
Thesis Tracker
AI Berkshire skill: 投资论文追踪:买入后的纪律系统.
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npx skills add xbtlin/ai-berkshire --skill thesis-tracker -g -a claude-code -y- Repository
- xbtlin/ai-berkshire17k
- Category
- Engineering
- Updated
- 3d ago
- License
- MIT
- Context cost
- Lightabout 1,268 tokens
- Runs scripts
- No, instructions only
What it does
AI Berkshire skill: 投资论文追踪:买入后的纪律系统. Source: skills/thesis-tracker.md.
Codex adapter note
This skill is generated from skills/thesis-tracker.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.
- Treat
$ARGUMENTSas 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 likepython3 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
datecommand 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:
