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quality-screen

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基于7项硬指标与3条豁免规则,快速排除非一流上市公司。支持个股、行业、指数及主题筛选,旨在不错杀好公司同时剔除劣质标的,涵盖财务健康、资本效率及股东利益等维度。

codex-skills/quality-screen/SKILL.md xbtlin/ai-berkshire

Trigger Scenarios

用户要求对特定股票进行质量筛查 用户询问某行业或指数的优质公司名单 用户希望快速过滤不符合投资标准的公司

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npx skills add xbtlin/ai-berkshire --skill quality-screen -g -y
More Options

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

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npx skills use xbtlin/ai-berkshire@quality-screen

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add xbtlin/ai-berkshire --skill quality-screen -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": "quality-screen",
    "description": "AI Berkshire skill: 去劣筛选:7条指标快速排除非一流公司. Source: skills\/quality-screen.md."
}

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

输入方式 示例 说明
个股 腾讯, 美团, 英伟达 逐家筛选
行业 中国啤酒行业 全球云计算 港股运动品牌 先搜索该行业主要上市公司(10-20家),再逐家筛选
市场/指数 恒生指数成分股 沪深300 纳斯达克100 拉取成分股列表,逐家筛选
主题 中国高股息50强 全球AI算力链 先搜索主题相关公司,再逐家筛选

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

# 指标 排除条件 衡量的是什么
1 10年平均ROE < 8% 资本效率——股东的钱能不能跑赢机会成本
2 5年累计自由现金流 为负 真金白银——利润是不是"纸面富贵"
3 利息覆盖倍数(EBIT/利息) < 2倍 偿债安全——还利息的能力
4 长期毛利率 < 15% 定价权——产品/服务有没有差异化
5 经营现金流 / 净利润(5年均值) < 0.7 利润质量——赚到的利润能不能收回现金
6 长期净利率 < 5% 抗风险能力——收入波动时利润是否归零
7 5年总股本膨胀 > 20%(非并购原因) 股东利益——管理层是否在稀释你的权益

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。

Version History

  • 736f163 Current 2026-07-05 09:25

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