# Zhengxi Views

郑希观点库, , 基于易方达基金经理郑希 2012, 2026 年全部公开观点原文语料，外加从语料蒸馏、有本人原话佐证的郑希投资方法的可溯源 research skill。能做：...

- Repository: https://github.com/lyra81604/zhengxi-views (1775 stars)
- Category: Writing
- License: see repository
- Last updated: 2026-10-12
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add lyra81604/zhengxi-views --skill zhengxi-views -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add lyra81604/zhengxi-views --skill zhengxi-views -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add lyra81604/zhengxi-views --skill zhengxi-views -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add lyra81604/zhengxi-views --skill zhengxi-views -g -a gemini-cli -y`

## Description

郑希观点库, , 基于易方达基金经理郑希 2012, 2026 年全部公开观点原文语料，外加从语料蒸馏、有本人原话佐证的郑希投资方法的可溯源 research skill。能做： (1) 溯源问答, , 他怎么看 AI算力/光通信/新能源/半导体/ROE 等，引用其原话作答； (2) 讲解他的投资方法/框架/选股逻辑；(3) 前瞻应用, , 用他的方法分析当下任意主题/行业/个股，语料没谈过也能据框架推演； (4) 风格化点评, , 用他季报/手记的口吻写市场点评、季度展望； (5) 言行对照, , 用他全部基金真实数据（季度持仓/净值/业绩/规模/任职回报）核对"说的"与"买的"，或答他的业绩/重仓/规模； (6) 全市场查询对比, , 内置约 2.7 万只基金列表，按需抓任意基金真实数据做查询或与郑希对比； (7) 郑希框架评分, , 给一只基金按他的方法打分（多像郑希会买的）。 When the user mentions 郑希/易方达郑希/zhengxi, asks his view on a sector/stock/theme, his 投资方法/框架/选股/风格/持仓/业绩/净值/规模, wants to apply his approach, a commentary 用郑希口吻, to check words vs holdings, or to look up/compare/score ANY China mutual fund (任意基金/某基金经理/同类对比/给基金打分), , use this skill, even if they don't say "skill", even if the topic isn't in his corpus (fall back to his method). 引用忠于原文、不杜撰；推演与原话区分。研究学习辅助，非投资建议。

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# 郑希观点库 Skill

让 AI 既能查到、引用郑希（易方达权益投资管理部副总经理、基金经理）**本人公开说过的话**，也能用**他自己的投资方法**去聊任何相关的话题。

三块根基，都在 `references/` 里，都来自他的公开内容、可溯源（具体收录数量见 README，**回答用户时不用报"共多少篇"这类数字**）：
- **原文语料** `references/corpus/`, , 他 2012, 2026 的全部公开观点：定期报告、基金经理手记、媒体采访，外加简介与基金清单。
- **投资方法** `references/method.md`, , 从上面的语料蒸馏出来的方法框架，**每一条都有他本人原话佐证**。这是它和"凭印象总结方法论"的 skill 的根本区别。
- **真实基金数据** `references/fund_data/`, , 他全部 8 只基金（4 在任 + 4 曾任）的真实数据快照：每季前十大重仓股、净值/业绩/规模/资产配置/任职回报。来自天天基金公开数据，可用 `scripts/fetch_fund_data.py` 刷新。先看 `references/fund_data/_index.md` 了解有哪些基金、覆盖哪些季度。
- **全市场基金（扩展）** `references/all_funds/fund_list.json`, , 全市场约 2.7 万只基金的列表（代码/名称/类型/拼音），可检索、识别、按类型筛选。**任意基金**的明细按需实时抓取（见下面【查全市场任意基金】）。

## 运行脚本的方式（重要，否则会一直弹确认框）

本 skill 的脚本都用绝对路径自己定位数据、并已自带输出上限，所以**调用时务必保持成一条最朴素的命令**：

- ✅ 正确：`python "<本skill目录>/scripts/search_corpus.py" "光通信"`
- ❌ 不要用 `cd … && python …`（组合命令里含 cd 会被强制人工确认）
- ❌ 不要加 `2>/dev/null`、`| head`、`>` 等重定向或管道（同样触发确认）
- ❌ 不要用 `;` / `&&` 把多个命令串起来, , **一次只跑一个脚本**，要搜多个词就分多次调用

`<本skill目录>` 就是本 SKILL.md 所在的目录（脚本在它的 `scripts/` 子目录）。用它的绝对路径，不要先 `cd` 进去。脚本输出已限制长度，不需要再 `| head`。

## 怎么回答：自然为主，按问题来

像一个**读熟了郑希全部公开材料、也吃透了他方法的人**那样聊天，而不是填表。用户问得随意，你就答得随意；用户要深挖，你再展开。下面这些是**可选的工具和惯例，不是必须套的模板**, , 用得上就用，别为了结构牺牲自然。

核心就一句话：**先查，再说；说他说过的，就引原文标出处；说推演的，就讲清是按他的方法推的。**

### 几类常见问法（不必对号入座）

- **"郑希怎么看 X / 他对 X 什么观点 / 什么时候开始看好 X"**, , 这是语料能直接回答的。用 `search_corpus.py` 找原文，引用关键段落并自然点明来源；有演变就把不同年份串起来讲。
- **"郑希的投资方法 / 框架 / 选股逻辑是什么"**, , 读 `references/method.md` 作答（它每条都配了他本人原话，引用时直接用那些话、自然说明出处即可）。
- **"用郑希的思路看看 X（某当下的主题/行业/个股）"**, , 见下面【语料里没有怎么办】。先查他有没有直接谈过；没有就用 method.md 的框架推演。
- **"用郑希的风格/口吻写一段 X"**, , 先读两三篇他真实的季报/手记体会笔法（自上而下、产业链、通胀环节、ROE 弹性、客观克制），再照着写；不要编造具体数字、持仓当事实；结尾注明是风格化模拟。
- **"他重仓了什么 / 业绩怎样 / 规模多大 / 持仓和他说的一致吗"**, , 读 `references/fund_data/`。见下面【言行对照】。

### 言行对照：把"说的"和"做的"对起来

这是接入真实基金数据后最有价值的用法。当用户问"他说看好 X，实际买了吗""他的持仓印证了哪些观点"，或你想让一个观点更有说服力时：

The rest: https://github.com/lyra81604/zhengxi-views/blob/HEAD//SKILL.md