自洽性投票法分析

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

使用自洽性投票法(Self-Consistency Voting)对公司或股票进行多维度独立分析,通过5条独立推理路径(基本面财务、行业竞争格局、宏观政策环境、市场情绪资金面、风险逆向思维)交叉验证,以多数投票机制输出综合判断,有效降低单一路径的推理偏差和幻觉风险。

一句话选型结论

按资料字段整理

自洽性投票法分析是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_231765ee/self-consistency-stock-analysis
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_231765ee仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791682980
正文体量5.4 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
自洽性投票法分析当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

5.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

自洽性投票法 — 股票/公司分析技能

核心原理

对同一分析目标,从5个完全独立的分析维度分别推理,提取各自结论后进行多数投票。利用"正确推理具有路径鲁棒性"的统计特性——真实结论可通过不同逻辑路径独立到达,而错误推理通常依赖特定谬误,难以在投票中形成多数。

适用场景

  • 个股或公司的全面评估
  • 复杂投资决策(建仓/减仓/持仓判断)
  • 财务预测、风险评估等容错率低的场景
  • 需要降低确认偏误和单一视角盲区的分析任务

使用方式

当用户提供股票代码、公司名称或相关分析需求时,按以下三阶段执行:


第一阶段:独立推理(5条路径)

依次用以下5种完全独立的分析框架分别给出判断。每条路径必须独立推理,不得引用其他路径的结论。

路径A — 基本面财务分析

  • 从财务报表出发(营收/利润/现金流/资产负债结构)
  • 计算核心估值指标(PE/PB/PS/EV-EBITDA/DCF等)
  • 评估盈利质量和增长可持续性
  • 输出:看多/中性/看空 + 置信度(0-100) + 推理过程

路径B — 行业竞争格局分析

  • 从行业生命周期和竞争格局出发(波特五力/市场份额/护城河)
  • 评估公司在行业中的相对位置和竞争优势
  • 分析行业未来2-3年的结构性趋势
  • 输出:看多/中性/看空 + 置信度(0-100) + 推理过程

路径C — 宏观与政策环境分析

  • 从宏观经济周期、货币政策、行业政策出发
  • 评估利率环境、汇率、大宗商品价格的传导效应
  • 分析地缘政治或监管变化的影响
  • 输出:看多/中性/看空 + 置信度(0-100) + 推理过程

路径D — 市场情绪与资金面分析

  • 从市场交易行为出发(成交量/换手率/机构持仓变动/融资融券)
  • 评估当前估值相对于历史分位数的位置
  • 分析市场对该板块/个股的情绪周期
  • 输出:看多/中性/看空 + 置信度(0-100) + 推理过程

路径E — 风险与逆向思维分析

  • 专门扮演"空头"角色,找出市场共识中最可能出错的地方
  • 压力测试:最坏情况是什么?
  • 列出3个最大的潜在风险因子及触发条件
  • 输出:看多/中性/看空 + 置信度(0-100) + 推理过程

第二阶段:交叉比对

比对表

制作横向对比5条路径的表格,包含:判断、置信度、核心逻辑、关键假设。

三层分析

  1. 结论层:5条路径的投票结果,是否存在清晰多数?
  2. 推理层:各路径在哪些中间结论上达成了共识?在哪里产生了分歧?
  3. 假设层:各路径依赖的关键假设有什么不同?哪个假设最脆弱?

僵局处理

场景 处理方式
清晰多数(如4:1) 直接采用多数答案,说明少数派理由
微弱多数(如3:2) 采用多数答案,标注存在分歧,给出少数派理由
无多数(如2:2:1) 分析分歧点本身,说明哪两个假设的分歧导致了僵局
全部不一致(1:1:1:1:1) 说明信息不足以做出可靠判断,建议补充更多数据

第三阶段:综合输出

按以下结构输出最终分析报告:

  1. 综合判断:看多/中性/看空(附投票比例)
  2. 核心依据:列出3条获得最多路径支持的核心理由
  3. 关键分歧:说明少数派路径提出了什么有价值的反对意见
  4. 关键监测指标:未来应重点跟踪哪3-5个数据点来验证或推翻当前判断(注明监测频率)
  5. 风险提示:最需要警惕的2个风险情景
  6. 置信度声明:本分析的整体置信度及局限性说明

置信度校准规则

为避免AI过度自信,各路径的置信度评分需遵循:

  • 推理链中有0-1个不确定步骤:置信度可为70-95
  • 推理链中有2-3个不确定步骤:置信度应为50-70
  • 推理链中有3个以上不确定步骤:置信度不应超过50
  • 每条路径必须标注推理链中的不确定步骤

注意事项

  • 分析结论不构成投资建议
  • AI知识存在截止日期,最新财务数据和市场行情可能未被覆盖,需标注信息时效性
  • 对于不同行业,5条路径的权重可能不同,应说明行业特性对各路径可靠性的影响
  • 当用户提供了财报、研报等附加资料时,应优先基于用户提供数据进行分析
  • 可追加数据提高分析精度:用户可粘贴财报关键数据、研报摘要等,以提升分析准确性

示例提示词

请用自洽性投票法(Self-Consistency)对公司/股票【XXX】进行分析。

如有最新财报或研报数据,请优先使用。请严格按照三阶段流程执行:
第一阶段:5条独立推理路径,每条给出判断、置信度和推理过程
第二阶段:交叉比对表 + 三层分析(结论层/推理层/假设层)
第三阶段:综合输出(综合判断/核心依据/关键分歧/监测指标/风险提示/置信度声明)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
自洽性投票法分析怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_231765ee/self-consistency-stock-analysis。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

自洽性投票法分析支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

自洽性投票法分析权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

自洽性投票法分析收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

自洽性投票法分析用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。