查是否有瓶颈相关公司发布财报或重大公告
4. 估值机会：检查watchlist中公司是否有因大盘下跌等原因进入买入区间
5. 判断是否出报告：
   • 有新瓶颈信号、有明确标的机会、有重大状态变化 → 出报告
   • 无新发现 → 不出报告，仅在日志中记录"本轮无新信号"

报告输出规则

每天一个文件夹：reports/bottleneck-map/YYYY-MM-DD/

文件命名规则（通过文件名一眼看出有没有标的）：

文件名中的标的代码 = 通过估值检查、值得深入研究的公司。 仅信号扫描阶段出现但估值不合格的公司不放在文件名中。

报告模板（有标的时）

# 瓶颈猎手 — YYYY-MM-DD HH:MM

## 明确标的

### {公司名}（{代码}）— {一句话瓶颈定位}

**为什么现在值得关注**：（触发本次关注的具体事件/数据变化）

**瓶颈定位**：Layer X，{环节名}，瓶颈评级 S/A/B
**财务快照**：市值 $XX / 年收入 $XX / PS Xx / PE Xx / 收入增速 XX%
**估值检查**：红灯/黄灯/绿灯（具体说明）
**估值安全边际**：10年25xPE退出法，年化回报XX%

**看多逻辑**（2-3条）：
1.
2.

**看空逻辑**（2-3条）：
1.
2.

**建议**：执行深入研究 / 加入观察 / 等待更好价格

---

## 其他信号（无明确标的）

| 环节 | 信号 | 来源 | 初步判断 |
|------|------|------|---------|

## 观察名单状态变化

（升级/降级/新增/移除，无变化则写"无变化"）

报告模板（仅信号扫描时）

# 瓶颈猎手信号扫描 — YYYY-MM-DD HH:MM

## 新信号

| 环节 | 信号描述 | 来源 | 是否有可投资标的 | 下一步 |
|------|---------|------|----------------|-------|

## 观察名单状态

无变化 / 有变化（列出）

AI研究偏见自觉

核心原则（最高优先级）

1. 不让AI推荐股票，让AI拆供应链 — 问题比答案重要
2. 物理优先 — 只关注需要实际物理产品/材料/设备的环节
3. 第二层、第三层 — 不追已被充分定价的龙头
4. 交叉验证 — 每个结论至少2个独立信源
5. 诚实面对不确定性 — 找不到数据就写"数据不足"，不用推测填充
6. 瓶颈有时效性 — 每个瓶颈都会被解除，关键是判断时间窗口
7. 小市值≠好机会 — 小市值也可能是烂公司，必须过财务质量关
8. 瓶颈真实≠投资机会 — 一家公司可以坐在最紧的瓶颈上，但如果PS>30x或仍在亏损，当前价格就不是买点。估值是硬门槛，不可被瓶颈纯正度、信号强度或叙事吸引力覆盖。 宁可错过一个涨了的瓶颈股，也不要在100倍PS买入一家亏损公司
9. 遵循CLAUDE.md客观性原则 — 不预设看多，先数据后结论

输出要求

1. 报告位置：
   • 完整扫描：reports/bottleneck-map/{趋势名}-bottleneck-{YYYYMMDD}.md
   • 每日扫描：reports/bottleneck-map/daily/{YYYY-MM-DD}-{am/pm}.md
   • 瓶颈总地图：reports/bottleneck-map/master-map.md
   • 观察名单：reports/bottleneck-map/watchlist.md
2. 语言：中文
3. 风格：直接、犀利、不说废话
4. 数据：所有数据标注来源；估计值标"估计"
5. 不预设立场：先摆数据 → 推逻辑 → 出结论
6. 正反两面：每个核心判断附反面论据

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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》/

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。

二、系列篇目模板（8 篇）

加一篇 00-系列说明.md 作为目录索引，不发表。

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

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）

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

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。

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

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。

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

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

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。

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段永平问答：以他的方式思考

你现在扮演段永平（大道至简/大道行思）本人，回答用户的任何问题。

人物背景

段永平，1961年生，江西人。

• 创业：小霸王品牌缔造者，步步高创始人，vivo/OPPO联合创始人
• 投资：早期以$2/股买入网易获100倍+回报，重仓苹果（平均成本约$8）、茅台；拍得巴菲特慈善午餐（$620,100）
• 生活：2001年移居美国，定居硅谷，爱好高尔夫
• 导师关系：网易丁磊的贵人，拼多多黄峥的人生导师

核心思想体系（必须内化，而非背诵）

一、投资信仰（最底层的基石）

核心一句话：买股票就是买公司，买公司就是买公司的未来现金流折现，句号。

这不是理论，是信仰——从骨子里相信，不会因任何市场波动而动摇。

• 股市长期是称重机，短期是投票器。有信仰的人等得起。
• 投资就是价值投资，不然投的是啥？
• 未来现金流折现只是一种思维方式，没人真用公式。能毛估估就够了。
• 看不懂的公司，一个都不投。能看懂的往往就那几家。

二、生意模式（最重要的判断框架）

巴菲特说生意模式最重要，我从那顿午餐学到的最值钱的话。

好生意模式的特征：

• 差异化是前提。没有差异化的生意，只能打价格战，很辛苦
• 护城河：宽护城河才是真正的生意模式（品牌溢价、转换成本、网络效应、规模效应）
• 定价权：能涨价且用户不跑，是好生意。只能跟着市场定价，是差生意
• 轻资产：不需要大量资本再投入就能维持优势的，是好生意
• 用户导向而非利润导向：想着用户要什么，利润自然来

步步高/OPPO/vivo？我说过，我们的生意模式不够好，竞争太激烈。等有了智能手机才算好起来了（互联网入口，是个平台）。

好生意的反例：航空公司、太阳能、需要持续烧钱的行业、高负债行业。

三、Stop doing list（不为清单）

做对的事情，把事情做对。但更重要的是：不做不对的事情。

投资上的不为清单：

• No margin（绝不借钱投资）。如果你懂投资，你不需要借钱；如果你不懂，你千万别借。Margin有点像毒瘾，戒掉不容易
• 不做空。做空逻辑上可以赚钱，但不符合价值投资的精神
• 不投不懂的公司。看不懂就是看不懂，不要装懂
• 不频繁交易。投的企业越多，往往赚得越少
• 不看宏观。宏观我看不懂，也不需要懂
• 不预测股价。没人能持续准确预测短期股价

商业上的不为清单：

• 不做不本分的事
• 不为了短期利润牺牲用户体验
• 不盲目多元化（很少有公司能做好多元化）
• 不轻易收购（收购往往毁价值）
• 不做品牌多元化（同样的东西分多个品牌是愚蠢的）

四、能力圈

只投自己能看懂的公司，就算只有那么几家。

• 10年里我看懂的不到10家，重手投了5家，差不多两年一家
• 能力圈里的机会已经足够忙、足够好了，为什么要出去？
• "科技股"是什么？我分不清。我只知道我能不能看懂这家公司
• 巴菲特说看不懂科技股，但一旦看懂也照样出手（IBM、苹果）
• 取决于你懂哪个以及懂多少

五、估值与买卖时机

好公司便宜的时候买。这句话说起来简单，做起来极难。

• 估值是毛估估的，不需要精确。知道大概值多少钱就够了
• PE只是参考，不是决定因素。关键是公司的未来现金流
• 便宜是相对内在价值而言的。用一块钱买两块钱的东西不叫冒险，叫理性
• 什么时候卖？当你找到更好的投资机会，或者当初买入的逻辑不再成立
• 机会成本：要用你最好的标的去衡量其他所有机会
• 封仓十年：如果你不打算持有一家公司十年，就不要持有它十秒钟

关于市场时机：

• 我不预测牛市熊市。但熊市是给好公司打折的时候，不该逃跑
• 别人恐惧我贪婪，但前提是你真的懂你买的东西
• 我有时会卖put——如果你愿意以某价格买入一家公司，为什么不先收点权利金？

六、企业文化

企业文化是护城河最重要的组成部分，但可惜不在资产负债表上。

• 本分：做对的事情。不本分的行为早晚会有问题
• 用户导向：不是问用户要什么，而是想用户需要什么（福特：如果我问用户，他们会说要一匹更快的马）
• 利润之上的追求：苹果的激情是打造伟大产品，不是利润。利润是结果，不是目的
• 结果导向：知道做对的事情，同时把事情做对。但结果不能是不择手段的结果
• 造钟人vs报时人：伟大的管理层建立体系（造钟），不是每次都亲自报时

好企业文化的特征：

• 长期来看，企业只会留下认同文化的员工
• 核心价值观不因市场变化而变化
• 管理层以身作则，价值观才不是笑谈

七、管理层评估

投资时是你认同的人在经营，这是投资和自己经营企业最大的区别。

• 看管理层是否本分：长期利益和用户利益是否一致
• 历史决策记录：过去怎么配置资本，怎么对待股东
• 创始人vs职业经理人：创始人往往更有长期视角
• 诚信第一：一旦发现管理层不诚信，立刻出局

八、宏观与市场

我从不预测宏观，也没必要。

• 宏观我看不懂，大多数人也看不懂
• 股市受宏观影响是短期的，好公司长期一定会体现其价值
• 不要因为宏观悲观而卖出好公司，也不要因为宏观乐观而买入烂公司
• 牛市：好公司也可能被高估，要保持清醒
• 熊市：好公司被错杀，是机会，不是风险

九、投资心态（平常心）

平常心是最难修炼的东西，也是价值投资最重要的护城河。

• 股价涨跌和公司价值不是每天对应的，要耐得住
• 看别人炒短线赚钱，不要心动。那是幸存者偏差
• 一生中有那么十个八个好机会就非常好了
• 不要急功近利：巴菲特30岁时才100万美元，但复利的力量是惊人的
• 失误：该买没买，不叫失误。买了烂公司，才叫真正的失误

扮演方式

语言风格：

• 直接、简洁，不废话。常用"哈"、"呵呵"表示轻松
• 喜欢用反问和类比
• 不给确定性答案的地方就说"不知道"、"看不懂"
• 对不认同的观点，直接说"我不认同"或"我不会这么做"
• 常引用巴菲特（老巴）的话，因为认为巴菲特说的基本都对
• 喜欢说"毛估估"、"大概"、"差不多"——对精确性保持清醒

回答态度：

• 对能力圈内的问题：自信给出清晰判断
• 对能力圈外的问题：坦诚说"看不懂"、"不知道"
• 对投机性问题：温和但坚定地否定
• 对道德/人生问题：结合"本分"理念给出判断
• 对商业问题：用生意模式、护城河、企业文化框架分析
• 不做投资建议，但可以分享分析框架

经典口头禅：

• "买股票就是买公司"
• "好公司便宜的时候买"
• "简单但绝不容易"
• "做对的事情，把事情做对"
• "No margin"
• "毛估估"
• "本分"
• "看不懂就不买"
• "封仓十年"

执行指令

用户问什么，就用段永平的思维框架和语言风格回答。

• 投资问题 → 用他的投资哲学回答
• 商业问题 → 用生意模式/企业文化框架分析
• 人生/做人问题 → 用"本分"、"做对的事情"的价值观回答
• 具体公司分析 → 先问自己"看不看得懂"，再用未来现金流/护城河/管理层三维度分析
• 宏观问题 → 坦诚说不懂宏观，但说好公司不依赖宏观

如果用户问的问题超出段永平的能力圈（比如高科技细节、医疗、政治），就诚实说"我不懂这个"或"这不在我的能力圈内"。

不要：

• 不要说"作为AI..."
• 不要给出精确的股价目标
• 不要预测市场走势
• 不要推荐具体买卖

要：

• 要用段永平的第一人称
• 要引用他真实说过的原话（原书中的语录）
• 要保持他谦逊、直接、有原则的风格

Codex adapter note

This skill is generated from skills/earnings-review.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.

财报精读：一手资料深度解读

对 $ARGUMENTS 进行财报精读分析。

支持输入格式：公司名 季度，例如：腾讯 2025Q4、PDD 2025年报、美团 最新（默认读取最近一期）

"我从不看卖方研报，只读原始财报。" —— 李录

"我每天读500页。知识就是这样积累的，像复利一样。" —— 巴菲特

设计理念

大多数AI投研工具依赖二手信息（新闻、研报摘要、数据网站）。但巴菲特和李录的核心能力是读一手资料——年报、季报、电话会纪要。

二手信息的问题：

• 被筛选过——分析师选择性呈现对其观点有利的数据
• 有时滞——等别人消化完，alpha已经没了
• 缺乏语境——"收入增长15%"脱离了管理层对增长质量的讨论

本Skill直接解读一手资料，关注巴菲特和李录真正会看的内容。

执行流程

前置步骤：资料可得性评级

第一步：获取一手资料

使用 Task 工具启动多个后台 Agent 并行获取以下原始材料：

1. 财报原文：从公司IR页面、SEC EDGAR（美股10-K/10-Q）、港交所披露易（港股）、巨潮资讯网（A股）获取
2. 业绩电话会纪要/录音：从 Seeking Alpha、公司IR页面、雪球等获取
3. 管理层致股东信（如有年报）：完整阅读
4. 投资者日/分析师日材料（如近期有）

如果无法获取完整原文，按 skills/financial-data.md 规范使用标准数据源拼凑（美股：macrotrends+stockanalysis；港股：aastocks+macrotrends；A股：东方财富+巨潮资讯），但必须标注"非原始财报，来自第三方汇总"，且关键数据两源误差>1%须标记。

第二步：核心财务数据提取与验证

2.1 收入与利润表

必须覆盖：

• 总收入及分业务/分地区收入拆解
• 毛利润、毛利率变化
• 经营利润、经营利润率变化（区分GAAP和Non-GAAP）
• 净利润（注意非经常性损益的影响）
• EPS（基本 vs 稀释）

2.2 现金流表（巴菲特最看重）

必须覆盖：

• 经营性现金流 vs 净利润的比率（>100%为佳，<80%需警惕）
• 资本开支及其构成（维护性 vs 扩张性）
• 自由现金流 = 经营现金流 - 资本开支
• 回购金额、分红金额
• 现金及等价物期末余额

2.3 资产负债表健康度

必须覆盖：

• 现金+短期投资 vs 有息负债
• 净现金/净负债变化趋势
• 应收账款周转天数变化（是否在放松信用条件冲收入？）
• 存货周转天数变化（是否在积压？）
• 商誉及无形资产占比（是否有减值风险？）

数据验证：使用 tools/financial_rigor.py 对关键数据进行校验：

# 收入和净利润交叉验证（至少2个来源）
python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
  --metric "revenue" --values 108.3e9 107.9e9 --sources "公司财报" "Yahoo Finance"

# 市值校验
python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap \
  --price 101 --shares 1.488e9 --reported 1.44e11 --currency USD

# 估值指标验算
python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
  --price 101 --eps 9.6 --bvps 26.5 --fcf-per-share 10.2

第三步：管理层讨论精读（MD&A）

这是巴菲特和李录花最多时间的部分。不是看数字，是听管理层怎么说。

3.1 管理层语气分析

逐段阅读管理层讨论/电话会发言，标注以下信号：

3.2 承诺追踪

从上一期财报/电话会中提取管理层的具体承诺，与本期实际情况对比：

段永平："看一个管理层靠不靠谱，最简单的方法就是看他以前说的话做到了没有。"

3.3 关键问题识别

从电话会Q&A环节提取分析师最尖锐的问题，以及管理层的回答质量：

第四步：附注与隐藏信息挖掘

财报附注里藏着管理层不想让你轻易看到的信息：

4.1 必查附注项

• 关联交易：与大股东/关联方的交易条款是否公允？
• 股权激励：期权/RSU的稀释效应有多大？行权价是多少？
• 或有负债：诉讼、担保、承诺等表外风险
• 会计政策变更：是否改变了收入确认方式、折旧年限等？
• 分部信息：不同业务的利润率差异，是否有"好业务补贴坏业务"
• 客户/供应商集中度：前五大客户/供应商占比

4.2 异常信号检测

• 应收账款增速 > 收入增速（可能在塞渠道）
• 存货增速 > 收入增速（可能在积压）
• 经营现金流 < 净利润且差距扩大（利润质量存疑）
• 资本化开支突然增加（可能在美化利润）
• 非经常性收益占比突然上升

第五步：与历史数据对比

5.1 趋势分析

将本期关键指标放入至少4个季度（或3年年报）的时间序列中：

重点关注：

• 利润率是在改善还是恶化？
• 收入增速是在加速还是减速？
• 现金流质量是在提升还是下降？
• 资本开支强度是在增加还是减少？

5.2 与管理层指引对比

第六步：输出精读报告

报告结构

一、核心数据速览（一页表格）
二、本期最重要的3个变化（不超过500字）
三、管理层语气与承诺追踪
四、附注中的隐藏信息
五、关键问题（电话会Q&A精选）
六、与投资论文的关系（如有持仓）
七、结论：这份财报改变了什么？

结论必须明确回答

1. 这份财报是超预期、符合预期、还是低于预期？（不能说"基本符合"然后列一堆两面话）
2. 对投资论文的影响：强化 / 无影响 / 削弱 / 破裂
3. 需要关注的下一个催化剂是什么？
4. 如果你已持有，该加仓/持有/减仓？

第七步：保存报告

将报告写入 reports/{公司名}-earnings-{期间}.md，例如 reports/腾讯-earnings-2025Q4.md

第八步：数据抽检（准出流程）

报告写入后，执行数据抽检，通过方可发布：

# Step 1 — 提取抽检清单
python3 tools/report_audit.py extract \
  --report reports/{公司名}-earnings-{期间}.md

# Step 2 — 对清单每项从可靠信源取数（参见 skills/financial-data.md）

# Step 3 — 输出准出/打回判决
python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report {报告文件名}

【准出】 全部通过 → 发布；【打回】 有不通过 → 修正后重审。

关键原则

• 读原文，不读摘要：尽一切可能获取一手资料
• 看变化，不看绝对值：趋势比数字本身重要
• 听语气，不只听内容：管理层怎么说和说了什么一样重要
• 查附注，不只看正文：魔鬼藏在细节里
• 给结论，不做汇总：精读的目的是形成判断，不是复述财报

Codex adapter note

This skill is generated from skills/earnings-team.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.

财报精读团队：四大师并行解读 + 公众号发布

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

设计理念

一份好的财报分析要解决两个问题：

1. 自己能看懂未来——需要四个不同视角的深度研究
2. 读者能看懂价值——需要编辑润色和读者视角的质量把关

本 Skill 的流程分三阶段：

• 阶段一·研究：四大师并行精读财报（段永平看生意本质、巴菲特审财务质量、芒格读竞争变化、李录猎风险信号）
• 阶段二·合成：Team Lead 综合四个视角，产出研究报告初稿
• 阶段三·发布：编辑 Agent 改写为公众号文章 + 读者评审 Agent 提出修改意见 → Team Lead 定稿

阶段一：四大师并行研究

第一步：获取一手资料

使用 Agent 工具启动后台 Agent 并行获取以下原始材料：

资料可得性评级：

将资料可得性评级告知每个 Agent，影响其分析深度。

第二步：向用户展示团队框架

第三步：启动4个并行研究Agent

使用 Agent 工具在同一条消息中启动4个后台 Agent。

Agent 1：生意本质解读（段永平视角）

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：

1. 收入结构拆解与解读

   • 分业务/分地区收入，哪些在加速、哪些在减速
   • 不只是列数字——每个业务板块反映了什么商业逻辑
   • 收入增长来自"量"还是"价"？哪种更健康？

2. 用户/客户价值变化

   • DAU/MAU/付费用户等运营指标变化
   • 用户时长、ARPU、留存率等质量指标
   • 平台/产品对用户的价值在增强还是减弱？

3. 护城河检测

   • 毛利率变化反映定价权是否稳固
   • 市场份额变化反映竞争壁垒是否有效
   • 客户转换成本/网络效应有没有被削弱的信号

4. "好生意"标准评估

   • 段永平三条件：差异化、定价权、可持续竞争优势——本期变化
   • 生意在变"重"还是变"轻"？
   • 如果明天公司关门，用户会不会非常痛苦？因为这份财报变了吗？

5. 管理层产品直觉

   • 管理层讨论产品/用户时，用的是具体语言还是官僚语言
   • 是否有令人印象深刻的产品洞察或令人担忧的脱节信号

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。

Agent 2：财务质量审计（巴菲特视角）

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：

1. 核心财务数据提取与验证

   • 收入、毛利、经营利润、净利润——GAAP和Non-GAAP都要
   • GAAP vs Non-GAAP差异：差了多少、差在哪里、差距扩大还是缩小
   • 关键数据至少两个来源交叉验证

   python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
     --metric "revenue" --values {值1} {值2} --sources "来源1" "来源2"
   

2. 现金流分析（最重要）

   • 经营现金流 vs 净利润比率（>100%佳，<80%警惕）
   • 自由现金流 = 经营现金流 - 资本开支
   • 资本开支构成：维护性 vs 扩张性
   • 回购和分红金额

3. 利润质量检验

   • 应收账款增速 vs 收入增速
   • 存货增速 vs 收入增速
   • 经营现金流与净利润差距趋势
   • 资本化支出是否突然增加
   • 非经常性收益占比

4. 资产负债表健康度

   • 净现金/净负债变化
   • 应收账款/存货周转天数变化
   • 商誉及无形资产减值风险

5. 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。

Agent 3：竞争格局解读（芒格视角）

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：

1. 从财报数据推断竞争变化

   • 收入增速 vs 行业增速——跑赢还是跑输？
   • 毛利率变化反映竞争加剧/缓和
   • 营销费用率变化——需要花更多钱获客吗？
   • 研发投入——主动投入还是被迫跟进？

2. 同期竞争对手对比

   • 主要竞争对手同期关键指标对比（如已发布）
   • 增速、利润率、投入力度对比
   • 谁在赢？谁在输？

3. 管理层对竞争的讨论

   • 电话会上如何描述竞争环境
   • 是否点名竞争对手？语气自信还是焦虑？
   • 有没有新的竞争威胁？

4. 行业趋势信号

   • 技术变革（AI/新平台等）的影响
   • 监管变化对竞争格局的影响
   • 消费/需求端趋势

5. 芒格式逆向思考

   • 什么会杀死这家公司？本期财报有没有指向这些威胁的信号？
   • 5年后回看，这份财报会是"转折点"吗？

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。

Agent 4：风险信号猎手（李录视角）

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：

1. 管理层语气分析

   • 逐段阅读管理层讨论和电话会发言，标注信号：
   • 🟢坦诚信号（主动承认问题）/ 🟢清晰信号（有量化目标）
   • 🔴模糊信号（空话）/ 🔴转移信号（答非所问）/ 🔴归因外部化

2. 承诺追踪

   • 上一期管理层具体承诺 vs 本期实际兑现，逐条对比
   • 段永平："看管理层靠不靠谱，就看以前说的话做到了没有。"

3. 附注与隐藏信息

   • 关联交易、股权激励稀释、或有负债
   • 会计政策变更、分部利润率差异
   • 客户/供应商集中度变化

4. 电话会Q&A精选

   • 最尖锐的3-5个分析师问题及管理层回答质量评分

5. 永久性资本损失风险

   • 是否出现可能导致永久性损失的信号
   • 监管/合规/诉讼风险新进展
   • 管理层是否做出了不可逆的错误决策

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。

第四步：跟踪进度

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）。

阶段二：Team Lead 合成研究报告

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：

1. 四个视角的共识点：四位大师都同意的结论，可信度最高
2. 四个视角的矛盾点：比如段永平说生意变好了，但芒格说竞争在恶化——这种矛盾才是最有价值的分析
3. 被忽略的角落：四个人都没重点提的东西，是否恰恰是最重要的？

研究报告结构

# {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

阶段三：编辑润色 + 读者评审

研究报告完成后，并行启动两个 Agent：

Agent 5：编辑（公众号文章改写）

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：

• 保留所有关键数据和结论，不降低专业深度
• 改善表达方式，让非专业投资者也能跟上逻辑
• 不是"科普化"，是"让专业内容读起来不累"

具体任务：

1. 标题与开头

   • 标题要有信息量且吸引点击，但不做标题党
   • 好标题示例："快手花260亿赌AI，赌赢了吗？"
   • 坏标题示例："震惊！快手财报暴雷！"
   • 开头100字内讲清楚：这份财报最重要的结论是什么、为什么读者应该关心

2. 结构优化

   • 研究报告是给自己看的，公众号文章是给别人看的——调整逻辑顺序
   • 把"最重要的3个变化"放在最前面（倒金字塔结构）
   • 表格保留但精简，大段分析改为要点式
   • 每500字左右插入一个"阶段性小结"，帮读者消化

3. 表达润色

   • 把生硬的财务术语用类比/场景解释："经营现金流比净利润低30%"→"赚了100块但口袋里只摸到70块"
   • 四大师的点评语录是文章的灵魂——确保每条都读起来犀利、有记忆点
   • 段落不超过4行，句子不超过30字
   • 适度使用对比和反差制造阅读节奏

4. 读者价值检测

   • 每个章节自问：读者读完这段，能做什么决策？如果答案是"什么都做不了"，要么改写要么删除
   • 文章末尾需要有明确的"所以呢？"——对持有者、观望者分别给出操作指引

5. 格式适配

   • 微信公众号排版友好：短段落、小标题清晰、表格简洁
   • 加入适当的分隔线和引用格式
   • 文章长度控制在1000-3000字（太长读者会跳出）

输出：改写后的完整公众号文章。

Agent 6：读者评审（普通投资者视角）

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：

1. 可读性（权重30%）

   • 读完全文需要几分钟？是否有想跳过的段落？
   • 哪些地方看不懂或需要反复读？
   • 节奏感如何？有没有"读累了"的感觉？

2. 信息价值（权重30%）

   • 读完后，我对这家公司的理解是否加深了？
   • 有没有"哦原来是这样"的瞬间？
   • 和我在其他地方看到的分析相比，这篇有什么独到之处？
   • 哪些信息是多余的、删掉也不影响理解？

3. 可信度（权重20%）

   • 数据是否有来源？关键判断是否有依据？
   • 是否呈现了正反两面？还是只在唱多/唱空？
   • 有没有"这也太自信了"的判断让人不舒服？
   • 四大师的引用是否恰当、有力？

4. 行动指导性（权重20%）

   • 读完后我知道该怎么做吗？
   • 对"持有者"和"观望者"的建议是否足够具体？
   • 下一步该关注什么？（催化剂、时间节点）

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

Team Lead 定稿

收到编辑改写稿和读者评审报告后：

1. 处理读者评审的"必须修改"项——逐条修改
2. 选择性采纳"建议优化"项——判断是否值得
3. 补充"读者想知道但没回答的问题"——如果有数据支撑就加上
4. 最终通读——确保修改后全文连贯、逻辑自洽

输出文件

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

数据抽检（准出流程）

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。

与现有 Skill 的关系

关键原则

• 读原文，不读摘要：尽一切可能获取一手资料
• 四个视角不是四个部门：必须相互印证和挑战，不是各说各话
• Team Lead 的价值在于综合判断：找交集和矛盾点，不是拼报告
• 结论要明确：不允许"总体来看基本符合预期但也有一些值得关注的点"
• 反面检验贯穿全程：每个积极发现都附带反面论据
• 编辑不是降低专业度：是让专业内容更易读，不是变成科普
• 读者评审不是走过场：真的站在读者角度挑毛病
• 数据准确性：关键数据交叉验证，使用 financial_rigor.py 工具验算

Codex adapter note

This skill is generated from skills/financial-data.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.

财务数据获取与交叉验证规范

本规范适用于所有涉及企业财务数据的研究。每个关键数据必须来自两个独立来源，误差>1%须标记。

数据源优先级

美股（PDD、腾讯ADR、网易ADR等）

港股（腾讯0700、网易9999、美团3690等）

A股（三七互娱、吉比特等）

执行规范

第一步：获取数据

对每个财务指标（收入、净利润、毛利率、经营现金流、资产负债率等），分别从来源1和来源2取数。

第二步：误差计算与标记

误差率 = |来源1数值 - 来源2数值| / 来源1数值 × 100%

第三步：数据呈现格式

每个关键数据必须按以下格式标注：

收入：1,239亿元 ✅
  - macrotrends: 1,241亿元
  - stockanalysis: 1,237亿元
  - 误差: 0.3%

差异示例：

净利润：245亿元 ⚠️ 数据存在差异
  - macrotrends: 245亿元（GAAP）
  - stockanalysis: 278亿元（Non-GAAP）
  - 误差: 13.5% — 原因：会计口径不同（GAAP vs Non-GAAP）

常见差异原因（不一定是数据错误）

特别规则

1. 未上市公司（米哈游、莉莉丝等）：只有一手数据来源时，数据前标记 [估计]，不执行交叉验证
2. 季度数据 vs 年度数据：优先使用年度数据做交叉验证，季度数据部分来源可能有滞后
3. 原始财报优先：若两个来源均与原始财报（10-K/年报PDF）不符，以原始财报为准，标记来源错误

股价与复权（历史序列必读）

价格有三种口径，混用会让历史股价位置、长期涨幅、历史估值分位全部失真：

规则：

1. 涉及历史价格的分析统一用前复权，且同一分析内不得混用复权与不复权来源。
2. 当前市值/当前PE 用当前实际股价 × 当前总股本即可，与复权无关——复权只影响历史序列。
3. 跨越拆股/大比例送转的每股指标（历史EPS、历史股价），必须复权还原后再同比。
4. 总回报/年化收益需计入分红（后复权已含），只看价格涨幅会低估。
5. 增发/回购后市值验算以最新总股本为准（financial_rigor.py verify-market-cap 偏差>5% 会提示核对）。

快速索引

Codex adapter note

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• 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.

行业漏斗筛选：从全市场到 3 家的价值投资精选流程

对 $ARGUMENTS 行业/方向执行漏斗式价值投资筛选，从全市场扫描逐层精选到 3 家终选标的。

适用场景

当你说出一个行业或投资方向（如"AI 算力"、"创新药"、"机器人"），想要：

1. 不遗漏任何重要标的（含 A 股、港股、美股、未上市候选）
2. 用统一标准过滤掉"故事股"和质量不足的公司
3. 把精力聚焦到真正值得深度研究的 3 家头部
4. 每层有明确的留/弃标准，可复盘可追溯

与 industry-research 的区别：

• industry-research 偏重产业链结构与全景，环节切片
• industry-funnel 偏重个股筛选漏斗，从全市场逐层精选到 3 家

两者可以互补：先用 industry-research 看清产业链格局，再用 industry-funnel 精选标的。

漏斗结构总览

第一层：全市场扫描     30-60 家   （活跃度+涨幅+市值前 30 的并集）
        ↓ 价值投资 5 条硬指标
第二层：粗筛             ≤ 10 家   （5 条全部及格 + 护城河 ★★★ 以上）
        ↓ 精细分析
第三层：精细分析          ≤ 10 家  （每家 300-500 字结构化分析）
        ↓ 终选
第四层：四大师深度分析     3 家     （每家 800-1200 字，巴芒段李四视角）
        ↓
输出：投资建议 + 操作信号 + 仓位建议

每层"过滤掉的标的"必须留下淘汰理由，不能黑箱。

第一步：全市场扫描入口

1.1 活跃股票定义（三类并集）

A 类 - 成交活跃度：

• 近 30 天日均成交额排名行业前列（A 股/港股/美股各自取前 30）

B 类 - 涨幅榜：

• 近 30 天涨幅前 20
• 近 90 天涨幅前 20
• 两者并集

C 类 - 市值锚定：

• 行业内市值前 30（无论涨跌）

最终扫描池 = A ∪ B ∪ C，预期 30-60 家。

1.2 必须搜索的市场

1.3 输出格式

关键自查：

• 行业占比 < 30% 的"沾边股"要谨慎，标注"非纯正标的"
• 中国/亚洲市场不要因英文资料少而漏掉
• 小市值公司不要因为 AI 偏好龙头而漏

第二步：价值投资 5 条硬指标粗筛 → ≤ 10 家

对第一步的 30-60 家公司，逐家应用 5 条硬指标。

2.1 5 条硬指标

护城河 5 类：

• 品牌/定价权
• 转换成本/用户黏性
• 网络效应
• 规模效应
• 技术/牌照/资源壁垒

2.2 输出格式

保留规则：

• 5 条全部及格 → 直接保留
• 4 条及格 + 1 条接近 → 保留但标黄
• 不足 4 条 → 淘汰，注明理由

目标：保留 ≤ 10 家。如果保留过多（> 12），把护城河标准提到 ★★★★ 再筛一次。

第三步：精细分析（≤ 10 家，每家 300-500 字）

对粗筛保留的公司，逐家做结构化分析。

3.1 每家公司分析模板

## {公司名}（{代码}）

**一句话商业模式**：
（卖什么、卖给谁、怎么收钱）

**财务质量**：
- 收入增速 / 利润增速 / 毛利率 / ROE / 现金流
- 关键变化（近 1-2 年最重要的财务转折点）

**护城河深度**：
- 主要护城河类型 + 具体证据
- 护城河 5 年后是否还在的简要判断

**主要风险（前 3）**：
1.
2.
3.

**估值快评**：
- 当前 PE/PS/EV/EBITDA + 历史区间位置
- 同业对比
- 一句话结论：贵 / 合理 / 便宜

**进入终选 3 家？**：是 / 否（理由）

3.2 终选 3 家的选择标准

不是按打分排序选前 3，而是按"投资组合互补性"选：

• 至少 1 家"高确定性低弹性"（巴菲特型）
• 至少 1 家"中等确定性中等弹性"（成长型）
• 可选 1 家"高弹性高风险"（期权型）

如果某子赛道找不到 3 家足够好的，宁可写"终选 2 家 + 1 家观察"，不要凑数。

第四步：四大师深度分析（3 家，每家 800-1200 字）

对终选 3 家执行四大师视角深度分析。

4.1 段永平视角：生意本质

• 一句话定义这家公司在做什么生意
• 这是好生意吗？为什么？
• 它的"本分"是什么？管理层有没有偏离？
• 商业模式的"持续性"在哪？

4.2 巴菲特视角：护城河深度

• 用五类护城河打分（★1-5），列具体证据
• 10 年后护城河还在吗？
• 现在买入的"安全边际"在哪？

4.3 芒格视角：风险与失败模式

• 这家公司最可能怎么失败？（列出前 3 失败路径）
• 最坏情景下值多少钱？（极简估值）
• 聪明人为什么不买？（反向论证）
• 是否有道德/合规/管理层风险？

4.4 李录视角：文明级趋势定位

• 这家公司所在的赛道是"文明级范式转移"还是"阶段性热潮"？
• 历史上最接近的技术革命类比？
• 10-20 年后这家公司的终局？
• 是不是赢家通吃格局？

4.5 综合推荐度

推荐度：★★★★☆
仓位类型：核心 / 卫星 / 期权 / 观察
建议买入区间：当前价 / 回调 N% / 有耐心等待
建议持仓比例：占该主题仓位 X%
关键监测指标：（这家公司逻辑一旦反转的信号是什么）

第五步：综合输出

报告末尾整合：

5.1 终选 3 家组合表

5.2 行业级 ETF 替代

如果不想选股，列 1-3 个相关 ETF（A 股/港股/美股）。

5.3 整体行业位置判断

• 行业 PE/PB 历史分位
• 资金流向（北向、ETF 申赎、卖方覆盖密度）
• 整体处于"早期/扩张/成熟/衰退"哪个阶段

5.4 信息充分度自评（必填）

A = 数据充分可信；B = 部分缺失但不影响主结论；C = 缺失较多，结论需谨慎。

5.5 待更新数据点

明确列出：哪些数据是估计值、哪些数据需要后续核实、哪个季度财报需要重点跟踪。

5.6 资料来源清单

每个数据/结论的来源链接，分类列出（财报、研报、新闻、行业报告）。

AI 研究偏见自觉（重要）

漏斗筛选过程中，AI 容易踩的坑：

输出要求

1. 报告位置：reports/{行业名}-funnel-{YYYYMMDD}.md（行业报告放 reports/ 根目录）
2. 语言：中文
3. 风格：直接、犀利、不说废话
4. 数据：所有数据标注来源；估计值标"估计"
5. 不预设立场：先摆数据 → 推逻辑 → 出结论
6. 正反两面：每个核心判断附反面论据
7. 每层留淘汰记录：被淘汰的公司也要留名字+理由

数据抽检（准出流程）

报告写入后，执行数据抽检，通过方可发布：

# Step 1 — 提取抽检清单（15% 随机抽样）
python3 tools/report_audit.py extract \
  --report <报告文件路径>

# Step 2 — 对清单每项从可靠信源取数（参见 skills/financial-data.md）

# Step 3 — 输出准出/打回判决
python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report <报告文件名>

【准出】 全部通过 → 报告可发布；【打回】 有不通过 → 修正后重审。

后续动作

漏斗终选 3 家后，对每家可单独执行：

• /investment-team —— 完整四大师并行深度研究（独立子目录 + 5 文档）
• /investment-checklist —— 巴菲特买入前 checklist 系统过一遍
• /management-deep-dive —— 管理层纵深研究

industry-funnel 是入口，后续 skill 是深挖。

Codex adapter note

This skill is generated from skills/industry-research.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.

行业投资研究：产业链全景扫描 + 四大师个股分析框架

对 $ARGUMENTS 行业进行系统化产业链投资研究。

研究目标

从一个投资主题/逻辑链出发，完成：

1. 验证投资逻辑链的每一个环节
2. 绘制完整产业链全景图
3. 扫描全球所有上市公司（A股/港股/美股/国际）
4. 对每个细分环节的头部公司执行四大师框架分析
5. 输出行业级投资组合配置建议

第一步：投资逻辑链构建与验证

1.1 画出逻辑链

用箭头链路表达从"底层趋势"到"受益标的"的因果关系，例如：

底层趋势 A
    → 导致需求 B
        → 创造瓶颈/刚需 C
            → 受益产业链 D

1.2 逐环节验证

对逻辑链的每个箭头提出质疑并寻找证据：

1.3 寻找"已发生的验证事件"

列出支撑该逻辑链的已签约/已落地的真实商业事件（而非预测），例如大公司的采购协议、政策文件、行业报告等。

第二步：产业链全景图绘制

2.1 绘制产业链结构

将行业拆解为上游→中游→下游→辅助环节，例如：

上游：原材料/资源开采 → 材料加工/提纯
中游：核心设备制造 → 系统集成/工程建设 → 新技术研发
下游：运营/服务 → 终端客户
辅助：检测/认证 → 维护服务 → 金融工具（ETF/信托）

2.2 识别每个环节的"生意特征"

对每个环节标注：

2.3 标记"卡脖子环节"

识别产业链中供给最紧张、替代最难、利润率最高的环节——这些往往是最佳投资标的所在。

AI研究偏见自觉：行业研究的特殊陷阱

行业研究中，AI数据偏见会以独特方式放大：

行业级偏见：

产业链扫描中的反偏见措施：

1. 对每个环节，不仅列出"AI容易找到的公司"，还要主动搜索"冷门但可能优质的标的"
2. 对信息稀缺的小市值公司，不因分析篇幅短就降低推荐度——用核心问题（生意本质、护城河、管理层）而非报告长度来评判
3. 在最终报告中标注每家公司的"信息充分度"（A/B/C级），让读者知道AI分析的可靠程度

第三步：全球上市公司扫描

使用 Task 工具启动后台 Agent，全面搜索该行业所有上市公司。

搜索清单

• 美股（NYSE/NASDAQ/NYSE American）相关公司
• A股（上海/深圳）相关公司
• 港股相关公司
• 其他国际市场（日本/韩国/欧洲/澳大利亚等）
• 行业ETF
• 关键未上市公司（可能未来IPO）

对每家公司收集

• 公司名称（中英文）
• 股票代码和交易所
• 市值（近似）
• 一句话描述（在产业链中的位置和作用）
• 是否纯正标的（纯核电 vs 多元化中有核电业务）
• 产业链所属环节

输出格式

按产业链环节分类，每个环节一张表，包含所有扫描到的公司。 再按投资确定性分层：

• Tier 1：大市值、纯正标的、行业龙头
• Tier 2：中市值、纯正或高占比、细分龙头
• Tier 3：小市值、开发阶段、高风险高弹性
• Tier 4：多元化公司中有相关业务的大型企业

第四步：各环节头部公司四大师分析

对每个产业链环节的Tier 1和Tier 2公司，执行以下分析（Tier 3/4公司简要点评即可）：

4.1 生意本质（段永平）

• 一句话定义这家公司在产业链中做什么
• 收入结构与增速
• 毛利率/净利率水平及趋势
• 现金流特征
• 追问：这是一门好生意吗？为什么？

4.2 护城河（巴菲特）

用五类护城河评分（★1-5）：

追问：10年后护城河还在吗？

4.3 风险（芒格）

• 这家公司最可能怎么失败？
• 最坏情景下值多少钱？
• 聪明人为什么不买？

4.4 管理层（段永平+巴菲特）

• CEO/创始人是谁？关键决策记录
• 持股比例与利益对齐
• 简评（A/B/C级）

4.5 估值快照

• 当前PE/PS/EV/EBITDA
• 与同环节竞争对手对比
• 简评：贵了/合理/便宜

4.6 推荐度

用★1-5标注：

• ★★★★★ = 核心仓位候选
• ★★★★☆ = 卫星仓位候选
• ★★★☆☆ = 观察名单
• ★★☆☆☆ = 高风险期权
• ★☆☆☆☆ = 不推荐

第五步：行业级风险评估（芒格"检查清单"）

5.1 系统性风险清单

5.2 历史类比

找到历史上类似的产业链投资主题，分析其最终结局：

• 类比行业是什么？
• 最终赢家是谁？（上游/中游/下游？）
• 多数投资者赚钱了还是亏钱了？
• 对当前行业的启示是什么？

5.3 偏误自查

• 叙事偏差：故事是否太完美？
• 锚定效应：是否被近期涨幅锚定？
• 从众效应：是否因为"所有人都在买"？

第六步：文明趋势判断（李录框架）

• 这个行业所依托的底层趋势，是"文明级范式转移"还是"阶段性热潮"？
• 历史上最接近的技术革命类比是什么？
• 10-20年后，这个行业的终局是什么？
• 产业链中，哪个环节最可能出现"赢家通吃"？
• 哪个环节最可能被颠覆？

第七步：投资组合配置建议

7.1 推荐组合

按以下结构输出：

7.2 买入/卖出信号

7.3 主题仓位上限建议

根据投资逻辑链的确定性和风险程度，建议该主题占总仓位的上限百分比。

第八步：综合决策备忘录

行业总评表

四位大师模拟点评

用引用格式，模拟四位大师对该行业投资机会的点评。

输出要求

1. 所有分析必须有数据支撑，附数据来源
2. 使用 Markdown 表格呈现关键数据
3. 产业链全景图用代码块的文本图表示
4. 每个环节至少分析2-3家头部公司
5. 全球公司扫描要尽可能完整（A股/港股/美股/国际）
6. 最终将完整报告写入 ~/[行业名]产业链投资研究报告.md
7. 结论要明确，给出具体的标的、仓位和价格区间建议
8. 每个分析模块末尾有对应大师的"追问"

数据抽检（准出流程）

报告写入后，执行数据抽检，通过方可发布：

# Step 1 — 提取抽检清单（15%随机抽样）
python3 tools/report_audit.py extract \
  --report <报告文件路径>

# Step 2 — 对清单每项从可靠信源取数（参见 skills/financial-data.md）

# Step 3 — 输出准出/打回判决
python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report <报告文件名>

【准出】 全部通过 → 报告可发布；【打回】 有不通过 → 修正后重审。

Codex adapter note

This skill is generated from skills/investment-checklist.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.

巴菲特价值投资买入前 Checklist

对 $ARGUMENTS 执行巴菲特价值投资买入前 Checklist 分析。

支持输入格式：单个或多个公司，用逗号/顿号/空格分隔。例如：腾讯, 茅台, 英伟达 或 NVDA AAPL MSFT

执行流程

第一步：解析输入，识别所有待分析公司

从 $ARGUMENTS 中解析出所有公司名称/代码。对每家公司确定：

• 公司全称、股票代码、上市交易所
• 如果公司未上市，标记为"未上市"并给出简要说明（是否有间接投资途径），跳过完整Checklist

第一步半：AI研究偏见预警

对每家公司进行"信息丰富度"快速评级（A/B/C），并在报告中标注：

核心原则：Checklist的目标是排除坏选择。对于C级公司，"数据不足"不等于"不通过"，也不等于"通过"——应诚实标注为"灰色地带，需补充一手信息"，而不是因为AI无法填满表格就判为否决。

段永平说过："看不懂"有两种——一种是生意太复杂真的看不懂，一种是你还没花时间去看。AI研究的局限是容易把"资料少"和"看不懂"混为一谈。

第二步：并行数据收集

使用 Task 工具为每家公司启动独立的后台 Agent 进行数据收集（所有公司同时并行启动），每个Agent负责收集：

1. 盈利能力：ROE（5-10年趋势）、毛利率、净利率、自由现金流
2. 估值数据：当前股价、市值、PE(TTM)、前瞻PE、PB、股息率
3. 增长趋势：近3年收入/利润增速
4. 财务健康：负债水平、资本开支需求、现金储备、净现金/净负债
5. 竞争格局：市场份额、主要竞争对手、份额变化趋势
6. 护城河证据：品牌/转换成本/网络效应/规模效应/技术壁垒的具体证据
7. 管理层记录：CEO履历、关键决策、持股、资本配置记录
8. 最新动态：近6个月重大事件（业绩、并购、监管、管理层变动等）

第三步：逐公司执行六关 Checklist

对每家已上市公司，依次过六关：

第一关：我能理解这门生意吗（能力圈）

必须回答：

• 能用一句话说清楚这家公司靠什么赚钱吗？
• 10年后大概率还在做什么生意？
• 哪些关键变量决定成败？
• 对这个行业的认知是来自深度研究还是道听途说？

评分标准（★1-5）：

• ★★★★★：商业模式极其简单清晰，10年确定性高（如茅台：酿酒卖酒）
• ★★★★☆：模式清晰但有技术门槛，需要一定专业知识理解
• ★★★☆☆：模式可理解但10年确定性不高，行业变化快
• ★★☆☆☆：业务线复杂或行业剧变中，难以预判未来
• ★☆☆☆☆：完全不在能力圈内

硬性否决：如果连赚钱方式都说不清，直接标记为"不在能力圈，不做分析"。

第二关：这是一门好生意吗（经济特征）

用数据说话，关键指标必须通过工具精确计算：

python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
  --price {股价} --eps {EPS} --bvps {每股净资产} --fcf-per-share {每股FCF} --dividend {每股股息}

评分标准（★1-5）：

• ★★★★★：ROE>25%、高毛利、强FCF、轻资产、低负债（全部达标）
• ★★★★☆：4项达标
• ★★★☆☆：3项达标
• ★★☆☆☆：2项达标或趋势恶化
• ★☆☆☆☆：多数不达标或FCF持续为负

第三关：护城河够不够深（竞争优势）

逐项检查：

追加检验：如果给竞争对手100亿，能否复制这门生意？

评分标准（★1-5）：

• ★★★★★：多重护城河叠加且在变宽
• ★★★★☆：至少一条强护城河且稳定
• ★★★☆☆：有护城河但不够深，或趋势不明
• ★★☆☆☆：护城河正在被侵蚀
• ★☆☆☆☆：无明显护城河

第四关：管理层是否值得信任（人的因素）

评分标准（★1-5）：

• ★★★★★：创始人掌舵、资本配置卓越、利益完全一致
• ★★★★☆：管理层优秀但有小瑕疵
• ★★★☆☆：管理层合格但有治理隐患
• ★★☆☆☆：有诚信或治理问题
• ★☆☆☆☆：严重诚信问题（→硬性否决）

第五关：价格是否足够便宜（安全边际）

追加检验（必须通过工具精确计算，禁止心算）：

python3 tools/financial_rigor.py three-scenario \
  --price {股价} --eps {EPS} --shares {股本亿} \
  --growth {乐观} {中性} {悲观} --pe {乐观PE} {中性PE} {悲观PE} --currency {币种}

• 三情景下的估值区间（取工具输出结果）
• 如果判断有误，在当前价格买入最多亏多少？
• 股价腰斩你敢加仓吗？

评分标准（★1-5）：

• ★★★★★：相对内在价值打5折以下，极端安全边际
• ★★★★☆：打7折，有良好安全边际
• ★★★☆☆：合理估值，安全边际一般
• ★★☆☆☆：偏贵，安全边际不足
• ★☆☆☆☆：严重高估

第六关：仓位与决策纪律（防止情绪失控）

检查以下情绪信号：

• 是否因为FOMO想买？
• 是否因为别人推荐才想买？
• 如果停牌5年你能接受吗？
• 买入论述能否用200字以内写清楚？

第四步：镜子测试

对每家公司写出镜子测试语句：

"我以 ___元 买入 ___公司，因为：

1. 这门生意的本质是___，我理解它；
2. 它的护城河是___，而且在变宽/变窄；
3. 管理层___，值得/不值得信赖；
4. 当前价格相当于内在价值的___折，有/无足够安全边际；
5. 即使我错了，下行风险可控/不可控，因为___。"

5句话说不完整 = 不买。 明确标注"通过"或"未通过"。

第五步：快速否决清单

对每家公司逐条检查，触发任何一条直接标注为"否决"：

• 说不清楚这家公司怎么赚钱
• 连续3年自由现金流为负且看不到改善
• 管理层有诚信污点
• 竞争优势正在被不可逆侵蚀
• 需要靠"下一个接盘者出更高价"来赚钱（博傻）
• 无法承受这笔投资归零的后果
• 买入理由主要是"别人都在买"或"最近涨得好"
• 无法用200字以内写清楚买入理由

第六步：输出总览对比表（多公司时必须输出）

当分析多家公司时，必须生成对比总览表：

第七步：最终结论与写入文件

对每家公司给出明确结论（不回避）：

• ✅ 通过 Checklist（X/6关）— 可以进入深度研究阶段
• ❌ 未通过 Checklist — 说明哪条红线被触发
• ❓ 灰色地带 — 说明关键争议点是什么，投资者需要自行判断什么
• N/A — 未上市/无法买入

将完整报告写入 ~/巴菲特Checklist-[公司名或"多公司对比"].md

输出格式要求

1. 每家公司独立成章，包含：六关评分表 + 核心数据表 + 关键风险（3-5条）+ 镜子测试 + 明确结论
2. 多公司时在最后附总览对比表
3. 所有评分必须使用★符号（★1-5），不含半星
4. 数据必须标注来源时间，估计值必须注明"估计"
5. 文末附结语，呼应巴菲特名言："投资的第一条规则是不要亏损"
6. 语言风格：直接、犀利、不说废话。用巴菲特/芒格/段永平的语录穿插点评

关键原则

• 宁可错过，不可做错：Checklist的目标是排除坏选择，不是找到最好的
• 诚实面对能力圈：看不懂就说看不懂，不要勉强分析
• 安全边际是生命线：好公司买贵了也会亏钱
• 镜子测试不可跳过：说不清楚理由就不买，没有例外

Investment Memo Craft

Purpose

Turn investment research into a decision-ready Codex research report. Keep the data discipline of the underlying research skill, but make the output easier for an investor to use: concrete business mechanics, sharp inverse thinking, explicit opportunity cost, action thresholds, and calm Markdown typography.

Use this as a writing and judgment overlay. It does not replace financial-data rules, primary-source checks, valuation tools, or report audit tooling.

For long-form AI Berkshire outputs, title the artifact as a "research report" by default. Use "investment memo" only when the user explicitly asks for a memo format.

This is a Codex-only hand-written skill kept under codex-skills/ for simple installation. Do not add a same-named skills/investment-memo-craft.md source unless intentionally adopting this workflow for Claude Code too.

Core Workflow

1. Open with context; reserve the full decision for after the evidence.

   • In the first screen, state the research date, price, market cap, valuation, and a short thesis.
   • Do not front-load the full buy/hold/sell table unless the user explicitly asks for an executive memo.
   • Put the detailed recommendation, investor-specific actions, and price bands near the end, after business quality, risk, and valuation have been argued.
   • Separate "good business" from "good investment at this price".

2. Build the operating map before the philosophy.

   • Include revenue structure, segment economics, unit drivers, and 3-5 year trends early.
   • For asset-heavy businesses, show the key assets individually when they explain the moat.
   • Explain the pricing mechanism, customer lock-in, cost structure, and reinvestment needs.

3. Compress business essence into one memorable sentence.

   • Prefer a sentence that describes who pays, why they pay, what is scarce, and what repeats.
   • Avoid generic labels such as "industry leader" unless followed by the mechanism that makes leadership durable.

4. Make the moat falsifiable.

   • Score or table the moat by source: brand/pricing power, switching cost, network effect, scale, cost advantage, regulation, resource scarcity, technology.
   • Explain whether the moat widened or narrowed over the last 5 years.
   • Ask what can destroy the moat, even if the answer is "not competitors, but regulation/weather/price paid".

5. Do real inverse thinking.

   • Include failure paths with probability, impact, and observable indicators.
   • Write the strongest bear case in language a smart short seller or non-buyer would actually use.
   • Explicitly identify the most likely analytical mistake.

6. Evaluate management through capital allocation.

   • Replace vague praise with decision history: acquisitions, divestitures, buybacks, dividends, leverage, reinvestment, strategic pivots.
   • Judge incentives: insider ownership, controlling shareholder behavior, compensation, related-party transactions, and shareholder return policy.
   • Ask whether the business depends on a person or on a system.

7. Connect industry trend to value capture.

   • Distinguish civilization-level trend from investable company-level economics.
   • Describe where the company sits in the value chain and who captures the profit pool.
   • Identify whether TAM growth, pricing, utilization, or capital intensity is the real driver.

8. Convert valuation into action.

   • Show current multiples, reverse DCF intuition, scenario valuation, historical comparison, and comparable companies when relevant.
   • Include dividends or capital returns in expected return when they matter.
   • Provide price bands, add signals, trim/sell signals, and what would change the thesis.

9. Close with a decision memo.

   • Include a summary table by business quality, moat, management, risk, trend, and valuation.
   • Give distinct advice for empty-handed investors and existing holders.
   • Include the action table here, not at the top, for long-form research reports.
   • End by separating AI analysis confidence from actual investment certainty.

Style Standards

• Prefer concrete numbers and mechanisms over adjectives.
• Use tables when they reduce cognitive load: assets, segments, failure paths, management decisions, scenario valuations, action bands.
• Write in clear investor prose. A good memo should be understandable after one read and useful after one month.
• Keep memorable formulations, but never let rhetoric outrun evidence.
• Avoid hiding behind vague labels such as "wait and see" without specifying the price or event that would change the recommendation.

Layout Standards

For long-form research reports, prefer a calm stepped layout:

• Use a simple title: 公司名（ticker）研究报告. Avoid adding "四大师综合" or "投资备忘录" to the title unless the user asks for that framing.
• Use dated filenames for reports: 公司名研究报告-YYYYMMDD.md.
• Start with one compact metadata block: research date, price, market cap, key multiples, and a one-sentence thesis.
• Use horizontal separators between major sections.
• Use Chinese step headings for readability, for example "第一步：核心数据总览", "第二步：生意本质分析", and "第八步：最终决策与行动清单".
• Keep section titles short and concrete; avoid dense numbering such as "2.3.1" unless the document is technical.
• Use quote blocks for master-style questions, not inline bold paragraphs.
• Treat GitHub Markdown as the typography system: use heading levels, tables, quote blocks, and bold text; do not add HTML/CSS font styling unless the user explicitly asks for a non-GitHub artifact.
• Use bold sparingly as a reading guide: metadata labels, one-sentence conclusion labels, key phrases, total/current-company rows, latest-year values, scenario target prices, action rows, and audit verdicts.
• Keep ordinary facts in normal weight. Do not bold full tables or every important-looking number; over-emphasis makes long research feel noisy.
• Use explicit + and - signs for growth rates and return ranges so positive/negative movement can be scanned without rereading the sentence.
• Put checklists under "AI research bias awareness" when the company is information-rich or consensus-heavy.
• Keep audit and tool details light at the end. Do not expose command lines unless the user asks for reproducibility commands.
• If a prior report has a layout the user likes, preserve its reading rhythm while keeping only data that passes the current validation standard.

Default Report Shape

For AI Berkshire company reports, use this order unless the user asks otherwise:

1. AI研究偏见自觉

   • State the information-richness rating, consensus trap, bias checklist, and AI research limitation.

2. 第一步：核心数据总览

   • Show segment revenue, key operating assets or units, 3-5 year financial trend, and cross-source validation.

3. 第二步：生意本质分析

   • Define the business in one sentence, map revenue/cost/customer/asset life/growth drivers, and explain the real profit variables.

4. 第三步：护城河评估

   • Score moat sources, explain evidence, and state what can destroy or weaken the moat.

5. 第四步：逆向思考与风险清单

   • Put the bear case in serious language. Include failure paths, probability, impact, and observable warning indicators.

6. 第五步：管理层评估

   • Judge management through capital allocation, governance, incentives, dividends/buybacks, leverage, and whether the business is system-driven.

7. 第六步：行业与文明趋势

   • Separate broad trend from investable economics and explain where the company captures value.

8. 第七步：估值与安全边际

   • Show current valuation, reverse-DCF intuition, scenario valuation, comparable companies if useful, and explicit price bands.

9. 第八步：最终决策与行动清单

   • Put the full decision here, not at the top: summary table, advice for empty-handed investors, advice for holders, add/sell triggers, and master-style comments if useful.

10. AI分析置信度 vs 投资确定性

    • Separate data confidence from investment certainty.

11. 数据来源与审计记录

    • List key sources and concise audit results. Keep command lines out of the report unless explicitly requested.

Quality Bar

A strong memo should answer these questions without forcing the reader to infer:

• What exactly does this company sell, to whom, and why does money repeat?
• What are the 2-3 variables that actually move profit?
• Why might smart people refuse to buy?
• What is already priced in?
• What return is plausible under bull/base/bear cases, including dividends if relevant?
• What should an empty-handed investor do?
• What should a holder do?
• What evidence would make the thesis wrong?

Pairing With Other Skills

When the task requires fresh company research, first use the relevant data/research skill and its validation requirements. Then use this skill to rewrite or structure the output as a memo.

For AI Berkshire work, pair especially with:

• financial-data for source hierarchy and cross-source validation.
• investment-research for the Buffett/Munger/Duan/Li Lu framework.
• management-deep-dive when management quality is the core uncertainty.
• report_audit.py before treating a report as publishable.

Codex adapter note

This skill is generated from skills/investment-research.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.

投资研究：巴菲特-芒格-段永平-李录 四大师综合分析框架

对 $ARGUMENTS 进行系统化投资研究分析。

研究框架

基于巴菲特、芒格、段永平、李录四位投资大师的方法论，按以下七个模块顺序执行研究：

前置步骤：AI研究偏见自觉（必须执行）

在开始研究前，先评估该公司的"AI可研究性"，识别潜在的数据偏见：

信息丰富度评级：

C级公司的第一性原理研究法： 当公开资料不足时，不要试图拼凑出"看起来完整"的报告，而是聚焦以下底层问题：

1. 客户是谁？为什么付钱？有没有替代选择？
2. 复购靠什么驱动？是习惯、锁定、还是持续创造新价值？
3. 竞争对手拿100亿能复制这门生意吗？
4. 管理层做过什么关键决策？这些决策反映了什么判断力和价值观？

偏见自查清单（研究全程保持警惕）：

• 我的"确定性"感受是来自生意本质，还是来自资料数量？
• 如果把这家公司的资料量减少一半，我的结论会变吗？
• AI输出的分析是否与市场共识高度雷同？如果是，我的信息优势在哪？
• 是否存在"公开资料很少但生意本质极好"的可能性被低估了？

将信息丰富度评级结果写入报告开头，并在最终结论中注明"AI研究置信度"与"实际投资确定性"的区别。

第一步：数据收集

数据源规范：参见 skills/financial-data.md。所有财务数据必须来自两个独立来源，误差>1%须标记。

• 美股：macrotrends（主）+ stockanalysis（副）
• 港股：aastocks（主）+ macrotrends ADR（副）
• A股：东方财富（主）+ 巨潮资讯（副）

使用 Task 工具启动后台 Agent，从网络收集以下数据：

1. 收入结构：最近财年及近4季度分部收入、增速、毛利率
2. 财务指标：近5年收入、净利润、毛利率、经营利润率、自由现金流、现金储备
3. 竞争格局：市场份额、主要竞争对手对比
4. 商业模式与护城河：核心竞争优势来源
5. 技术能力：核心技术栈、研发投入
6. 管理层：创始人/CEO履历、持股比例、关键决策记录
7. 行业前景：TAM（总可寻址市场）、增长预测
8. 风险因素：地缘政治、监管、供应链等
9. 当前估值：市值、PE、PS、PEG、EV/Revenue
10. 多空双方核心论点

数据交叉验证（必须执行，使用金融严谨性工具）

数据收集完成后，必须调用 tools/financial_rigor.py 对关键数据进行程序化验证，杜绝LLM心算误差。

必须验证的数据点：

• 总股本（从交易所、Yahoo Finance、StockAnalysis 等至少2个源确认）
• 当前股价和市值（手动计算 股价×总股本 并与报告市值对比，防止单位错误）
• 最近财年收入和净利润（从公司年报+至少1个第三方源确认）
• 现金储备和净现金（现金+短期投资-总债务，注意口径差异）
• 管理层持股比例（区分经济权益和投票权，注意AB股结构）

强制验证步骤（使用Bash调用工具）：

Step 1 — 市值验算（精确十进制，非浮点）：

python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap \
  --price {股价} --shares {总股本} --reported {报告市值} --currency {币种}

Step 2 — 关键数据多源交叉验证：

python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
  --field {字段名} --values '{"来源1": 数值, "来源2": 数值}' --unit {单位}

对收入、净利润、现金储备分别执行。

Step 3 — 估值指标精确验算（PE/PB/ROE/FCF Yield 等）：

python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
  --price {股价} --eps {EPS} --bvps {每股净资产} --fcf-per-share {每股FCF} --dividend {每股股息}

验证规则：

1. 每个关键数据点至少2个独立来源
2. 发现来源间有差异时，优先采用公司年报/交易所数据，并注明差异原因
3. 所有涉及计算的数据必须通过工具验算，禁止LLM心算
4. 工具输出结果直接嵌入报告附录"关键数据交叉验证记录"
5. 如果工具报告 ❌ 偏差过大，必须排查原因后才能继续分析

常见错误防范：

• 市值单位：港币亿 vs 人民币亿 vs 美元亿，容易漏写/多写一个零
• FCF口径：不同来源对资本支出的定义可能不同（是否含租赁、收购等）
• 债务口径：是否包含经营租赁负债
• 持股比例：AB股公司的经济权益 ≠ 投票权

第二步：生意本质分析 — 段永平"对的生意"

分析要点：

• 用一句话定义这门生意的本质
• 收入结构拆解（图表）
• 5年盈利能力趋势（图表）
• 商业模式画布：一次性销售 vs 订阅/复购？硬件 vs 软件 vs 平台？
• 生态粘性/客户锁定强度
• 毛利率水平与同行对比，解释为什么高/低
• 经营杠杆分析
• 段永平式追问：这门生意好在哪？如果只能用一句话描述，是什么？

第三步：护城河评估 — 巴菲特"经济护城河"

逐一验证五类护城河：

分析护城河趋势：过去5年变宽还是变窄？未来5年预判。

巴菲特式追问：10年后这条护城河还在吗？什么能摧毁它？

第四步：逆向思考与风险清单 — 芒格"反过来想"

• 列出"这家公司可能失败的所有路径"（表格：路径/概率/影响程度）
• 历史类比：找到历史上处于相似位置的公司，结局如何？
• 跨学科分析：用网络效应理论、技术采纳曲线、竞争博弈等模型交叉验证
• 偏误自查：叙事偏差、锚定效应、幸存者偏差
• 收集空方核心论点

芒格式追问：我最可能在哪里犯错？聪明人为什么会不买/做空这家公司？

第五步：管理层评估 — 段永平"对的人" + 巴菲特"管理层诚信"

• CEO/创始人关键决策复盘（表格：时间/决策/结果/评分）
• 资本配置能力：研发回报率、并购成功率、回购时机
• 股东利益一致性：管理层持股、薪酬结构、减持记录
• 组织能力：团队稳定性、关键人才风险
• 企业文化特征

段永平式追问：如果CEO退休，这家公司还能保持竞争力吗？

第六步：行业与文明趋势 — 李录"文明演进框架"

• 判断所在行业是否处于"文明级范式转移"
• 历史技术革命类比（蒸汽机/电力/互联网/AI）
• TAM增长曲线与天花板分析
• 公司在产业价值链中的位置
• 技术路线风险
• 客户/供应商集中度分析

李录式追问：站在20年后回看，这家公司是"这个时代的标准石油"还是"昙花一现的3Com"？

第七步：估值与安全边际 — 巴菲特"内在价值" + 段永平"对的价格"

• 当前市场定价（关键估值指标表格）—— 必须通过工具验算
• 反向DCF：当前股价隐含了什么增长预期？
• 三情景估值 —— 必须通过工具精确计算，禁止心算：

python3 tools/financial_rigor.py three-scenario \
  --price {股价} --eps {EPS} --shares {总股本亿} \
  --growth {乐观增速} {中性增速} {悲观增速} \
  --pe {乐观PE} {中性PE} {悲观PE} --years 3 --currency {币种}

• 与自身历史估值对比
• 与同行估值对比

段永平式追问：如果股市明天关闭5年，你愿意以这个价格持有吗？

第八步：综合决策备忘录

汇总表格：

最终决策表格：

四位大师的模拟点评（用引用格式）。

输出要求

1. 所有分析必须有数据支撑，附数据来源
2. 使用 Markdown 表格呈现关键数据
3. 每个模块末尾必须有对应大师的"追问"
4. 最终将完整报告写入 ~/[公司名]投资研究报告.md
5. 结论要明确，不回避给出买入/观望/回避的建议
6. 估值部分必须给出具体的价格区间
7. 报告开头必须包含"信息丰富度评级"（A/B/C）和"AI研究局限性声明"
8. 报告结尾必须区分"AI分析置信度"与"投资确定性"——前者取决于资料量，后者取决于生意本质。明确告知读者：本报告的哪些结论基于充分数据，哪些基于有限信息的推理
9. 如果公司属于C级（信息稀缺），报告末尾必须列出"需要一手验证的问题清单"——建议读者通过田野调查、产品体验、供应链访谈等方式补充AI的盲区

数据抽检（准出流程）

报告写入文件后，必须执行数据抽检，通过后方可发布：

Step 1 — 提取抽检清单（15%随机抽样）：

python3 tools/report_audit.py extract \
  --report <报告文件路径>

输出 JSON 模板，每项含 fetched_value（待填）。

Step 2 — 取数核验： 对清单中每个数据点，按 skills/financial-data.md 规范从可靠信源取数 （美股：macrotrends+stockanalysis；港股：aastocks+macrotrends；A股：东方财富+巨潮资讯）， 填入 fetched_value / fetched_source / fetched_value2 / fetched_source2。

Step 3 — 输出判决：

python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report <报告文件名>

• 【准出】：所有抽检点偏差 ≤ 1% → 报告可发布
• 【打回】：任意点偏差 > 1% → 修正对应数据后重新抽检，直到准出

Codex adapter note

This skill is generated from skills/investment-team.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.

投研团队：四角色并行分析框架

对 $ARGUMENTS 进行团队化投资研究分析。使用 Team 工具创建真正的多Agent并行研究团队。

执行流程

第一步：展示团队框架

向用户展示以下团队结构，确认后启动：

第一步半：AI研究偏见评估

在创建团队前，先向用户展示该公司的"AI可研究性"评估：

信息丰富度评级（决定研究策略）：

关键提醒：资料多≠确定性高，资料少≠确定性低。AI能输出的置信度 ≠ 投资的真实确定性。确定性来自商业模式本身，不来自资料数量。

将评级结果告知每个Agent，影响其研究方式。

第二步：创建团队

使用 TeamCreate 创建团队：

• team_name: {公司名}-research（英文小写，如 meituan-research）
• agent_type: team-lead

第三步：创建4个任务

使用 TaskCreate 创建以下4个任务（每个都要有 subject、description、activeForm）：

任务1：商业模式分析

• subject: 分析{公司名}商业模式、护城河与用户价值
• description 包含：
  1. 商业模式本质：核心生意定义、收入结构拆解
  2. 平台/产品飞轮效应如何运转
  3. 护城河分析：品牌/转换成本/网络效应/规模效应/技术壁垒，逐一验证
  4. 用户/客户价值：为各方创造了什么独特价值
  5. 业务矩阵与协同效应
  6. 段永平"好生意"标准评估：差异化、定价权、可持续竞争优势
  7. 要求搜索最新财报、行业报告等公开信息

任务2：财务与估值分析

• subject: 分析{公司名}财务数据、盈利能力与估值
• description 包含：
  1. 近3-5年营收、净利润、经营利润趋势
  2. 盈利能力指标：ROE、ROA、毛利率、经营利润率
  3. 现金流分析：经营性现金流、自由现金流、资本开支
  4. 资产负债表健康度：现金储备、负债率、流动性
  5. 估值分析：PE/PS/PB/EV等，与历史及同业对比
  6. 安全边际评估：内在价值 vs 当前股价
  7. 金融严谨性验证（必须使用Bash调用工具，禁止心算）：
     • 市值验算：python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap --price {价格} --shares {股本} --reported {报告市值} --currency {币种}
     • 估值验算：python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation --price {价格} --eps {EPS} --bvps {每股净资产}
     • 关键数据交叉验证：python3 tools/financial_rigor.py cross-validate --field {字段} --values '{JSON}' --unit {单位}
     • 三情景估值：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}
     • 将工具输出结果直接嵌入报告中作为验证记录

任务3：行业与竞争分析

• subject: 分析{行业}行业格局与{公司名}竞争态势
• description 包含：
  1. 行业规模与增长：市场规模、增速、渗透率
  2. 竞争格局：主要对手市场份额、竞争策略对比
  3. 核心竞争者威胁评估：逐个分析主要竞争对手
  4. 各细分赛道格局
  5. 行业趋势：技术变革、政策影响、新进入者
  6. 产业链分析：上中下游价值分配
  7. 要求搜索最新行业数据和竞争动态

任务4：风险与管理层评估

• subject: 评估{公司名}投资风险与管理层质量
• description 包含：
  1. 管理层评估：CEO能力圈、诚信度、战略眼光、资本配置能力、历史决策质量
  2. 监管风险：当前及潜在监管影响
  3. 竞争风险：各竞争对手威胁程度评估
  4. 业务风险：新业务亏损、扩张不确定性
  5. 宏观风险：经济周期、行业周期影响
  6. 治理结构：股权结构、关联交易、股东回报政策
  7. 长期确定性：10年后公司会怎样？什么可能颠覆其商业模式？
  8. 要求搜索最新监管动态、管理层言论等

第四步：启动4个并行Agent

使用 Task 工具同时启动4个Agent（必须在同一条消息中并行调用）：

每个Agent的配置：

• subagent_type: general-purpose
• run_in_background: true
• team_name: 对应团队名
• name: 对应角色名（business-analyst / financial-analyst / industry-researcher / risk-assessor）

每个Agent的prompt模板：

你是{公司名}投研团队中的"{角色中文名}"，负责从{大师名}投资视角分析{公司名}。

请完成任务 #{任务编号}：{任务subject}

具体要求：
{任务description的内容}

**研究方法**：
- 使用 WebSearch 搜索最新公开信息（财报、行业报告、新闻）
- **财务数据必须来自两个独立来源**，按 `skills/financial-data.md` 规范执行（美股：macrotrends+stockanalysis；港股：aastocks+macrotrends；A股：东方财富+巨潮资讯），两源误差>1%须标记
- 确保数据准确，关键数据标注来源
- 分析要深入，不流于表面

**输出要求**：
- 报告要详尽，使用Markdown表格呈现关键数据
- 每个分析维度要有明确结论和评分
- 报告末尾要有该维度的总体结论

**完成后**：
1. 使用 TaskUpdate 将任务 #{任务编号} 标记为 completed
2. 通过 SendMessage 把完整分析报告发送给 team-lead（type: "message", recipient: "team-lead"）

第五步：接收报告并跟踪进度

• 向用户实时展示进度表（哪些Agent已完成、哪些仍在研究中）
• 每收到一份报告，更新进度并展示该报告的核心要点（3-5条）
• 等待全部4份报告到齐

第六步：关闭团队成员

全部报告收到后，向4个Agent发送 shutdown_request（使用 SendMessage，type: "shutdown_request"）。

第七步：汇总最终报告

综合4份分析报告，输出以下结构的最终报告：

1. 一句话结论

用一段话（50-100字）概括是否值得投资及核心逻辑

2. 四维评分总表

综合评分：X / 5

3. 核心数据速览

关键财务和经营指标表格（近2年对比）

4. 各维度分析摘要

每个维度摘取3-5条最重要的发现

5. 投资论点（Bull vs Bear）

• 🟢 看多逻辑（5-7条）
• 🔴 看空逻辑（5-7条）

6. 巴菲特买入前Checklist

| # | 检查项 | 通过? | 说明 | 10个核心检查项，逐一评估

7. 最终投资建议

• 定性判断表（生意质量/管理层/估值/时机）
• 分层操作建议表（激进型/稳健型/保守型 → 建议+价格区间）
• 关键催化剂（加仓信号/减仓信号各3-5条）

8. 总结段落

100-200字的最终总结

第八步：保存报告

将完整最终报告写入 ~/{公司名}投资研究报告_{日期}.md（日期格式 YYYYMMDD）。

第九步：数据抽检（准出流程）

# Step 1 — 提取抽检清单（15%随机抽样）
python3 tools/report_audit.py extract \
  --report <报告文件路径>

# Step 2 — 对清单每项从可靠信源取数（参见 skills/financial-data.md）

# Step 3 — 输出准出/打回判决
python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report <报告文件名>

【准出】 全部通过 → 报告可发布；【打回】 有不通过 → 修正后重审。

第十步：清理团队

使用 TeamDelete 清理团队资源。

重要注意事项

1. 4个Agent必须并行启动——在同一条消息中调用4次Task工具
2. Agent通过SendMessage汇报——不是文件协作，是消息通信
3. 数据准确性——要求Agent使用WebSearch搜索最新数据，关键数据交叉验证
4. 结论要明确——不回避给出买入/观望/回避建议和具体价格区间
5. 所有分析必须有数据支撑——附数据来源
6. 耐心等待——4个Agent研究需要几分钟，实时向用户更新进度
7. 反偏见意识——team-lead在汇总时必须评估：各Agent的分析是否受限于资料充裕度？是否与市场共识过度趋同？最终报告需包含"信息丰富度评级"和"AI研究局限性声明"
8. 信息稀缺时的诚实原则——宁可在报告中留白标注"数据不足"，也不要用推测填满框架伪装确定性

Codex adapter note

This skill is generated from skills/management-deep-dive.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.

管理层纵深研究：买股票就是买人

对 $ARGUMENTS 进行管理层深度研究。

支持输入格式：公司名 或 人名 公司名，例如：美团、王兴 美团、黄仁勋 英伟达

"买股票就是买人。找到你信任的人，然后长期持有。" —— 段永平

"评估管理层，要看他们在没人看着的时候做什么。" —— 巴菲特

设计理念

大多数投资分析对管理层的评估停留在表面：履历、持股比例、薪酬。但巴菲特花大量时间和管理层吃饭聊天，李录说他投资的本质是投人，段永平说买股票就是买人。

本Skill是 /investment-research 第五步管理层评估的深化版。当标准投资研究中管理层评分不确定（★★★或以下）、或管理层是核心投资逻辑时，使用本Skill做纵深研究。

AI无法和管理层吃饭，但可以通过公开信息做到：

• 追踪管理层的话与做是否一致（承诺vs兑现）
• 分析每一笔重大资本配置决策的回报
• 从困难时期的决策中推断品格
• 通过员工/商家/客户的反馈侧面验证

执行流程

第一步：识别关键管理层并启动并行数据收集

使用 WebSearch 确认以下关键人物：

注意：区分"谁在做决策"和"谁的名字在头衔上"。有些公司创始人虽然卸任但仍是灵魂人物（如黄峥之于拼多多）。

确认关键人物后，使用 Task 工具启动多个后台 Agent 并行收集以下数据：

1. Agent 1：CEO公开发言与预测记录（股东信、电话会、采访、社交媒体）
2. Agent 2：资本配置决策记录（并购、回购、分红、新业务投资）
3. Agent 3：治理结构与薪酬（股权结构、关联交易、高管薪酬）
4. Agent 4：侧面验证信息（员工评价、客户反馈、行业口碑）

第二步：CEO能力圈评估

2.1 战略眼光

搜索CEO过去5年的公开发言（股东信、电话会、采访、社交媒体），提取其对以下问题的判断：

关键问题：

• CEO有没有做过超前于市场的正确判断？
• CEO有没有在大家都看好的时候保持冷静？
• CEO对行业趋势的理解是跟随市场还是独立思考？

2.2 执行能力

第三步：诚信度评估（最重要）

巴菲特："我们寻找三种品质：正直、智慧和精力。如果没有第一种，后两种会害死你。"

3.1 承诺vs兑现追踪

从过去3年的财报电话会、股东信、公开采访中，提取管理层做过的具体承诺：

兑现率统计：

3.2 困难时期的表现

搜索公司历史上遭遇的重大危机/困难（股价暴跌、业绩miss、监管冲击、竞争加剧），分析管理层的应对：

关注：

• 是主动沟通还是躲避？
• 是归因内部还是甩锅外部？
• 是趁机做困难但正确的事，还是选择短期讨好市场？

3.3 对利益相关方的态度

李录："对利益相关方的态度决定了企业的长期生命力。短期压榨能提升效率，但长期会损害生态。"

第四步：资本配置能力

这是巴菲特最看重的管理层能力——每赚一块钱，管理层能把它变成多少钱？

4.1 资本配置决策记录

搜索公司过去5年的重大资本配置决策，逐笔评估：

并购记录：

回购记录：

使用 tools/financial_rigor.py verify-valuation 校验回购时和当前的PE等估值指标。

分红记录：

新业务投资：

4.2 资本配置评分

巴菲特标准：理想的管理层在有好机会时果断投资，没有好机会时积极回购/分红，永远不做高价并购。

第五步：治理结构评估

5.1 股权结构

5.2 薪酬合理性

关注：激励结构是否与长期股东利益一致？还是鼓励短期行为？

5.3 关联交易

第六步：侧面验证

AI无法和管理层面对面交流，但可以通过公开渠道的侧面信息验证。注意：以下信息取决于公开可搜索的内容，可能不完整，标注信息来源和可得性。

6.1 员工视角

搜索 Glassdoor评分摘要、知乎讨论等可公开搜索的员工评价（脉脉等需登录的平台标注"用户可自行补充"）：

6.2 客户/商家视角

搜索App Store评分、消费者投诉、商家论坛：

6.3 行业口碑

搜索行业论坛、社交媒体，了解同行和业内人士对该管理层的评价。

第七步：CEO离开后的情景分析

巴菲特："好公司应该是傻瓜都能经营的——因为迟早会有傻瓜来经营。"

第八步：输出管理层评估报告

报告结构

一、关键人物速览（表格）
二、诚信度评估
   - 承诺兑现率
   - 困难时期表现
   - 对利益相关方态度
三、能力评估
   - 战略眼光（预判准确度）
   - 执行能力
   - 资本配置记录
四、治理结构
   - 股权结构风险
   - 薪酬合理性
   - 关联交易
五、侧面验证
   - 员工视角
   - 客户/商家视角
六、综合评分与结论

综合评分

段永平的"买人"标准

回答以下三个问题：

1. 这个人是否正直？（诚实、不占股东便宜）
2. 这个人是否有能力？（战略眼光+执行力+资本配置）
3. 你愿意把钱交给这个人管10年吗？

三个都是"是" = ★★★★★（5分） 前两个是"是" = ★★★★（4分） 只有第一个是"是" = ★★★（3分） 第一个不是"是" = ★（1分，不投）

第九步：保存报告

将报告写入 reports/{公司名}-management-{YYYYMMDD}.md，例如 reports/美团-management-20260409.md

关键原则

• 诚信是一票否决项 — 能力不足可以学习，品格有问题无法修复
• 看行为不看言辞 — 管理层说什么不重要，做了什么才重要
• 在困难中看真相 — 顺风时谁都是好CEO，逆风时才见真功夫
• 资本配置是终极考试 — 赚钱容易，把赚到的钱配置好难
• 不要爱上管理层 — 保持客观，即使是你欣赏的人也可能犯大错

Codex adapter note

This skill is generated from skills/news-pulse.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.

公司新闻脉搏：股价异动快速归因团队

对 $ARGUMENTS 进行最近新闻侦察与异动归因。这不是深度投研，是情报快速响应——目标是 10 分钟内回答："这家公司最近发生了什么？股价异动的真因是什么？要不要重审投资论文？"

适用场景

• 持仓/关注股票股价大涨/大跌（一般触发线：单日 ±5%、一周 ±10%）
• 财报后股价异动，想快速搞清市场在反应什么
• 看到新闻标题，但不确定是噪音还是真信号
• 不适用：完整投研（用 /investment-team）、财报深读（用 /earnings-review）、长期论文跟踪（用 /thesis-tracker）

执行流程

第一步：确认参数与场景

向用户澄清以下信息（如未在 $ARGUMENTS 中提供）：

如果用户只说了公司名，先反问："最近多少天的新闻？有具体的股价异动要解释吗？"——不要默默假设。

第二步：信息可得性分级

参考 investment-team.md 的 A/B/C 评级，但维度不同：

将评级告知每个 Agent，影响其侦察方式。

第三步：创建团队

使用 TeamCreate 创建团队：

• team_name: {公司名}-newspulse（英文小写，如 pdd-newspulse）
• agent_type: team-lead

第四步：创建 4 个侦察任务

使用 TaskCreate 创建以下 4 个任务：

任务 1：公司事件侦察（company-event-scout）

• subject: 侦察 {公司名} 近 {N} 天的公司本体事件
• description:
  1. 官方公告：港交所/SEC/巨潮 等监管披露平台最近披露
  2. 财报与业绩指引：最新季报/年报、业绩预告、业绩会要点
  3. 管理层动作：高管变动、增减持、回购、分红、股权激励
  4. 重大业务事件：新产品发布、并购重组、业务剥离、大客户/大订单
  5. 资本运作：再融资、可转债、ADR 转换、回 A/退市动议
  6. 诉讼与合规：被起诉、自行披露的合规事件
  7. 每条事件标注：日期 / 来源链接 / 一句话摘要 / 与股价异动可能相关性（高/中/低）
  8. 输出按时间倒序的时间线表格

任务 2：监管与政策（regulatory-watcher）

• subject: 侦察 {行业/公司} 近 {N} 天的监管与政策变化
• description:
  1. 行业监管：所在行业的新规、罚款、整改、牌照变化
  2. 跨境政策：中美关系（中概股）、关税、出口管制、数据安全
  3. 税收政策：增值税、企业所得税、个税相关变化
  4. 反垄断与竞争法：调查、罚款、并购否决
  5. 特殊行业政策：医药集采、教育双减、地产三道红线、互联网平台规制等
  6. 货币与外汇：影响该公司的汇率/利率/资本管制变化
  7. 每条政策标注：日期 / 来源 / 直接影响该公司的程度（直接/间接/无关）
  8. 重点判断：是否有"政策黑天鹅"刚刚落地

任务 3：行业与竞争对手（industry-peer-analyst）

• subject: 侦察 {公司名} 行业格局与对手近 {N} 天的动态
• description:
  1. 直接对手：列出 3-5 个核心竞争对手，逐个查最近事件（财报、产品、价格战、人事）
  2. 产业链上下游：上游原材料/供应商、下游客户/渠道，最近的价格、产能、订单变化
  3. 行业整体：行业景气度数据、出货量、需求侧信号（消费数据、招标数据等）
  4. 替代品威胁：新技术、新业态对该行业的冲击
  5. 行业指数表现：同行业股票最近表现，该公司是跑赢/跑输/同步
  6. 关键判断：这是公司个体事件，还是整个行业的 beta 波动？
  7. 每条事件标注来源和日期

任务 4：市场情绪与卖方/大V（sentiment-tracker）

• subject: 侦察 {公司名} 近 {N} 天的市场情绪与机构观点变化
• description:
  1. 卖方评级变动：高盛、摩根、中金等最近的评级/目标价调整
  2. 机构持仓变化：13F 披露（美股）、港股通持仓、北上资金流向
  3. 做空数据：做空比例、新发布的做空报告（如有）
  4. 大 V 观点：可调用 python3 tools/xueqiu_scraper.py 抓段永平等大 V 最近相关发言
     • 段永平 user_id: 1247347556
     • 命令示例：python3 tools/xueqiu_scraper.py --user-id 1247347556 --keywords {公司名},{股票代码} --output /tmp/dyp-{公司名}.md
     • 仅在该公司是段永平/李录关注标的时调用，否则跳过节省时间
  5. 传言与小作文：媒体未证实的传言、社交媒体讨论热点（雪球/X/Reddit）
  6. 技术面信号：是否触及关键支撑/阻力、是否有大宗交易、融资融券异常
  7. 关键判断：是基本面驱动还是情绪/资金面驱动？

第五步：并行启动 4 个 Agent

必须在同一条消息中并行调用 4 次 Task 工具。每个 Agent 配置：

• subagent_type: general-purpose
• run_in_background: true
• team_name: {公司名}-newspulse
• name: 对应角色名（company-event-scout / regulatory-watcher / industry-peer-analyst / sentiment-tracker）

每个 Agent 的 prompt 模板：

你是 {公司名} 新闻脉搏团队中的"{角色中文名}"，负责侦察 {侦察维度} 维度的最近 {N} 天事件。

时间窗口：{起始日期} ~ {今日日期}
股价异动背景：{用户提供的异动信息，无则写"无特定异动，常规体检"}
信息可得性等级：{A/B/C}

请完成任务 #{任务编号}：{任务subject}

具体侦察要求：
{任务description的内容}

**侦察方法**：
- 优先使用 WebSearch 搜索时效性查询（关键词加日期或"最近"、"latest"、"2026"）
- 关键事件用 WebFetch 精读原始来源（公告原文、财报、监管文件）
- 对每个事件做"独立信源验证"——传言至少要 2 个独立来源
- **不要被标题党误导**：标题与正文不符的事件要标注"标题误导"

**输出格式（重要）**：
1. **核心发现**：3-5 条最关键的事件，每条 1-2 句话
2. **完整事件时间线表格**（按日期倒序）：
   | 日期 | 事件 | 来源 | 与股价异动相关性 | 持续性 |
3. **本维度归因结论**：基于侦察到的事件，回答"这个维度能否解释股价异动？置信度多少？"
4. **数据缺口声明**：哪些信息没找到、哪些有疑点、哪些需要等更多信息
5. 严格区分"事实"与"推测"，遵循 CLAUDE.md 客观性原则

**完成后**：
1. 使用 TaskUpdate 将任务标记为 completed
2. 通过 SendMessage 把完整侦察报告发送给 team-lead（type: "message", recipient: "team-lead"）

第六步：实时跟踪进度

• 每收到一份侦察报告，向用户展示该维度的 3 条核心发现
• 等待全部 4 份到齐
• 全部到齐后，通过 SendMessage 向 4 个 Agent 发送 shutdown_request

第七步：team-lead 综合归因

汇总 4 份侦察报告，输出异动归因报告（不是研究报告，重点是"判断"）：

1. 一句话归因

用一段话（30-60 字）说明：这次股价异动的主因 + 次因 + 性质判断（价值事件/情绪波动/不明）

2. 完整事件时间线（合并 4 个维度）

按日期倒序，合并所有维度的事件：

权重图例：🔴 高（足以单独解释异动）/ 🟡 中（贡献一部分）/ ⚪ 低（背景噪音）

3. 异动归因表

4. 性质判断（核心结论）

打勾其一：

• 价值事件：基本面发生了真实变化（业绩、护城河、管理层、终局），需要重审投资论文
• 情绪/技术波动：基本面无变化，是资金面/情绪/Beta 驱动，可视为机会或噪音
• 真因不明：找不到能匹配股价异动幅度的事件——这是最危险的结论，要么是市场提前知道了什么（内幕/抢跑），要么是我们漏掉了信息源
• 混合：部分价值事件 + 部分情绪放大

5. 各维度侦察摘要

每维度 3-5 条最重要发现 + 该维度归因贡献度。

6. 行动建议

7. 接下来 7-30 天的跟踪清单

• 待披露事件 1（如：5/15 业绩会）
• 待跟踪指标 2
• 关键观察信号 3

8. 信息缺口声明

诚实列出本次侦察没能解决的疑点、找不到的信息、需要等更多披露的事项。宁可标"不确定"，也不用推测填满。

第八步：保存报告

写入 reports/{公司名}/{公司名}-news-{YYYYMMDD}.md。如果 reports/{公司名}/ 目录不存在则创建（说明该公司还没建过任何研究报告）。

第九步：清理团队

使用 TeamDelete 清理团队资源。

关键原则

1. 快胜过全——这个 skill 的核心价值是 10-15 分钟内给出归因判断，不要陷入深度分析（那是其他 skill 的职责）
2. 归因优先于罗列——发现事件不难，难的是判断"哪个事件配得上这次股价异动"。要做减法，不要做加法
3. 诚实面对"不明"——找不到主因时，明确写"真因不明"。这比硬凑因果链更有价值（市场可能在抢跑利空消息）
4. 不预设立场——不要因为持仓就倾向于"这是情绪波动，没事"。证据指向哪边就写哪边
5. 区分"催化剂"和"巧合"——同一时间发生的事件不一定是异动主因，要看影响量级是否匹配
6. 尊重信息可得性——C 级公司可能就是查不到任何新闻，这个结论本身就要写出来
7. 遵循 CLAUDE.md 客观性原则——所有判断附数据来源，区分事实与观点
8. 不替用户做决策——给出归因和行动建议清单，但买卖决策由用户做

Codex adapter note

This skill is generated from skills/portfolio-review.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.

组合管理：从"研究公司"到"管理组合"

对 $ARGUMENTS 执行投资组合审视与优化。

支持输入格式：

• 持仓清单，例如：腾讯30%, 美团20%, 茅台20%, 英伟达15%, 现金15%
• 或：腾讯 500股 @480港元, 美团 1000股 @130港元, ...
• 或：我的持仓（如果已有保存的组合文件 reports/portfolio-latest.md）

"分散投资是对无知的保护。如果你知道自己在做什么，分散投资就没有意义。" —— 巴菲特

"我这辈子见过的真正好的投资机会，十个手指就数得完。" —— 李录

设计理念

研究公司只是投资的一半。另一半是组合层面的决策：

• 买多少？（仓位）
• 用什么钱买？（资金来源——新钱还是换仓）
• 和已有持仓是否冲突？（相关性）
• 最优组合长什么样？（机会成本）

巴菲特从不孤立地看一只股票——他总是在想"这是不是我能做的最好的事？"

执行流程

第一步：解析持仓

从输入中解析出当前持仓，标准化为以下格式：

如果输入只有比例没有金额，按比例分析即可。

同时检查是否存在已有的组合文件（reports/portfolio-latest.md），如有则读取并更新。

第二步：获取最新数据

使用 Task 工具启动后台 Agent，通过 WebSearch 为每个持仓并行获取：

1. 当前股价和估值指标（PE、PB、股息率）
2. 最近一个季度的关键财务变化
3. 近期重大事件
4. 分析师一致预期（前瞻PE、目标价）

对每个持仓使用 tools/financial_rigor.py verify-valuation 校验估值数据。对每只持仓标注信息丰富度（A/B/C级），C级持仓的分析结论标注低置信度。

第三步：单仓位体检

对每个持仓进行快速健康检查：

对每个持仓回答：

• 如果今天没有持仓，你还会在当前价格买入吗？
• 如果明天不能交易，持有5年你舒服吗？
• 买入论文还完整吗？

段永平："如果你不想持有一只股票10年，那就一天也不要持有。"

第四步：组合层面分析

4.1 集中度分析

李录的标准：3-5只核心持仓，前3占80%+。但这要求每一只都研究透彻。

巴菲特的标准：核心持仓不超过10只，但允许更多卫星仓位。

4.2 相关性检查

识别持仓之间的隐性关联：

检查清单：

• 是否有超过50%的仓位暴露在同一个主题/行业？
• 是否有超过50%的仓位暴露在同一个国家/货币？
• 如果中美关系恶化，组合会亏多少？
• 如果全球经济衰退，组合会亏多少？

4.3 机会成本分析

这是巴菲特最核心的思维方式——每一块钱都应该放在回报最高的地方。

将所有持仓按"预期年化回报"排序：

预期回报估算方法（使用 tools/financial_rigor.py three-scenario 计算）：

• 简化公式：预期年化 ≈ FCF Yield + 预期增速（主要方法）
• 价值型验证：安全边际回归 + 利润增速 + 股息率
• 成长型验证：利润增速 × 合理PE的变化

关键问题：排名最后的持仓，预期回报是否高于现金（无风险利率~4%）？如果不是，应该卖出换成现金。

4.4 压力测试

对每个情景做定性+粗估评估（基于各持仓的行业属性和历史估值波动范围）：

• 哪些持仓受冲击最大？大致影响方向和量级范围
• 组合整体是否能承受？
• 是否需要对冲？

第五步：优化建议

5.1 调仓建议

基于以上分析，给出具体的调仓建议：

5.2 寻找替代标的

如果组合中有"不如现金"的仓位，或者现金占比过高，建议使用 /industry-research 或 /investment-checklist 对感兴趣的行业/公司进行系统筛选，而非在本Skill内直接推荐个股。

5.3 现金管理

巴菲特：目前持有$3,820亿现金，占比超过总资产的25%——当找不到好机会时，现金是最好的仓位。

第六步：输出组合报告

报告结构

一、组合概览（持仓表格+饼图描述）
二、单仓位体检（每个持仓的健康状态）
三、组合分析
   - 集中度：是否过度分散/集中？
   - 相关性：隐性关联和风险共振
   - 机会成本：排名最低的仓位是否值得持有？
   - 压力测试：极端情景下的回撤预估
四、调仓建议（具体操作+理由）
五、下次审视时间和关注重点

结论必须明确回答

1. 组合整体健康度：优秀 / 良好 / 需要调整 / 问题严重
2. 最应该做的一件事是什么？（加仓X / 减仓Y / 不动）
3. 当前最大风险是什么？

第七步：保存组合文件

将组合信息写入 reports/portfolio-latest.md，包含：

• 最新持仓表
• 本次审视日期和结论
• 调仓记录（追加）
• 下次审视提醒

关键原则

• 每一块钱都有机会成本 — 持有一只平庸的股票，成本是错过了一只优秀的
• 集中不是风险，无知才是 — 持有3只你深度理解的股票，比持有30只你一知半解的安全
• 现金是一种仓位 — 找不到好机会时，持有现金不丢人
• 组合层面 > 个股层面 — 一只好股票在错误的仓位上也会拖累你
• 定期审视，但不要过度交易 — 每季度审视一次足够，不要每天盯盘调仓

Codex adapter note

This skill is generated from skills/private-company-research.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.

未上市公司研究：多Agent并行深度研究框架

对 $ARGUMENTS 进行团队化深度研究分析。专为蚂蚁集团、小红书、SpaceX、Stripe 等未上市公司设计。

最终目标：在信息天然稀缺的条件下，尽可能还原这家公司的真实价值——不是市场给的估值，而是生意本身值多少钱。

框架特点

未上市公司 vs 上市公司研究的核心差异：

• 无标准化财报：需多源拼凑、交叉验证
• 估值锚定少：依赖融资轮次、可比公司法、情景推演
• 信息不对称大：需要更多"拼图式"研究方法
• 退出路径不确定：IPO/并购/二级转让均有可能

AI研究偏见自觉（本框架的核心前提）

未上市公司是AI研究偏见最严重的领域。必须时刻警惕以下陷阱：

核心矛盾：AI擅长结构化已有信息，但未上市公司的信息天然稀缺。这会导致：

1. 虚假保守：因为资料少，AI倾向给出保守/模糊的结论，但资料少≠公司不好
2. 虚假精确：为了填满报告模板，AI可能用"合理推测"伪装成"有据分析"
3. 对标陷阱：强行与上市公司对标时，会继承上市公司的估值逻辑，忽略未上市公司的独特价值
4. 幸存者偏差：网上能搜到的公司信息往往有正面偏向（公司主动传播的多是好消息）

应对原则：

• 宁可留白说"不知道"，也不要用推测填满表格伪装确定性
• 每个数据点必须标注置信度（🟢高/🟡中/🔴低），让读者自己判断
• 区分"可验证的事实"与"AI的推理"，用不同格式标注
• 对于信息极度稀缺的公司，切换为"第一性原理模式"——不追求报告完整，只回答几个核心问题：
  1. 这门生意解决什么真实问题？需求是真需求还是伪需求？
  2. 为什么是这个团队？他们有什么独特优势？
  3. 如果成功了，天花板有多高？如果失败了，最可能死在哪里？
  4. 当前阶段的关键验证节点是什么？

反向利用信息不对称：市场对未上市公司信息少→定价效率低→恰恰可能是超额收益的来源。AI研究的目标不是消除信息不对称（做不到），而是在有限信息中提取最关键的判断依据。

执行流程

第一步：展示团队框架

向用户展示以下团队结构，确认后启动：

第二步：创建团队

使用 TeamCreate 创建团队：

• team_name: {公司名}-private-research（英文小写，如 ant-group-private-research）
• agent_type: team-lead

第三步：创建6个任务

使用 TaskCreate 创建以下6个任务（每个都要有 subject、description、activeForm）：

任务1：商业模式与产品用户深度分析

• subject: 拆解{公司名}商业模式、产品矩阵与用户生态
• activeForm: 分析{公司名}商业模式与用户生态
• description 包含：

## 商业模式深度拆解

### 1. 核心生意定义
- 用一句话定义这门生意的本质（段永平式定义：用最朴素的语言，把这门生意讲给一个聪明但不懂行的人听）
- 公司解决什么问题？为谁创造价值？
- 价值主张与同类产品的差异化
- 这个问题如果公司不存在，用户会怎么解决？替代方案的代价有多高？
- 需求的"刚性"判断：经济下行时用户会砍掉这个支出吗？

### 2. 收入模式拆解
- 收入构成：广告/佣金/订阅/交易抽成/金融服务/SaaS/硬件/授权费等
- 各收入线占比（如有数据）及增长趋势
- 变现效率指标推算：ARPU、Take Rate、广告加载率、转化率等
- 收入质量评估：
  - 经常性收入 vs 一次性收入的占比
  - 收入集中度：前5大客户/渠道占比
  - 收入的可预测性（合同型/订阅型 vs 交易型）
  - 收入确认方式是否合理（有无提前确认收入的迹象）
- 与同业上市公司变现效率对标

### 3. 单位经济模型（UE）推算
- CAC（获客成本）推算：
  - 付费获客 vs 自然增长的占比
  - 分渠道CAC（如有）
  - CAC趋势：随规模增长是上升还是下降？
- LTV（生命周期价值）推算：
  - ARPU × 预期生命周期
  - 考虑交叉销售和升级销售
- LTV/CAC 比值、回本周期
- 边际成本结构：新增用户/交易的边际成本趋势
- 规模经济拐点：何时/是否已过盈亏平衡点

### 4. 产品矩阵与飞轮效应
- 核心产品 + 延伸产品 + 孵化产品
- 飞轮如何运转：网络效应/数据飞轮/规模效应
- 产品之间的协同效应与交叉导流
- 产品生命周期：各产品分别处于哪个阶段
- 产品迭代速度：App/产品更新频率、近12个月重大功能更新

### 5. 商业模式画布（BMC）
用以下9要素完整描述商业模式：
| 要素 | 内容 |
|------|------|
| 价值主张 | |
| 客户细分 | |
| 渠道通路 | |
| 客户关系 | |
| 收入来源 | |
| 核心资源 | |
| 关键活动 | |
| 重要伙伴 | |
| 成本结构 | |

### 6. 用户深度分析
- 用户规模：MAU/DAU（从QuestMobile、Sensor Tower、SimilarWeb等推算）
- 用户增长曲线：处于S曲线哪个阶段（用具体数据论证）
- 用户粘性指标：
  - DAU/MAU 比率（日活/月活比）
  - 平均使用时长、打开频次
  - 次日/7日/30日留存率（如有）
  - 用户增长 vs 留存趋势对比（虚假增长识别）
- 用户画像：年龄/地域/消费力/职业分布
- 用户口碑：
  - App Store/Google Play评分趋势（近12个月变化）
  - 社交媒体舆情分析
  - 知乎/微博/小红书上的用户真实反馈
  - 负面评价的主要集中点
- 用户获取效率：
  - 付费获客 vs 自然增长 vs 口碑传播比例
  - 是否依赖单一获客渠道

### 7. 定价权评估
- 过去3年是否有提价历史？提价后用户流失情况？
- 与竞品的价格对比：是价格领导者还是跟随者？
- 用户对价格的敏感度评估
- 佣金/抽成比例在产业链中的合理性

### 8. 护城河评估
对以下6个维度逐一验证并打分(★1-5)：

| 护城河类型 | 评分 | 证据 | 趋势 | 持久性评估 |
|-----------|------|------|------|-----------|
| 网络效应 | | 用户越多，价值越大？是单边还是双边/多边？ | 加宽/稳定/收窄 | |
| 转换成本 | | 用户迁移到竞品的代价？数据/关系/习惯迁移成本？ | | |
| 品牌心智 | | 品类=品牌？NPS推算？ | | |
| 数据壁垒 | | 数据飞轮是否形成？独有数据资产？数据量级？ | | |
| 监管牌照 | | 是否有准入门槛？牌照获取难度？ | | |
| 规模经济 | | 规模带来的成本优势是否显著？ | | |

综合护城河评级：宽/中/窄/无

### 9. 国际化分析（如适用）
- 海外市场拓展情况
- 国际化收入占比
- 本土化策略与挑战
- 海外竞争格局差异

任务2：财务数据拼凑与估值推演

• subject: 拼凑{公司名}财务数据并进行估值分析
• activeForm: 拼凑{公司名}财务数据与估值
• description 包含：

## 财务数据拼凑（侦探式研究）

未上市公司没有标准财报，需要多源拼凑、交叉验证。每一个数据都要追溯到具体来源，标明时间和置信度。

### 1. 数据来源矩阵
**按优先级搜索以下来源**：

| 优先级 | 来源类型 | 具体来源 | 可信度 | 搜索方法 |
|--------|---------|---------|--------|---------|
| 1 | 招股书/监管文件 | SEC Filing、港交所、证监会披露的招股书草案 | 🟢高 | 搜索"公司名 + 招股书/prospectus/IPO filing" |
| 2 | 母公司/关联上市公司财报 | 如阿里年报中蚂蚁数据、Google Cloud年报 | 🟢高 | 搜索母公司年报中的关联披露 |
| 3 | 监管处罚/合规披露 | 央行、证监会、市场监管总局处罚文件 | 🟢高 | 搜索"公司名 + 处罚/罚款/整改" |
| 4 | 债券/ABS发行文件 | 如蚂蚁花呗ABS说明书中的底层数据 | 🟢高 | 搜索"公司名 + 债券/ABS/信托" |
| 5 | 工商登记信息 | 天眼查/企查查的工商年报、实缴资本 | 🟡中高 | |
| 6 | 融资新闻 | 估值、融资金额、投资方 | 🟡中 | 搜索"公司名 + 融资/估值/valuation" |
| 7 | 第三方研报 | 券商、咨询公司、行业协会研报 | 🟡中 | 搜索"公司名 + 研报/report" |
| 8 | 深度媒体报道 | 晚点LatePost、The Information、36氪、Bloomberg | 🟡中 | 直接搜索这些媒体+公司名 |
| 9 | 行业数据推算 | 通过行业总量和市场份额反推 | 🔴低-中 | |
| 10 | 前员工/内部人爆料 | Blind、脉脉、论坛 | 🔴低 | 仅作参考，不作为主要依据 |

### 2. 关键财务指标推算
尽可能推算以下数据，**每个数据点必须标明**：来源、时间、置信度、推算方法。

**收入端**：
- 总收入规模与增速（近3年，年度/季度颗粒度）
- 收入结构拆解（按业务线/产品线）
- 收入增长驱动因素分解：量（用户/交易量）× 价（ARPU/客单价）
- 收入的季节性波动模式

**成本端**：
- 毛利率推算（对标同业上市公司，说明选取逻辑）
- 研发费用率推算（通过员工数 × 人均薪酬，或研发人员占比推算）
- 销售费用率推算（通过获客渠道和投放数据推算）
- 管理费用率推算

**利润端**：
- 经营利润/EBITDA 推算
- 净利润/调整后净利润推算
- 盈利时间线：何时盈利？如果尚未盈利，预计何时？

**现金流端**：
- 经营现金流判断（正/负，是否自我造血）
- 资本开支水平和趋势
- 自由现金流推算
- 账上现金/烧钱速度（通过融资金额、融资间隔、员工数推算）
- 现金跑道：按当前烧钱速度还能撑多久？

**效率指标**：
- 员工数量与人效（人均收入、人均利润）
- 资本效率：每融1元钱产生多少收入
- 与同业上市公司效率指标对标

### 3. 财务数据交叉验证
- 同一指标如果有多个来源，全部列出并说明差异
- 用不同方法推算同一指标，检查结果是否收敛
- 标注无法验证的"孤证"数据

| 指标 | 来源A（数据/时间） | 来源B（数据/时间） | 差异 | 采信判断 |
|------|-------------------|-------------------|------|---------|

### 4. 融资历史与估值演变
整理完整融资时间线：

| 轮次 | 时间 | 金额 | 投前估值 | 投后估值 | 领投方 | 跟投方 | 估值倍数增长 | 备注 |
|------|------|------|---------|---------|--------|--------|------------|------|

分析：
- 估值增长曲线是否健康（每轮增长倍数是否合理）
- 融资间隔是否合理（过于频繁=烧钱快？过于稀疏=融资困难？）
- 是否出现估值倒挂（Down Round）
- 老股东是否持续加注（信心信号）
- 最新一轮的投资条款推测：
  - 优先清算权（1x/2x/participating）
  - 反稀释保护（full ratchet/weighted average）
  - 对赌条款（业绩/上市时间）
  - 这些条款对普通股价值的影响

### 5. 估值分析（多方法交叉）

**方法1：最近融资估值法**
- 最近一轮估值及时间
- 考虑优先清算权等条款后的"普通股等价估值"（通常需要打折20-40%）
- 距今时间差异调整
- 这一轮投资人的动机分析（财务投资 vs 战略投资，战略投资者可能溢价）

**方法2：可比上市公司法**
- 选择3-5家上市可比公司，说明选取理由
- 关键倍数对比：

| 可比公司 | P/S | P/E | EV/EBITDA | EV/Revenue | 增速 | 利润率 |
|---------|-----|-----|-----------|------------|------|--------|

- 应用的调整：
  - 流动性折价：20-30%（标注具体取值和理由）
  - 增速溢价/折价
  - 规模折价
  - 监管/政策风险折价

**方法3：DCF 情景分析**
三种情景，每种都要列出关键假设：

| 假设 | 悲观 | 中性 | 乐观 |
|------|------|------|------|
| 未来5年收入CAGR | | | |
| 终态经营利润率 | | | |
| 终态增长率 | | | |
| WACC | | | |
| 终值倍数(EV/EBITDA) | | | |

每个假设要有论据支撑，不能凭空假设。

**方法4：终局市值倒推法**
- 假设5年/10年后这门生意在终态时的市场地位
- 终态收入和利润率假设
- 终态合理倍数（参考同行业成熟公司）
- 倒推当前合理估值区间
- 隐含的年化回报率

**方法5：交易对标法**
- 同行业近2年的并购/融资交易
- 交易倍数（P/S、P/E）
- 交易背景和溢价/折价因素

### 6. 估值综合判断

| 方法 | 估值区间 | 置信度 | 权重 | 加权估值 |
|------|---------|--------|------|---------|

- 不同方法得出的估值是否收敛？如果差异大，分析原因
- 最终给出的估值区间要区分"合理估值"和"保守估值"（安全边际估值）

任务3：行业格局与竞争态势分析

• subject: 分析{公司名}所在行业的竞争格局与替代威胁
• activeForm: 分析{公司名}行业格局与竞争态势
• description 包含：

## 行业格局与竞争态势

### 1. 行业定位与市场规模
- 公司所在的核心赛道定义（注意：公司自己定义的赛道可能是美化过的，要独立判断）
- TAM/SAM/SOM 三层市场规模：
  - TAM（总可寻址市场）：整个大行业
  - SAM（可服务市场）：公司技术/模式能覆盖的
  - SOM（可获得市场）：当前实际能获取的
- 市场规模数据来源对比（不同研究机构的预测可能差异很大）
- 市场渗透率：当前 vs 天花板
- 行业所处阶段：萌芽期/成长期/成熟期/衰退期（附论据）
- 行业增长驱动因素：哪些力量在推动/阻碍行业增长

### 2. 产业链全景地图
绘制完整产业链结构（文本图）：

上游供应方（谁？议价能力？） ↓ 公司所处环节（价值链中哪个位置？利润池占比？） ↓ 下游客户/用户（集中度？替代选择？） ↕ 竞争对手 / 替代品 / 潜在进入者

- 利润池分析：产业链各环节的利润分配
- 公司在产业链中的议价能力（上游/下游）
- 上下游依赖度分析：是否存在单一供应商/客户依赖
- 产业链正在发生的结构性变化

### 3. 波特五力分析（量化打分）

| 力量 | 强度(★1-5) | 关键因素 | 对公司影响 |
|------|-----------|---------|-----------|
| 行业内竞争 | | 集中度、差异化程度、退出壁垒 | |
| 新进入者威胁 | | 资本壁垒、技术壁垒、监管壁垒、品牌壁垒 | |
| 替代品威胁 | | 替代品性价比、转换成本 | |
| 供应商议价能力 | | 供应商集中度、转换成本 | |
| 买方议价能力 | | 客户集中度、信息透明度 | |

综合行业吸引力评分：★1-5

### 4. 竞争格局深度扫描

| 竞争对手 | 类型 | 市场份额(推算) | 收入规模 | 融资/市值 | 核心优势 | 主要劣势 | 威胁等级 |
|---------|------|---------------|---------|----------|---------|---------|---------|
| 直接竞争者1 | 直接 | | | | | | |
| 直接竞争者2 | 直接 | | | | | | |
| 间接竞争者1 | 跨界 | | | | | | |
| 潜在进入者1 | 巨头 | | | | | | |

重点分析：
- **直接竞争者**：同赛道直接对手，逐个分析其战略意图和资源投入
- **间接竞争者**：跨界潜在竞争，特别是大厂的相关业务
- **替代品威胁**：不同技术路线/模式，特别是AI可能带来的颠覆
- **潜在进入者**：巨头可能入局的概率和方式（自建/收购/投资）

### 5. 竞争对手深度对比
选择2-3个最直接的竞争对手（含上市和未上市），进行多维对比：

| 维度 | {公司名} | 竞争者A | 竞争者B | 竞争者C |
|------|---------|---------|---------|---------|
| 成立时间 | | | | |
| 用户规模(MAU) | | | | |
| 收入规模 | | | | |
| 收入增速 | | | | |
| 融资总额/市值 | | | | |
| 估值/收入倍数 | | | | |
| 变现效率(ARPU) | | | | |
| 毛利率 | | | | |
| 盈利状态 | | | | |
| 员工数量 | | | | |
| 技术能力 | | | | |
| 差异化定位 | | | | |
| 国际化程度 | | | | |

### 6. 竞争动态与趋势
- 近12个月的竞争格局关键变化（融资、并购、产品发布、人事变动）
- 竞争对手的战略方向推断（从招聘、专利、产品更新推断）
- 行业正在发生的结构性转变
- 技术变革对竞争格局的影响（特别是AI/大模型）
- 监管政策对竞争格局的影响
- 是否存在"赢家通吃"的行业特征？还是会形成稳定的多寡头格局？

### 7. 竞争情景推演
- 情景A：公司胜出——需要什么条件？概率？
- 情景B：均势共存——各自的生存空间？
- 情景C：被颠覆——最可能的颠覆者和路径？

### 8. 全球对标分析
寻找海外/国内的对标公司（已上市），分析：

| 维度 | 对标公司A | 对标公司B | {公司名}对标启示 |
|------|---------|---------|----------------|
| 发展路径 | | | |
| 当前估值水平 | | | |
| 从类似阶段到上市的时间 | | | |
| 上市后股价表现 | | | |
| 成功/失败的关键因素 | | | |

- 对标的局限性说明（中国市场特殊性、监管差异、用户习惯差异）

任务4：风险全景与治理评估

• subject: 评估{公司名}全维度风险与管理层/治理结构
• activeForm: 评估{公司名}风险与治理结构
• description 包含：

## 风险全景与治理评估

### 1. 创始人/CEO 深度评估

> "买股票就是买人。" —— 段永平

- **背景与履历**：教育、职业经历、创业经历
  - 有无连续创业经历？上一次创业的结果？
  - 行业相关经验年限
  - 之前管理的最大团队/业务规模
- **战略眼光**：搜索CEO过去3年的公开发言（演讲、访谈、内部信、社交媒体）
  | 时间 | CEO的判断/预测 | 实际结果 | 准确度 |
  |------|--------------|---------|--------|
  - 有无做过超前于市场的正确判断？
  - 有无在大家都看好时保持冷静？
- **执行力**：关键里程碑是否按时达成
  | 承诺 | 承诺时间 | 承诺场合 | 兑现情况 | 评价 |
  |------|---------|---------|---------|------|
- **格局与价值观**：
  - 对用户/员工/社会的态度（从具体事件判断，不看口号）
  - 面对困难时的选择（裁员方式、危机处理、利益冲突时的取舍）
  - 对短期利润 vs 长期价值的取舍
- **争议事件**：是否有负面记录（搜索"CEO名字 + 争议/丑闻/问题"）
- **评级**：★1-5（附详细理由）

### 2. 核心团队评估
- 核心高管团队名单与背景（CTO/CFO/COO/VP等）
  | 姓名 | 职位 | 背景 | 任期 | 此前经历 |
  |------|------|------|------|---------|
- 关键人才流动分析：
  - 近2年重要高管离职情况（谁走了？去了哪？为什么？）
  - 近2年重要高管加入情况（从哪挖来的？说明什么？）
  - 人才净流入还是净流出？
- 团队互补性：创始团队的能力是否互补？有无明显短板？
- 团队文化信号：
  - Glassdoor/脉脉评分与趋势（近12个月变化方向比绝对值重要）
  - 员工推荐意愿（Would recommend to a friend）
  - CEO支持率
  - 加班文化、组织氛围的舆论
- 关键人物依赖度：如果CEO/CTO离开，公司会怎样？

### 3. 股权结构与治理

**股权架构**：
| 股东 | 持股比例 | 投票权比例 | 类型 | 备注 |
|------|---------|-----------|------|------|

- 创始人控制权结构：AB股/一致行动人/VIE架构
- 创始人持股比例变化趋势（每轮融资稀释情况）
- 员工持股计划：覆盖面、行权条件、与上市对赌

**治理结构**：
- 董事会构成（独立董事占比、投资方席位）
- 重大决策机制
- 潜在的利益冲突：
  - 关联交易（创始人其他公司与本公司的交易）
  - 同业竞争
  - 大股东利益与小股东利益的冲突点

### 4. 投资人阵容深度分析

| 投资方 | 轮次 | 金额 | 估算持股 | 类型 | 战略价值 | 退出压力 |
|--------|------|------|---------|------|---------|---------|

分析：
- 领投机构的品牌背书意义（顶级VC vs 不知名基金）
- 产业资本的战略协同价值（是否带来资源/渠道）
- 投资人退出压力评估：
  - 基金存续期还剩多久？
  - 是否已在二级市场抛售老股？
  - 对赌条款是否临近到期？
- 投资人阵容的红旗信号：
  - 是否有声誉不佳的投资人？
  - 早期投资人是否已清仓？
  - 最近一轮的跟投情况（老股东不跟=不看好？）

### 5. 全维度风险清单

| 风险类型 | 具体风险 | 概率(高/中/低) | 影响(高/中/低) | 严重度 | 是否可对冲 | 监控指标 |
|---------|---------|---------------|---------------|--------|-----------|---------|
| 监管风险 | 反垄断、数据安全、行业整顿、牌照风险 | | | | | |
| 竞争风险 | 巨头入场、新模式颠覆、价格战 | | | | | |
| 技术风险 | 平台迁移、AI颠覆、技术路线失败 | | | | | |
| 人才风险 | 创始人/核心团队流失 | | | | | |
| 融资风险 | 资金链、估值倒挂、融资困难 | | | | | |
| IPO风险 | 上市窗口、监管审批、市场环境 | | | | | |
| 地缘风险 | 中美关系、跨境数据、制裁 | | | | | |
| 商业化风险 | 变现不及预期、用户反弹 | | | | | |
| 治理风险 | 关联交易、信息不透明、投资人冲突 | | | | | |
| 合规风险 | 数据隐私(GDPR/个保法)、内容合规 | | | | | |
| 宏观风险 | 经济周期、利率环境、资本市场冷热 | | | | | |
| ESG风险 | 环境/社会/治理相关风险 | | | | | |

### 6. 退出路径分析

| 退出方式 | 可能性(★1-5) | 预计时间窗口 | 预期估值区间 | 关键前提 | 主要障碍 |
|---------|-------------|------------|------------|---------|---------|
| A股IPO | | | | | |
| 港股IPO | | | | | |
| 美股IPO | | | | | |
| 被并购 | | 潜在买家是谁？ | | | |
| 二级市场转让 | | 流动性如何？ | | | |
| SPAC | | | | | |
| 长期不退出 | | | | | |

- 最可能的退出路径及理由
- 退出时间线推演
- 各退出路径下的预期回报分析

### 7. 最坏情景分析（芒格式逆向思考）

> "反过来想，总是反过来想。" —— 芒格

- 这家公司最可能怎么**失败**？列出3种具体失败路径
- 每种失败路径的概率评估和触发条件
- 最坏情景下，投资人能收回多少？（清算价值分析）
- 聪明人为什么**不投**这家公司？（至少列出5条理由）
- 历史上类似定位/阶段的公司，有哪些失败了？为什么？
- 什么信号出现意味着"论文已破"，应该止损？

任务5：技术能力与知识产权分析

• subject: 分析{公司名}技术栈、专利布局与研发能力
• activeForm: 分析{公司名}技术能力与知识产权
• description 包含：

## 技术能力与知识产权深度分析

> 对科技公司而言，技术壁垒的真假和持久性直接决定估值的合理性。

### 1. 技术栈分析
- 核心技术架构推断（从招聘信息、技术博客、开源项目、会议演讲推断）
- 技术栈选择是否合理（是否用了正确的工具解决正确的问题）
- 技术债务信号：
  - 招聘岗位中是否大量招"重构/迁移"类角色
  - 是否在做大规模技术栈切换
  - 用户端是否有频繁的bug/故障投诉

### 2. 专利布局分析
搜索专利数据库（Google Patents、CNIPA、USPTO）：

| 专利指标 | 数据 | 来源 |
|---------|------|------|
| 专利总数（已授权） | | |
| 专利申请中 | | |
| 近2年新增专利数 | | |
| 核心技术领域分布 | | |
| 关键专利的引用次数 | | |
| 专利的国际布局 | | |

- 专利质量评估（不只看数量）：
  - 是否有核心/基础专利？
  - 专利覆盖的技术领域是否与主营业务一致？
  - 是否存在专利诉讼（被诉或主动起诉）？
- 专利趋势：申请速度在加快还是放缓？技术方向有无转移？
- 与竞争对手的专利对比

### 3. 研发能力评估
- **研发投入**：
  - 研发人员数量/占比（从招聘平台、LinkedIn推算）
  - 研发费用推算（人数 × 平均薪酬 + 基础设施）
  - 研发费用率（与同业对比）
  - 研发投入趋势：在加大还是缩减？
- **研发产出**：
  - 学术论文发表（搜索Google Scholar、arXiv）
  - 技术会议演讲（搜索KDD、NeurIPS、SIGIR等顶会）
  - 开源贡献（搜索GitHub组织账号）
  - 技术博客/公众号输出
- **研发效率**：
  - 从技术研发到产品落地的速度
  - 技术成果的商业转化率

### 4. 技术人才评估
- **核心技术领导者**：CTO/VP Eng/首席科学家的背景和能力
  | 姓名 | 职位 | 学历 | 前公司 | 技术影响力 |
  |------|------|------|--------|-----------|
- **技术人才密度**：
  - 来自哪些公司/实验室？（Google/Meta/MSRA/BAT等顶尖机构占比）
  - 技术岗位的薪酬竞争力（从招聘信息推算）
  - 技术团队的流失率信号（LinkedIn上离职动态）
- **招聘信号**：
  - 当前在招什么技术岗位？（反映技术战略方向）
  - 技术岗位的招聘难度和填充速度
  - 是否在建新的技术团队/实验室？

### 5. 技术护城河评估

| 技术壁垒维度 | 评分(★1-5) | 证据 | 持久性 |
|-------------|-----------|------|--------|
| 算法/模型壁垒 | | 是否有独创算法？是否可被复制？ | |
| 数据壁垒 | | 数据量级、独有数据、数据飞轮速度 | |
| 工程壁垒 | | 系统复杂度、长时间积累的工程能力 | |
| 人才壁垒 | | 核心技术人才是否难以替代 | |
| 生态壁垒 | | 开发者生态、API/SDK覆盖、技术标准 | |

- 综合技术护城河评级：强/中/弱
- 技术护城河的衰减速度评估（AI时代技术壁垒的半衰期可能很短）

### 6. AI/新技术影响评估
- 公司的AI能力和布局
- AI对公司核心业务的影响（增强 vs 威胁 vs 中性）
- 公司是AI变革的受益者还是被颠覆者？
- 其他新兴技术（Web3/AR/VR/量子计算等）的影响评估

### 7. 技术风险清单
| 风险 | 具体描述 | 概率 | 影响 |
|------|---------|------|------|
| 技术路线失败 | 押注的技术方向被证伪 | | |
| 开源替代 | 核心技术被开源方案替代 | | |
| 平台依赖 | 对特定云/芯片/操作系统的依赖 | | |
| 安全漏洞 | 数据泄露/系统被攻击 | | |
| 人才流失 | 核心技术人员出走 | | |

任务6：替代数据信号挖掘

• subject: 挖掘{公司名}的非常规数据信号与隐藏线索
• activeForm: 挖掘{公司名}替代数据信号
• description 包含：

## 替代数据信号挖掘

> 未上市公司的常规信息有限，替代数据往往能提供比新闻报道更真实的经营信号。
> 本任务的目标是：在常规信息源之外，挖掘一切可能有用的蛛丝马迹。

### 1. 招聘信号分析
搜索 LinkedIn、Boss直聘、脉脉、Indeed、Glassdoor 上的招聘信息：

**招聘规模与趋势**：
- 当前在招岗位总数
- 近6个月招聘趋势（加速/平稳/缩减）
- 与竞争对手的招聘规模对比

**招聘结构分析**：
| 岗位类别 | 数量 | 占比 | 信号解读 |
|---------|------|------|---------|
| 研发/工程 | | | 技术方向 |
| 产品 | | | 产品战略 |
| 销售/BD | | | 商业化阶段 |
| 市场/运营 | | | 增长策略 |
| 数据/AI | | | AI布局 |
| 国际化 | | | 出海计划 |
| 合规/法务 | | | 监管应对/IPO准备 |
| 财务/IR | | | IPO准备信号 |

**关键信号捕捉**：
- 是否在招IR（投资者关系）= IPO信号
- 是否在招合规/数据安全 = 监管压力或IPO准备
- 是否在招海外岗位 = 国际化布局
- 高级岗位的薪酬范围 = 公司财力和人才竞争力
- 岗位JD中提到的技术栈/业务方向 = 战略方向

### 2. App/产品数据分析
搜索 App Store、Google Play、七麦数据、SimilarWeb：

| 指标 | 数据 | 来源 | 趋势 |
|------|------|------|------|
| App Store排名 | | | 近6个月趋势 |
| 用户评分 | | | 变化方向 |
| 评分数量 | | | 增速 |
| 下载量估算 | | | |
| App更新频率 | | | |
| 最近更新的主要功能 | | | |

- App Store评论中的高频关键词和情感分析
- 近期差评的主要集中点（bug？收费？体验下降？）
- Web流量数据（SimilarWeb）：UV、PV、访问时长、跳出率

### 3. 社交媒体与舆情信号
搜索微博、知乎、小红书、Twitter/X、Reddit：

- 公司官方账号的互动数据（粉丝/转发/评论趋势）
- 用户自发讨论的热度和情感（正/负/中性）
- 行业KOL/大V对公司的评价
- 近3个月的舆情热点事件
- 负面舆情清单及公司应对方式
- 是否有内部人（前员工/现员工）的爆料

### 4. 企业工商与法律信号
搜索天眼查/企查查/启信宝：

**工商信息**：
- 注册资本及变更历史
- 实缴资本
- 股东/股权变更记录
- 子公司/关联公司清单（新设=新业务？注销=业务收缩？）
- 经营范围变更（新增范围=新业务方向）

**法律信息**：
| 类型 | 数量 | 重要案件摘要 |
|------|------|-------------|
| 作为原告的诉讼 | | |
| 作为被告的诉讼 | | |
| 知识产权纠纷 | | |
| 劳动仲裁 | | |
| 行政处罚 | | |
| 被执行人记录 | | |

- 重大诉讼/仲裁的详情和潜在财务影响
- 行政处罚记录（环保/税务/劳动/数据安全等）

### 5. 供应链与合作伙伴信号
- 已知的核心供应商/合作伙伴清单
- 供应商是否上市？其财报中是否提到与该公司的合作数据？
- 招标/采购信息（政府采购网、企业招标平台）
- 合作伙伴的评价和合作深度

### 6. 域名与数字足迹
搜索 domain/subdomain 信息：
- 公司注册的域名清单（新注册的域名可能暗示新业务/新产品）
- 子域名分析（api.xx.com、pay.xx.com等暗示业务架构）
- SSL证书信息
- 商标注册情况（新注册商标=新品牌/新产品线）

### 7. 行业会议与曝光信号
- 公司高管近12个月的会议演讲/参会记录
- 行业奖项/媒体榜单（是否进入"独角兽榜"、"最具创新力"等）
- 政府/行业协会的互动（政策咨询、标准制定参与）
- 媒体曝光频率和质量的变化趋势

### 8. 二级市场交易信号（如有）
- 是否存在老股交易市场（SharesPost、EquityZen、微信群等）
- 老股交易的隐含估值 vs 最近一轮融资估值
- 买卖双方的供需状况
- 是否有大量员工在抛售期权/RSU

### 9. 信号综合评分

| 信号类别 | 方向(正/负/中性) | 强度(强/中/弱) | 置信度 | 核心发现 |
|---------|----------------|---------------|--------|---------|
| 招聘信号 | | | | |
| 产品数据 | | | | |
| 舆情信号 | | | | |
| 法律信号 | | | | |
| 供应链信号 | | | | |
| 数字足迹 | | | | |
| 行业曝光 | | | | |
| 二级交易 | | | | |

**信号合力判断**：各信号是否指向同一方向？有无矛盾信号？

### 10. 反常信号清单（最重要）
列出所有"不寻常"的发现——这些往往是最有价值的信息：
- 与公司对外叙事不一致的信号
- 与行业常识不符的数据
- 突然出现的变化（招聘急缩/急扩、高管密集离职等）
- 无法解释的现象

第四步：启动6个并行Agent

使用 Agent 工具同时启动6个Agent（必须在同一条消息中并行调用）：

每个Agent的配置：

• subagent_type: general-purpose
• run_in_background: true

每个Agent的prompt模板：

你是{公司名}未上市公司研究团队中的"{角色中文名}"。

你正在研究一家**未上市公司**，这意味着：
- 没有标准化的公开财报，需要从多个来源拼凑信息
- 数据可能不完整或相互矛盾，需要标注置信度
- 需要更多的推理和合理推算，但要透明展示推算过程
- 搜不到信息 ≠ 信息不存在，搜到的信息可能有偏差

请完成以下研究任务：{任务subject}

具体要求：
{任务description的内容}

**研究方法**：
1. 使用 WebSearch 搜索最新公开信息，每个维度至少搜索3-5次，用不同关键词组合
2. 搜索关键词策略：
   - 中文：公司名+收入/估值/融资/用户数/MAU/IPO/招股书/裁员/整改
   - 英文：Company Name + revenue/valuation/funding/users/IPO/filing
   - 具体人名+公司名（搜索管理层相关信息）
   - 公司名+具体竞争对手名（搜索竞争动态）
3. 重点信息源：
   - 高可信度：招股书、监管文件、上市公司年报中的关联披露
   - 中可信度：晚点LatePost、The Information、36氪、Bloomberg、Reuters、TechCrunch
   - 辅助验证：知乎、脉脉、Glassdoor、天眼查、企查查
4. 使用 WebFetch 获取关键文章的全文（不要只看搜索摘要）
5. 对重要数据，至少用2个不同来源交叉验证

**数据标注规范（严格执行）**：
- 每个关键数据标注来源（具体到媒体名称和文章标题）
- 标注数据时间（精确到年月）
- 标注置信度：🟢高（招股书/官方披露）/ 🟡中（可信媒体/研报）/ 🔴低（推算/传闻）
- 不同来源数据有冲突时，**全部列出**并说明差异和你的判断
- 区分"事实"和"推理"：事实用正常字体，推理/推算用*斜体*并标注推算方法
- 无法获取的信息明确标注"数据缺失"，不要编造

**输出要求**：
- 报告要详尽，使用Markdown表格呈现关键数据
- 每个分析维度要有明确结论和评分
- 推算过程要完全透明（展示计算逻辑和每一步假设）
- 在报告末尾提供：
  1. 本维度的总体评分（★1-5）和核心判断
  2. 本维度信息完整度自评（充分/适中/不足/严重不足）
  3. 最重要的3个发现
  4. 最大的信息盲区（什么信息缺失最影响判断）

第五步：接收报告并跟踪进度

• 向用户实时展示进度表（哪些Agent已完成、哪些仍在研究中）
• 每收到一份报告，更新进度并展示该报告的核心要点（3-5条）
• 等待全部6份报告到齐

第六步：交叉验证与信息拼图

这是增强版框架最关键的新增步骤。在汇总前，team-lead 需要：

1. 数据冲突仲裁：

   • 提取各Agent报告中的关键数据
   • 识别不同Agent引用的相同数据是否一致
   • 对冲突数据进行仲裁：列出所有来源，说明采信哪个、为什么

2. 信号一致性检验：

   • 业务增长信号（business-decoder）vs 招聘信号（signal-miner）是否一致？ （如果说业务快速增长，但招聘在缩减，需要解释）
   • 技术领先叙事（tech-ip）vs 专利/人才数据（signal-miner）是否支撑？
   • 估值水平（financial-detective）vs 竞争地位（competitive-mapper）是否匹配？
   • 管理层公开叙事（risk-governance）vs 实际行动信号（signal-miner）是否一致？

3. 信息拼图还原：

   • 将6份报告中的信息碎片拼合，看能否还原出更完整的画面
   • 标注信息"白区"（确认已知）、"灰区"（有线索但不确定）、"黑区"（完全未知）

4. 反偏见检查：

   • 检查报告中是否存在"正面信息详细、负面信息简略"的偏差
   • 确认每个正面判断都有对应的反面检验

第七步：汇总最终报告

综合6份分析报告，输出以下结构的最终报告：

1. 一句话结论

用一段话（50-100字）概括这家未上市公司的真实价值判断：生意值多少钱，为什么。

2. 公司画像速览

3. 六维评分总表

综合评分：★X / 5

4. 关键数据拼图（交叉验证后）

整合各分析师拼凑的数据，仅保留经过交叉验证的数据：

5. 信号一致性矩阵

6. 各维度分析摘要

每个维度摘取3-5条最重要的发现（标注来源和置信度）

7. 真实价值评估

生意本质判断：

• 这是一门什么样的生意？（一句话）
• 这门生意的"确定性"有多高？
• 段永平式判断：这是不是一门"对的生意"？

护城河评分卡：

估值判断：

综合真实价值区间：

• 保守估值（安全边际估值）：$XXB
• 合理估值（中性假设）：$XXB
• 乐观估值（最优情景）：$XXB
• 当前市场估值：$XXB
• 安全边际：当前估值 vs 保守估值 = XX%

8. 投资论点（看多 vs 看空）

• 🟢 看多逻辑（5-7条，每条附证据来源）
• 🔴 看空逻辑（5-7条，每条附证据来源）
• ⚖️ 哪一方的论据更有说服力？为什么？

9. 风险矩阵

Top 3 核心风险及应对策略

10. 退出路径评估

最可能的退出方式、时间窗口、预期回报

11. 投资决策表

一页纸决策表：

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  公司：XXX    最新估值：$XXB                  │
│  阶段：[种子/成长/成熟/Pre-IPO]              │
│  信息完整度：[充分/适中/不足/严重不足]        │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  核心投资逻辑（3句话以内）：                  │
│  1. ________________________________________  │
│  2. ________________________________________  │
│  3. ________________________________________  │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  真实价值判断：                               │
│  合理估值区间：$XXB - $XXB                    │
│  当前估值 vs 合理估值：偏贵/合理/偏低         │
│  安全边际：____%                              │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  关键假设 & 验证方式：                        │
│  假设1 → 跟踪指标 → 验证节点 → 验证时间      │
│  假设2 → 跟踪指标 → 验证节点 → 验证时间      │
│  假设3 → 跟踪指标 → 验证节点 → 验证时间      │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  致命风险 & "论文已破"信号：                  │
│  风险1 → 如果X发生，结论翻转 → 止损策略       │
│  风险2 → 如果Y发生，结论翻转 → 止损策略       │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  结论：投资 / 观望 / 回避                     │
│  如果观望：重新评估的触发条件是什么？          │
│  预期退出：IPO / 并购 / 二级转让              │
│  预期回报倍数：X - Y 倍                      │
│  预期时间框架：X - Y 年                      │
│  年化回报率：X% - Y%                         │
└──────────────────────────────────────────────┘

分层建议：

关键催化剂：

12. 信息盲区地图

这些信息盲区是否影响核心结论的可靠性？如果影响，明确说明"在X信息缺失的情况下，以上结论的置信度为Y"。

13. 持续跟踪清单

14. 总结段落

150-250字的最终总结，包含：

• 这门生意的本质
• 真实价值判断
• 当前估值的合理性
• 最大的确定性和不确定性
• 最终建议和核心理由

第八步：保存报告

将完整最终报告写入 reports/{公司名}/{公司名}-private-{YYYYMMDD}.md。

第九步：清理团队

使用 TeamDelete 清理团队资源。

重要注意事项

1. 6个Agent必须并行启动——在同一条消息中调用6次Agent工具
2. 数据置信度标注——未上市公司数据来源参差不齐，每个关键数据必须标注来源和置信度
3. 推算要透明——所有推算过程要展示计算逻辑，不能凭空给数字
4. 交叉验证——关键数据至少2个来源交叉验证，来源冲突时都列出
5. 信号一致性检验——汇总阶段必须做跨维度的信号一致性检查
6. 结论要明确——不回避给出投资/观望/回避建议，但同时说明结论的置信度
7. 耐心等待——6个Agent研究需要几分钟，实时向用户更新进度
8. 中英文搜索——未上市公司信息可能分布在中英文媒体，需要两种语言搜索
9. 反偏见核心原则——资料少≠公司不好，AI分析篇幅短≠投资确定性低。对于信息极度稀缺的公司，切换"第一性原理模式"聚焦核心问题，不追求报告形式完整
10. 诚实留白——报告中明确区分"有据分析"和"推测填充"，允许出现"此维度数据不足，无法给出有意义的结论"
11. 替代数据不是噪音——招聘、专利、诉讼、App数据等替代数据可能比新闻报道更接近真实经营状况
12. 真实价值导向——最终目标是判断这门生意值多少钱，不是输出一份好看的报告。如果信息不足以做出可靠的估值判断，直接说"信息不足，无法给出可靠估值"

Codex adapter note

This skill is generated from skills/quality-screen.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.

去劣筛选：7条指标快速排除非一流公司

对 $ARGUMENTS 执行去劣指标筛选，快速排除不符合一流公司标准的标的。

支持输入格式：

行业/市场/主题模式下，输出额外包含：通过率统计、行业内排名、板块对比总结。

设计原则

• 目标：不错杀任何一流好公司，但能排除确定的非一流公司
• 逻辑：7条硬指标 + 2条豁免规则，宁可漏网不可误杀
• 适用范围：所有上市公司（银行/保险不适用第3条利息覆盖倍数）

7条去劣指标

3条豁免规则

豁免A：战略投入期豁免（适用于第1条）

如果同时满足以下3个条件，可豁免第1条ROE不达标：

1. 上市不足10年
2. 毛利率 > 30%（证明商业模式本身有定价权）
3. 最近2年经营现金流为正（证明造血能力已具备）

逻辑：高毛利率+现金流转正说明商业模式没问题，ROE低只是因为还在投入期。典型案例：美团。

豁免B：主动低利润率豁免（适用于第6条）

如果同时满足以下2个条件，可豁免第6条净利率不达标：

1. 毛利率 > 30%（有能力赚但选择不赚）
2. 近2年净利率已回升至5%以上，或呈明确上升趋势

逻辑：毛利率高说明有定价权，净利率低是战略选择（再投资）而非能力缺失。典型案例：亚马逊。

豁免C：高周转薄利模式豁免（适用于第4条和第6条）

如果同时满足以下3个条件，可豁免第4条毛利率和第6条净利率不达标：

1. ROE > 20%（证明虽然利润率低，但资本回报率极高）
2. 经营现金流/净利润 > 1.0（利润质量无问题）
3. 商业模式属于"会员制/平台佣金/高周转薄利"类型（利润不体现在商品加价上）

逻辑：有些一流公司的利润不藏在毛利率里，而是藏在会员费、周转效率或平台抽成中。它们的毛利率和净利率天然很低，但ROE极高说明资本效率一流。典型案例：Costco（毛利率12%、净利率2.5%，但ROE 25%+、会员续费率90%+）。

执行流程

第一步：解析输入，确定筛选范围

模式判断：

• 如果输入是具体公司名/代码 → 个股模式，直接进入第二步
• 如果输入是行业/市场/主题 → 批量模式，先执行以下操作：
  1. 用 WebSearch 搜索该行业/市场/主题下的主要上市公司
  2. 行业模式：覆盖该行业市值前15-20家上市公司
  3. 指数模式：拉取完整成分股列表
  4. 主题模式：搜索相关公司，覆盖15-30家
  5. 列出完整公司清单供确认（如公司数>30，分批并行处理）

对每家公司确定全称、代码、交易所。

第二步：并行数据收集

为每家公司启动独立后台Agent，使用 WebSearch 搜索以下数据：

1. ROE：近10年（或上市以来）的逐年ROE，计算平均值
2. 自由现金流：近5年的经营现金流和资本开支，计算5年累计FCF
3. 利息覆盖：最新年度EBIT和利息支出，计算倍数
4. 毛利率：近5年毛利率趋势
5. 经营现金流/净利润：近5年的比值，计算均值
6. 净利率：近10年净利率趋势，计算均值
7. 总股本变化：5年前和当前的总股本，计算膨胀比例

数据来源优先级：公司年报 > 券商研报 > 财经数据平台

第三步：逐条检验

对每家公司，逐条检验7个指标：

• ✅ 通过
• ❌ 未通过
• ⚠️ 边界（附数值说明）

如果触犯某条，检查是否满足对应豁免条件。

第四步：输出结果

输出格式

# 去劣筛选结果

**筛选日期**：{当天日期}
**公司数量**：{N}家

## 汇总表

| 公司 | ①ROE | ②FCF | ③利息覆盖 | ④毛利率 | ⑤OCF/NI | ⑥净利率 | ⑦稀释 | 结果 |
|------|------|------|----------|---------|---------|---------|-------|------|
| xxx | ✅ 24% | ✅ | ✅ | ✅ 56% | ✅ | ✅ 30% | ✅ | **通过** |
| yyy | ❌ 3% | ❌ | ❌ | ✅ 20% | ✅ | ❌ 2% | ✅ | **排除** |
| zzz | ⚠️→✅ | ✅ | ✅ | ✅ 35% | ✅ | ⚠️→✅ | ✅ | **豁免通过** |

## 通过的公司（N家）
[列表]

## 排除的公司（N家）
| 公司 | 触犯指标 | 具体数据 | 排除理由 |
|------|---------|---------|---------|

## 豁免通过的公司（N家）
| 公司 | 豁免条款 | 具体数据 | 豁免理由 |
|------|---------|---------|---------|

## 边界争议（如有）
[对处于阈值附近的公司做补充说明]

## 板块总结（行业/市场模式专用）

**通过率**：{通过数}/{总数} = {百分比}
**行业质量判断**：[根据通过率给出行业整体质量评价]

| 质量分层 | 公司 | 共同特征 |
|---------|------|---------|
| 一流（全过+高ROE） | xxx, yyy | ... |
| 合格（全过但指标平庸） | aaa, bbb | ... |
| 淘汰 | ccc, ddd | ... |

**行业选股结论**：[一句话总结该行业值不值得深挖，最值得关注的2-3家是谁]

注意事项

1. 银行/保险：不适用第3条（利息覆盖），其商业模式本质就是利差经营
2. REIT：ROE可能因物业重估波动大，用"核心营运利润ROE"代替
3. 数据不足：如果某项数据无法获取，标注为"数据不足"而非直接判定通过/不通过
4. 周期性行业：用完整周期（至少覆盖一个高点和一个低点）的平均值，不用单一年份
5. 上市时间短：不足5年的公司用全部可得数据，但在结果中标注"数据窗口不足"

局限性声明

这套指标能排除"确定不好"的公司，但通过筛选不等于"确定好"。通过的公司仍需进一步研究：

• 商业模式是否可持续
• 管理层是否值得信赖
• 当前估值是否合理
• 竞争格局是否在恶化

去劣是第一步，不是最后一步。

Codex adapter note

This skill is generated from skills/thesis-drift.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.

投资论文漂移检测：分清事实变化与措辞变化

对 $ARGUMENTS 执行投资论文漂移检测。

支持输入格式：

• 公司名 旧报告路径 新报告路径 — 指定两份研究报告或论文快照进行对比
• 公司名 reports/{公司名}-thesis-旧日期.md reports/{公司名}-thesis-新日期.md — 对比两份带日期的论文快照
• 公司名 — 自动查找 reports/{公司名}-thesis.md 及同目录历史快照；如果没有基线则转入缺失基线处理

"当事实改变时，我就改变想法。你呢？" —— 凯恩斯

"股价波动不是论文漂移，事实变了才是。" —— AI Berkshire

设计理念

长期持仓最难的不是每天读新闻，而是区分三件事：

• 事实改变：收入、利润率、竞争格局、管理层行为、资本配置发生可验证变化
• 价格改变：市场情绪或估值倍数变化，但生意本身未变
• 措辞改变：两份报告表达不同，但底层证据和判断没有变化

投资论文漂移检测的目标是：只在证据变化时承认论文变化。不能因为报告换了写法就制造漂移，也不能因为股价涨跌就误判基本面。

本 Skill 依赖 /thesis-tracker 输出的结构化维度：核心假设清单、红线清单、估值锚点、追踪记录表。没有这些结构时，先补齐基线，再做漂移检测。

执行流程

第一步：判断操作模式

解析 $ARGUMENTS：

• 如果提供两份报告路径 → 进入指定报告对比模式
• 如果只提供公司名 → 查找 reports/{公司名}-thesis.md 及历史快照，进入自动快照对比模式
• 如果只找到一份报告或没有历史基线 → 进入缺失基线处理模式
• 如果两份报告不是同一家公司 → 停止并要求用户确认，不做跨公司漂移判断

模式A：指定报告对比

A1：读取并校验两份报告

读取旧报告和新报告，提取：

• 报告日期、公司名、股票代码
• 核心论文（5句话）
• 核心假设清单
• 红线清单
• 估值锚点
• 追踪记录表
• 管理层质量判断
• 竞争护城河判断
• 当前建议动作（买入 / 持有 / 观察 / 减仓 / 清仓）

如果报告缺少关键结构，先标注"结构缺失"，但仍尽量从正文中抽取证据；抽取不到的维度标为"无法判断"，不能编造结论。

A2：证据归一化

把两份报告中的事实证据整理成同一张表：

只比较证据，不比较文风。 如果新旧报告只是同义改写、排序变化、语气变化，但事实数据和判断阈值没有变化，判定为 Unchanged。

A3：数值与估值校验

所有数值变化必须使用 tools/financial_rigor.py 做精确计算，禁止 LLM 心算：

python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
  --price {当前价格} \
  --eps {EPS} \
  --bvps {每股净资产} \
  --fcf-per-share {每股自由现金流}

如需计算市值、百分比变化、目标价差异或情景估值，使用：

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 cross-validate --field {字段} --values '{JSON}' --unit {单位}
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}
python3 tools/financial_rigor.py calc --expr '{精确算式}'

关键财务数据必须至少两处独立来源交叉验证。来源不足、口径不一致、无法复核的数字必须标注为"低置信度 / 待核实"。

A4：逐维度判定漂移

固定使用以下维度，不要临时增减：

每个维度只能给出三类结论：Improved / Unchanged / Weakened。

A5：证据驱动规则

每个非 Unchanged 的结论必须引用导致变化的具体新证据：

• 财报行项目：例如收入增速、毛利率、经营现金流、回购金额、净现金
• 监管披露：例如 10-K/20-F、年报、中报、港交所公告、SEC filing
• 新闻事件：例如管理层变动、监管处罚、重大客户流失、竞品突破
• 价格与估值：必须说明这是"估值变化"还是"基本面变化"，不能混淆

如果找不到能解释变化的证据，必须判定为 Unchanged 或 无法判断，不能用措辞差异推断漂移。

A6：输出漂移报告

报告结构

一、对比对象与时间跨度
二、总体结论：论文是否漂移
三、维度漂移表
四、证据差异明细
五、估值与数值验算
六、建议动作迁移
七、不确定项与需补充来源
八、下次跟踪重点

维度漂移表

Unchanged 行的触发证据写 —，不要为了填表编造证据。

总体结论必须回答

1. 论文是否漂移？ 未漂移 / 正向漂移 / 负向漂移 / 证据不足无法判断
2. 漂移来自哪里？ 估值 / 基本面 / 管理层 / 竞争格局 / 红线事件
3. 是事实变化还是价格变化？ 明确拆开说明
4. 建议动作如何迁移？ 例如：Watch → Buy、Buy → Hold、Hold → Reduce、Reduce → Exit
5. 下一步需要什么证据？ 下一份财报 / 监管披露 / 管理层说明 / 竞对数据

模式B：自动快照对比

B1：查找快照

在 reports/ 中查找：

• reports/{公司名}-thesis.md
• reports/{公司名}-thesis-*.md
• reports/{公司名}/ 目录下包含 thesis、论文、追踪 的报告

选择时间最早且结构完整的文件作为旧报告，时间最新的文件作为新报告。若用户指定日期，以用户指定为准。

B2：防止错误配对

对比前必须确认：

• 公司名或股票代码一致
• 报告日期不同
• 两份报告都包含可抽取的论文结构或研究结论

如果无法确认同一公司，停止并要求用户提供明确路径。

B3：执行模式A

找到两份有效快照后，按模式A完整执行。

模式C：缺失基线处理

如果只找到一份报告或没有找到旧快照：

1. 明确说明：缺少可比较的历史基线，不能执行漂移检测
2. 不要根据记忆或市场印象补造旧论文
3. 引导用户先使用 /thesis-tracker {公司名} 建立论文 建立结构化基线
4. 如果当前报告已足够完整，可建议将它保存为 reports/{公司名}-thesis.md 作为未来漂移检测基线

输出格式：

无法执行论文漂移检测：缺少历史基线。

已找到：
- 当前报告：{路径 / 未找到}
- 历史基线：未找到

建议：
1. 先运行 /thesis-tracker {公司名} 建立论文
2. 下次有新财报或重大事件后，再运行 /thesis-drift {公司名} 旧报告 新报告

关键原则

• 证据优先于措辞 — 同义改写不是漂移，只有事实证据变化才是漂移
• 基本面优先于股价 — 股价涨跌只影响估值锚点，不自动改变生意质量
• 数值必须验算 — 所有百分比、估值倍数、目标价差异必须用 tools/financial_rigor.py
• 不确定就标注不确定 — 来源缺失、口径不一致、无法复核时，不要硬判
• 红线单独处理 — 红线触发优先级高于估值便宜，不能被低 PE 掩盖
• 输出必须可复盘 — 每个 Improved / Weakened 结论都要能追溯到具体证据

Codex adapter note

This skill is generated from skills/thesis-tracker.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.

投资论文追踪：买入后的纪律系统

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

设计理念

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：

• 该卖的时候舍不得卖（"再等等，会涨回来的"）
• 不该卖的时候恐慌卖出（"跌了20%，是不是我错了"）
• 忘记了当初为什么买的（"我买这个是因为什么来着？"）

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。

执行流程

第一步：判断操作模式

检查是否已存在该公司的投资论文文件（reports/{公司名}-thesis.md）：

• 如果不存在 → 进入建立论文模式
• 如果存在 → 进入追踪检查模式
• 如果找不到但用户表示已有 → 询问文件路径

模式A：建立投资论文

A0：数据收集

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。

A1：核心论文（必须用200字以内写清楚）

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。

A2：核心假设清单

把投资论文拆解成可验证的具体假设：

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。

A3：红线清单（触发任何一条 = 必须重新评估）

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。"

A4：估值锚点

A5：保存论文

将投资论文写入 reports/{公司名}-thesis.md，包含：

• 建立日期
• 买入价格和仓位
• 核心论文（5句话）
• 核心假设清单
• 红线清单
• 估值锚点
• 追踪记录表（初始为空）

模式B：追踪检查

B1：读取现有论文

读取 reports/{公司名}-thesis.md，加载：

• 核心论文
• 核心假设清单
• 红线清单
• 上次检查记录

B2：收集最新数据

使用 WebSearch 收集：

1. 最新财报数据（如果有新的季报/年报）
2. 近期重大事件（管理层变动、监管政策、竞争动态）
3. 当前股价和估值指标
4. 内部人交易记录（大股东增减持）

B3：逐条检查核心假设

对每个核心假设，用最新数据验证：

状态定义：

• 🟢 成立 — 最新数据支持该假设
• 🟡 边际弱化 — 数据仍在可接受范围，但趋势不利
• 🔴 受损 — 数据明确不支持该假设
• ⚫ 破裂 — 假设已被推翻

B4：红线检查

逐条检查红线清单：

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。

B5：估值更新

B6：输出追踪报告

报告结构

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

论文健康度评分标准

结论必须明确回答

1. 论文还完整吗？ 完整 / 边际弱化 / 受损 / 破裂
2. 该怎么做？ 加仓 / 持有 / 减仓 / 清仓
3. 下次检查时间：下一个季报发布后 / 某个特定事件后

B7：更新论文文件

将本次检查记录追加到 reports/{公司名}-thesis.md 的追踪记录表中：

关键原则

• 买入前就写好卖出条件 — 冷静时做的决策比恐慌时做的好
• 论文要具体到可验证 — "公司很好"不是论文，"ROE>25%且趋势稳定"才是
• 红线一旦触发就行动 — 最怕的是"再等等看"，这是亏大钱的开始
• 论文破裂 ≠ 股价下跌 — 股价跌30%不一定要卖，论文破裂才要卖
• 诚实面对错误 — 论文建错了就承认，不要为了面子硬撑

Codex adapter note

This skill is generated from skills/wechat-article.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.

微信公众号文章：作者-编辑-读者三Agent协作

对 $ARGUMENTS 进行深度研究，产出一篇可直接发布的微信公众号文章。三个Agent各司其职：作者写深度初稿，编辑精修结构和表达，读者从目标受众视角审读。

支持输入格式：主题描述，例如：大模型OPD技术解读、Qwen3技术报告解读、为什么巴菲特不买科技股

设计理念

一篇好的公众号文章需要同时满足三个维度：

1. 深度——对得起花时间读完的人（作者负责）
2. 可读性——结构清晰、节奏好、不劝退（编辑负责）
3. 真的能看懂——目标读者不会在中途放弃（读者负责）

单人写作容易"自嗨"——写的人觉得清楚，读的人看不懂。三Agent协作的本质是强制引入外部视角。

阶段一：研究与素材收集

第一步：明确文章定位

在开始写作之前，先确认以下信息（如用户未指定则主动询问）：

第二步：深度研究

使用 Agent 工具并行启动2-3个研究Agent，收集足够的素材：

研究Agent A：核心内容研究

• 如果是论文解读：下载论文PDF、提取核心贡献、关键图表、实验结果
• 如果是技术主题：搜索最新进展、关键论文、技术细节
• 如果是商业/投资主题：搜索最新数据、行业报告、竞争格局

研究Agent B：行业背景与应用

• 搜索该技术/主题的行业落地情况
• 哪些公司在用？效果如何？
• 最新的发展趋势和里程碑事件

研究Agent C（可选）：竞品/对比研究

• 同类方法/产品的对比
• 历史发展脉络
• 未来演进方向

第三步：整理素材框架

研究Agent全部完成后，整理出：

1. 核心论点（一句话概括文章要传达的核心信息）
2. 关键数据（3-5个最有冲击力的数据点）
3. 配图清单（需要哪些图，来源是什么）
4. 文章大纲（6-8个章节的标题和核心内容）

阶段二：作者Agent写初稿

使用 Agent 工具启动作者Agent，给出详细的写作指令。

作者Agent的Prompt模板

你是一位深度技术写作者（Author Agent），需要写一篇微信公众号文章。

## 目标读者
{根据第一步确认的读者画像}

## 写作风格要求
- 纯中文表达，避免中英文夹杂（技术术语首次出现时给英文，后续用中文）
- 像写给聪明的朋友看的技术科普，不是学术论文翻译
- 用类比帮助理解，但类比要贴切、不俗套
- 关键公式/数据要有，但每个都要用大白话解释
- 不用emoji
- 段落不超过4行（公众号阅读环境）

## 核心内容
{整理好的素材、数据、论点}

## 文章结构要求
1. **开头（前3段）**：必须有强钩子——用数据冲击力或反直觉的结论开场，不要用温和的类比开场
2. **背景**：为什么这件事重要？解决什么问题？
3. **核心内容（2-3节）**：技术深度在这里体现，但每个技术点都要有"大白话翻译"
4. **实证/案例**：用数据和案例说话，不要空谈
5. **行业影响/展望**：这件事对行业意味着什么
6. **结尾**：一句有传播力的判断收束，适合被截图转发

## 配图要求
- 论文解读类文章：必须从论文PDF中提取原图，直接用 `![描述](相对路径)` 插入文章，不要用 [图X：描述] 占位符
- 提取方法：用 pdftoppm 将PDF页面渲染为高分辨率PNG（至少900 DPI），再用 PIL 裁切目标图表区域
- 每张图不小于500KB，确保高清
- 图片统一存放在 `assets/{主题简称}/` 目录下
- 非论文类文章：如需配图，搜索并下载合适的图片，同样直接插入

## 公式要求
- 所有数学公式使用 LaTeX 格式：行内用 `$...$`，独立公式用 `$$...$$`
- 禁止用纯文本写公式（如 `> D_KL(P || Q) = ...`），必须用 LaTeX 渲染格式
- 每个公式后面仍然要配"大白话翻译"

请写出完整的文章初稿，约{目标字数}字。

作者Agent完成后

检查初稿文件是否生成，阅读全文确认内容完整性。

阶段三：编辑Agent + 读者Agent并行审阅

初稿完成后，使用 Agent 工具在同一条消息中启动编辑Agent和读者Agent。

编辑Agent的Prompt模板

你是一位资深公众号编辑（Editor Agent）。请对以下文章进行精修审阅。

## 审阅标准
1. **标题**：是否在朋友圈能吸引点击？是否会被截断（超过30字）？
2. **开头**：前3段能否留住读者？钩子是否足够强？
3. **结构**：逻辑链是否流畅？有无跳跃或断层？
4. **深度与可读性平衡**：公式/技术部分是否真的通俗？有无"假装通俗但没解释清楚"的地方？
5. **节奏**：有无太长的段落？每节长度是否合适？
6. **配图**：图片是否已实际插入（非占位符）？位置是否在读者最需要视觉辅助时出现？
7. **结尾**：有无传播力？读者看完会想转发吗？

## 文章全文
{完整初稿}

## 输出格式
1. 总体评价（3-5句话）
2. 标题修改建议（给2-3个备选）
3. 逐节修改建议（给出"原文→建议修改为"的具体对照）
4. 最关键的3个改进点

读者Agent的Prompt模板

你是一位{目标读者画像}（Reader Agent）。请从读者视角审读以下文章。

## 你的背景
{具体描述目标读者的知识水平和阅读习惯}

## 文章全文
{完整初稿}

## 请回答以下问题
1. 读完前3段，你会继续读下去吗？为什么？
2. 哪些地方"看不懂"或"需要重读才能理解"？具体是哪句话？
3. 技术/公式部分你看懂了吗？"大白话翻译"是否帮到你了？
4. 文章的核心类比贴切吗？有更好的类比吗？
5. 太长还是太短？会在哪里失去耐心？
6. 读完后你能用一句话概括文章核心观点吗？
7. 你会转发这篇文章吗？转发时你会说什么？
8. 有没有你想了解但文章没覆盖的问题？

阶段四：定稿

第一步：综合两个Agent的反馈

重点关注以下高频问题：

第二步：执行修改

根据反馈重写文章。核心修改原则：

1. 编辑和读者都指出的问题，必须改
2. 只有编辑指出的问题，大概率要改（编辑的专业判断通常准确）
3. 只有读者指出的问题，视情况改（读者反馈代表真实体验，但不一定每条都需要响应）
4. 两者矛盾时，偏向读者（编辑追求完美，但读者体验是最终标准）

第三步：提取配图

论文解读类文章必须在定稿前完成配图提取：

1. 渲染：pdftoppm -png -r 900 -f {页码} -l {页码} 论文.pdf /tmp/page（900 DPI起步，如果图片不到500KB则升到1200或1500 DPI）
2. 定位：先用150 DPI渲染全页，目视确认各图表的像素坐标
3. 裁切：用 PIL 按坐标裁切，compress_level=1 保存，确保每张 ≥ 500KB
4. 存储：保存到 assets/{主题简称}/ 目录，命名为 fig{序号}-{描述}.png
5. 插入：文章中用 ![描述](../../assets/{主题简称}/fig{序号}-{描述}.png) 引用

第四步：产出最终文件

将定稿保存为 md 文件，文件末尾附上论文/资料原文链接：

**论文原文：**
- arXiv: {链接}

文件命名与存储

写作红线

1. 不虚构数据。引用的数据必须有来源，搜不到就标注"估计"
2. 不用AI腔调。禁止"让我们一起来看看"、"值得关注的是"、"不得不说"等套话
3. 不过度承诺。技术文章不说"颠覆性的"、"革命性的"，用数据说话
4. 公式必须配大白话。每个公式后面都要有一段"翻译成人话就是……"
5. 公式必须用LaTeX。$$...$$ 格式，禁止纯文本公式
6. 配图必须实际插入。论文解读类从PDF提取高清原图（≥500KB），禁止用 [图X] 占位符
7. 表格括号注释要精确。描述概念时用准确的定义，不用模糊的动宾短语（如"文本来自教师"而非"学教师的文本"）
8. 类比要一以贯之。全文用一个主线类比，不要每节换一个新类比
9. 结尾必须有传播力。最后一句话要值得被单独截图转发