巴菲特投资思维系统
将巴菲特七十年投资智慧封装为 Claude Code 技能：从八问快筛到深度分析，给出结构化的买入/持有/卖出判断。
该技能为纯提示词知识型技能，不请求权限、不执行脚本、无外部副作用或数据回传，数据流透明，基本符合最小权限；扣分点：巴菲特语录及数据（如1965–2022年收益）均未提供可验证出处，来源归属不完整。
指令自洽，任务类型→阅读路径映射清晰，按需读取机制降低上下文过载风险，对'能力圈外'情形有明确的停止与说明要求；扣分点：静态审查无法执行验证，未提供测试或异常输入的失败反馈设计，依赖模型自觉遵守读取协议。
适用场景（个股分析、财报解读、估值、卖出决策等）描述具体，输出格式固定且含能力圈边界声明；扣分点：触发描述过于激进（'即使用户未提及巴菲特也主动触发'），存在误触发风险；无中文场景适配证据；未声明不适用的边界（如短线交易、衍生品定价）。
文档分层良好（SKILL.md主流程+8个按主题组织的参考文件），含索引表和阅读协议；扣分点：许可证元数据未知，无版本号/变更日志，未披露维护者与更新路径，发布者身份未验证。
提供结构化分析框架和固定输出模板，相对通用对话有明显边际价值（八问过滤、业主收益公式、卖出四准则等可直接使用）；扣分点：静态审查无法验证实际输出质量，估值数字（倍数区间、折扣档位）为经验性给定，需用户自行核实。
关键论断多标注了巴菲特股东信年份（如1983、1991、1993），具备一定可追溯形式；扣分点：仅文件内自我引用，无第三方印证，无测试或独立复现材料，且部分引用（如1988年信中数字）无法在静态审查中核实，事实与演绎的界限部分依赖作者整理。
- 触发条件过宽：任何投资相关话题都会强制触发，处理非价值投资类问题（如短线交易、期权定价）时可能不适配。
- 估值倍数、安全边际折扣等具体数字为经验规则，未注明数据来源，不应直接作为投资依据。
- 引用的巴菲特语录与业绩数字未经独立核实，存在转述失真风险。
- 许可证与版本信息缺失，企业采用前应自行确认合规与更新责任。
- 本技能输出为分析框架而非投资建议，财务数据需用户自行提供并核实。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个 Claude Code 技能，把巴菲特的投资框架（安全边际、护城河、能力圈、市场先生、资本配置）做成可复用的分析系统。技能由一个 SKILL.md 和八个按需加载的参考文件组成，覆盖思维框架、投资哲学、护城河、管理层评估、财务指标、估值与资本配置、风险行为和行业手册。它提供三条分析路径：两分钟八问快筛、完整公司深评、以及针对具体问题的单文件直查。所有输出遵循强制模板，包括结论、能力圈判定、关键假设、估值区间、四条卖出标准逐项核查等。据仓库评测，在三个测试用例上将通过率从 66.7% 提升到 100%，代价是明显的 token 和时间开销。
安装后，技能在涉及股票分析、财报解读、护城河判断、买卖决策或价值投资概念时自动触发。路径 A 用八问清单快筛（能力圈、持续性、护城河、定价权、盈利质量、债务安全、管理层诚信、合理价格），两个以上"否"需强论证，四个"否"直接放弃。路径 B 按顺序读取 references/03-business-moat.md、04-management-governance.md、05-financial-metrics.md、06-valuation-capital.md 进行深评，必要时补充 07-risk-behavior.md 和 08-industry-playbooks.md 对应章节。分析要求计算所有者收益（净利润+折旧摊销−维持性资本开支−营运资本增加）、检查十年平均 ROIC（目标>15%）与现金转化率（目标>90%），按确定性分档给出 20–50% 的安全边际折价要求。管理层诚信是自动否决项。输出为固定结构化模板，最终评估以巴菲特的口吻给出决策。
- 个人投资者想分析某只股票是否值得深入研究，先用八问快筛快速过滤掉不合格标的
- 持有股票的投资者纠结是否卖出，用四条卖出标准（严重高估/护城河破坏/管理层诚信/更好机会）逐项核查
- 阅读年报或股东信后，需要判断管理层诚信与资本配置能力、识别机构惯性
- 分析师需要对保险、银行、消费、媒体、能源、铁路、科技等特定行业做巴菲特式评估，直接查阅对应行业手册
- 价值投资学习者想系统理解内在价值、复利、集中投资等概念并应用于实际案例
- 讨论回购、分红、资本配置等公司财务问题时，需要巴菲特框架下的分析视角
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 方法论完整且可追溯：八问快筛、护城河五类型、所有者收益公式、安全边际分档、四条卖出标准全部显式定义，而非泛泛提示
- 渐进式披露设计合理：SKILL.md 常驻，八个参考文件按任务类型按需读取，控制上下文消耗
- 输出强制模板化，包含能力圈判定和关键假设等容易被跳过的必填项，便于事后验证
- 有量化评测：三用例基准测试显示通过率从 66.7% 升至 100%，主要归因于系统性读取参考文件
- 管理层诚信设为自动否决项，体现真实的巴菲特决策原则
- 无许可证信息，商业使用合规性不明
- 评测仅有三个测试用例且由作者自报，样本极小，无第三方验证
- 成本显著：平均多消耗约 3 万 token、多花约 59 秒，轻量问题可能不值得
- 技能不接入实时行情或财报数据，估值需用户自行提供数字
- 输出含"以巴菲特口吻"的表述，属于风格化演绎，不应被当作真实投资建议
- 仅在 Claude Code 环境验证，其他 Agent Skills 客户端未测试
如何安装这个 Skill？
克隆仓库并把技能文件夹复制到项目的 .claude/skills/ 目录下：
git clone https://github.com/agi-now/buffett-skills /tmp/buffett-skills
cp -r /tmp/buffett-skills/skills/buffett your-project/.claude/skills/buffett
最终结构须为 .claude/skills/buffett/SKILL.md 加 references/ 目录（含 01–08 八个参考文件）。Claude Code 会自动发现该目录下的技能，无需注册。仓库未说明其他安装方式。
如何使用这个 Skill？
在 Claude Code 中直接提问即可，无需提及"巴菲特"——任何投资分析或商业质量评估的问题都会触发技能。例如："分析一下茅台，现在值得买入吗？"会触发深度分析路径；"这笔投资我应该卖出吗？"会强制读取 07-risk-behavior.md 并逐项核查四条卖出标准。想快速筛选可以说："用八问清单快筛这家公司。"注意技能要求实际读取参考文件而非依赖模型内置知识，分析耗时和 token 消耗会明显高于普通对话。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与直接让 Claude "用巴菲特的思路分析这只股票"相比，该技能的差异在于强制读取结构化参考文件（评测中 11+ 次工具调用对比 2 次）和严格输出模板，减少了模型凭内置知识即兴作答的情况。仓库未提及其他同类技能或产品。