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investment-checklist

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基于巴菲特价值投资理念,对指定公司执行买入前六关Checklist。支持多股并行分析,涵盖能力圈、好生意等维度,结合财务工具精确计算估值与ROE,评估护城河及管理层,辅助投资决策。

codex-skills/investment-checklist/SKILL.md xbtlin/ai-berkshire

Trigger Scenarios

用户询问某只股票是否值得买入 用户要求进行价值投资分析 用户提供股票代码要求评估

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npx skills add https://github.com/xbtlin/ai-berkshire/tree/main/codex-skills/investment-checklist -g -y

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npx skills use xbtlin/ai-berkshire@investment-checklist

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add xbtlin/ai-berkshire --skill investment-checklist -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add xbtlin/ai-berkshire --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add xbtlin/ai-berkshire --list

SKILL.md

Frontmatter
{
    "name": "investment-checklist",
    "description": "AI Berkshire skill: 巴菲特价值投资买入前 Checklist. Source: skills\/investment-checklist.md."
}

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:

等级 判断标准 对Checklist的影响
A级 上市多年、数据充裕 正常执行,但警惕"共识陷阱"——所有指标看起来都清晰不代表真的确定
B级 数据有限需推算 每个推算指标标注置信度,"好生意"判断加权考虑数据可靠性
C级 信息极度稀缺 不勉强填满六关表格,诚实标注"数据不足无法判断",聚焦可验证的核心问题

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}
指标 该公司数值 参考标准 判断
ROE(5年均值) >15%优秀, >20%卓越
毛利率 >40%暗示定价权
自由现金流 持续为正、≈净利润
资本开支强度 轻资产优于重资产
负债水平 有息负债/净利润<3年

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:

护城河类型 是否具备 具体证据 变宽还是变窄?
品牌/定价权
转换成本
网络效应
成本/规模优势
技术/专利壁垒

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)

检查项 评估
诚实度(承诺vs交付)
资本配置能力(回购/分红/并购记录)
股东利益导向(持股、薪酬)
所有者心态(创始人 vs 职业经理人)
公司治理(关联交易、商誉、审计)
CEO离开后能否照常运转?

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)

指标 数值 历史分位 判断
PE (TTM)
前瞻PE
PB
股息率
FCF Yield

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:

公司 Checklist通过? 能力圈 好生意 护城河 管理层 安全边际 核心结论
★☆☆☆☆ ★☆☆☆☆ ★☆☆☆☆ ★☆☆☆☆ ★☆☆☆☆

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

Version History

  • 736f163 Current 2026-07-05 09:25

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