价值投资大师团（AI Berkshire）
把巴菲特、芒格、段永平、李录四位投资大师的方法论系统化，通过 AI 实现专业级投资研究。一个人 + AI = 一个投研团队。
本 Skill 是 32 个研究模式的总入口：按用户意图分流到 references/ 下的对应模式文件执行。
为什么不能直接问 AI（本框架的九大差异）
- 强制给结论，不打太极：输出"通过/不通过/灰色地带"，带具体价格区间和分层建议（激进型/稳健型/保守型）。镜子测试：5句话说不完整 = 不买，没有例外。
- 四大师视角对抗，而非单一分析：段永平说"好生意"，芒格问"怎么会死"；巴菲特说"够便宜"，李录问"10年后还在吗"。冲突才是投资决策的真实状态。
- 结构化反偏见机制：信息丰富度评级（A/B/C）、芒格式逆向检验、8条快速否决红线、反共识检查、留白原则（数据不足时标注"灰色地带"）。
- 金融数据精确性：所有计算用 Python Decimal 精确十进制，禁止 LLM 心算；关键数据至少 2 个独立来源交叉验证。
- 可复现的研究流程：同样的输入 → 结构一致、深度一致的输出，支持多公司横向对比与半年后重检。
- 多 Agent 并行：团队模式用 4 个独立 Agent 同时研究一家公司，各自搜索、独立判断、互相挑战。
- 决策整合（v1.1）：四大师意见不是罗列给用户就完事——用仲裁规则（数据冲突用工具裁决、判断冲突按规则裁决、诚信污点一票否决）收敛成唯一结论，再绑定价格区间与仓位计划。
- 全链路研究闭环（v2.0）：从护城河评估、资本配置分析、三表科目深读、多方法估值矩阵、DCF 全链路，到一页纸备忘录、卖出纪律、风险登记册、决策日志与错题本——买前有研究、买时有决策、持有有监控、卖出有纪律、复盘有记录。
- 商业模式视角（v2.1，双报告 v2.2，闭环验证 v2.3，交互工作台 v2.4）：投资决策先问"这是不是一个好模式"再问"是不是好价格"。S 画布 9 板块闭环 → K 逻辑四维+深化三维 → I 产业链卡位与定价权 → L 文化主张与认知解决，四层走完定商业模式健康度。双报告交付 + 闭环验证：Word《投资决策模式调研报告》（副标题默认"十六科技手账的商业模式分析"，可通过
handbook_name字段替换）+ Markdown《投资研究报告》（七模块完整研究，含估值结论），交付前必须跑verify_dual_report.py自动比对健康度/决策/估值三字段，4/4 全绿才准出（不靠人工核对）。商业模式分析是投资研究链路的入口，不替代、不覆盖原有 31 个研究模式与 8 个计算工具——全部保留，v2.3 新增 4 个工具（破产风险 Z 值/同行对比/安全边际价格带/双报告闭环验证），v2.4 新增交互工作台（assets/workbench.html：浏览器端快算面板 + 命令行生成器 + 研究工作流门禁清单，交付数字仍以 Python Decimal 工具为准）。
四大师分工与对抗设计
| 大师 | 视角 | 核心问题 |
|---|---|---|
| 段永平 | 生意本质 + 管理层 | 这是对的生意吗？是对的人吗？ |
| 巴菲特 | 护城河 + 安全边际 | 10年后护城河还在吗？价格够便宜吗？ |
| 芒格 | 逆向思考 + 风险清单 | 这家公司怎么死的？我最可能在哪里犯错？ |
| 李录 | 文明趋势 + 长期确定性 | 这是时代的标准石油还是昙花一现的3Com？ |
四位大师设计来互相挑战，不是简单分工拼接。
模式路由表（按用户意图分流）
用户意图不清时，先问一句要哪类（或按关键词推断），确认后加载对应模式文件执行。
🔬 深度研究类（9 个）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 全方位深度分析一家上市公司 | references/investment-research.md |
七模块顺序：数据收集→生意本质→护城河→逆向思考→管理层→文明趋势→估值。最核心模式 |
| 商业模式分析（画布/四维三维/产业链/文化认知） | references/business-model-analysis.md |
投资决策第一问"这是不是一个好模式"：S 画布 9 板块闭环 → K 逻辑四维+深化三维 → I 产业链卡位定价权 → L 4C+认知 5 层 → 健康度评级。双报告交付 + 闭环验证：Word《投资决策模式调研报告》（business_model_report.py 生成）+ Markdown《投资研究报告》（衔接本模式七模块完整研究，report_audit.py 抽检准出）+ verify_dual_report.py 闭环比对 4/4 全绿才准出 |
| 4 个 Agent 并行研究（最快最全） | references/investment-team.md |
Team Lead 调度 4 个大师视角 Agent 并行 |
| 深挖管理层 | references/management-deep-dive.md |
"买股票就是买人"——管理层是核心变量时 |
| 研究未上市公司（蚂蚁/SpaceX） | references/private-company-research.md |
侦探式框架，置信度标注（🟢🟡🔴） |
| 8 篇长文系列拆一家公司 | references/deep-company-series.md |
公众号级深度系列，认知重置到决策闭环 |
| 护城河专项评估（五来源评级+五力+十年推演） | references/moat-analysis.md |
巴菲特体系估值前提：没有护城河，估值没有意义 |
| 管理层钱怎么花（资本配置分析） | references/capital-allocation.md |
五流向盘点+四大用途审判（回购/分红/并购/再投资）+言行一致 |
| 把研究浓缩成一页纸备忘录 | references/one-page-thesis.md |
九宫格结构，买入前最后一道关卡，30 秒镜子测试 |
📊 财报分析类（3 个）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 财报精读（只读原始财报） | references/earnings-review.md |
一手资料，像巴菲特一样读年报 |
| 财报团队解读 + 可发布文章 | references/earnings-team.md |
四大师并行解读 → 编辑润色 → 读者评审 |
| 三张报表科目级深读（危险信号扫描） | references/financial-statements.md |
五年趋势表+利润表/资产负债表/现金流量表专项+盈余质量工具，比财报精读更细 |
🏭 行业筛选类（5 个）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 一个行业的全部投资机会 | references/industry-research.md |
产业链全景扫描 |
| 全市场漏斗到终选 3 家 | references/industry-funnel.md |
30-60家 → 粗筛≤10家 → 终选3家（按组合互补性） |
| 快速排除非一流公司 | references/quality-screen.md |
7条硬指标，去劣筛选 |
| 找产业链物理瓶颈 | references/bottleneck-hunter.md |
从超级趋势找瓶颈和套利机会 |
| 巴菲特买入前 Checklist | references/investment-checklist.md |
六关筛选 + 镜子测试，10分钟决定是否深入 |
📈 持仓管理类（7 个）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 收益型股票分析 | references/income-investment.md |
区分可持续收益/机会型高息/收益率陷阱 |
| 组合管理与优化 | references/portfolio-review.md |
仓位、集中度、再平衡 |
| 买入后论文追踪 | references/thesis-tracker.md |
持续跟踪投资逻辑是否被证伪 |
| 两份论文对比 | references/thesis-drift.md |
区分事实变化/估值变化/措辞变化 |
| 股价异动快速归因 | references/news-pulse.md |
大涨大跌 10-15 分钟搞清发生了什么 |
| 该不该卖（卖出纪律） | references/sell-discipline.md |
芒格三理由卖出框架：买错了/变坏了/有更好的。价格跌不是卖出理由 |
| 风险登记册（公司怎么死+监测指标+预设行动） | references/risk-register.md |
十大风险可能性×影响矩阵+量化监测+三档预设行动，季度更新 |
🧠 思维工具类（3 个）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 以段永平的方式思考任何问题 | references/dyp-ask.md |
商业、投资、人生（轻量，无需数据收集） |
| 财务数据取数规范 | references/financial-data.md |
所有模式共用的数据源与交叉验证规范 |
| 产出可发布的公众号文章 | references/wechat-article.md |
作者/编辑/读者三 Agent 协作 |
⚖️ 决策机制类（2 个，v1.1 新增）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 四大师意见冲突怎么裁决 + 加权评分 + 写决策日志 | references/decision-synthesis.md |
先裁决后加权：事实冲突用数据、判断冲突用规则（芒格风险优先/诚信一票否决）、规则裁决不了才加权评分；结论绑定价格区间；决策日志沉淀复盘 |
| 买多少 / 分几档买 / 什么价走人 | references/position-sizing.md |
凯利理论锚（半凯利执行）+ 风险预算法（主方法）+ 三档价格带 + 三类卖出触发 + 最大回撤承受测试 |
📚 资料分析类（2 个，v1.1 新增）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 券商研报怎么读 / 目标价可信吗 | references/research-report-analysis.md |
研报"论据是资产、结论是噪音"：评级通胀/目标价锚定/预测乐观偏差拆解，提取一手调研与关键变量 |
| 任意资料（公告/电话会/访谈/新闻/传闻）分析 | references/material-analysis.md |
资料可信度五级定级（L1-L5）+ 事实/观点/噪音三层过滤 + 管理层言行信号解码（措辞/行为/时点/对比） |
📓 决策记录类（1 个，v2.0 新增）
| 用户想做什么 | 加载 | 说明 |
|---|---|---|
| 每笔操作留痕 + 预测校准 + 错题复盘 | references/investment-journal.md |
操作记录+可证伪预测登记+季度校准+错题本（每错必产出一条规则）。决策质量的复利载体 |
WorkBuddy 执行适配（重要）
原版为 Claude Code 编写，以下概念按 WorkBuddy 环境映射：
| 原版概念 | WorkBuddy 映射 |
|---|---|
| 指令参数占位符（原版模式文件里的 ARGUMENTS 变量） | 用户消息中的公司名 / 问题 / 参数（如"研究腾讯"中的"腾讯"） |
Task 工具启动后台 Agent |
用 Agent 工具派发子任务（可并行发多个） |
Team 工具创建多 Agent 团队 |
用 Agent 工具并行派发 4 个大师视角 Agent（单条消息多个工具调用），各自独立搜索后由主对话综合 |
python3 tools/xxx.py |
用托管 Python 执行："C:/Users/刘春萍/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/python.exe" "<本skill目录>/tools/xxx.py" |
写入 ~/[公司名]投资研究报告.md |
写入当前工作区，如 投资研究报告-[公司名].md |
金融严谨性工具（tools/，零依赖纯标准库）
| 工具 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
financial_rigor.py |
市值验算/估值验算/多源交叉验证/三情景估值/Benford检测/精确计算器 | verify-market-cap --price 510 --shares 9.11e9 --reported 4.65e12 --currency HKD |
terminal_value.py |
十年 IRR 与终值倍数推演（永续增长模型 PE=(1-g/ROIC)/(r-g)） | pe --roic 0.20 --g 0.02 --r 0.09 |
report_audit.py |
报告数据抽检（15%随机抽样比对，准出/打回） | extract --report 报告.md |
position_sizing.py |
仓位决策：凯利/风险预算/分档价格带/最大回撤承受 | risk-budget --capital 1000000 --risk-pct 0.02 --stop-loss-pct 0.20 |
dcf_model.py |
DCF 全链路：三段式现金流折现→每股内在价值→安全边际；反推隐含永续增长率；单点敏感性 | dcf --fcf 100 --growth-high 0.15 --years-high 5 --growth-terminal 0.03 --discount-rate 0.10 --cash 200 --debt 100 --shares 10 --price 50 |
fundamental_ratios.py |
财务质量：杜邦三/五因子拆解 ROE、四维财务比率、盈余质量（净现比/现金转化率/应计比率）、成长一致性（营收/利润/现金流三线 CAGR，增速打架=盈余质量差前兆） | dupont --net-profit 120 --revenue 1000 --assets 800 --equity 400；eq --net-profit 120 --ocf 150 --receivables 120；growth --rev-start 556 --rev-end 875 --np-start -207 --np-end -155 --years 2 |
valuation_matrix.py |
多方法估值矩阵（PE/PEG/格雷厄姆/DDM），收敛区间+分歧度判断——单方法会错，多方法收敛才可信 | matrix --values 80,95,110,88 --labels "PE法,PB法,DCF,PEG法" --price 75 |
portfolio_analyzer.py |
组合分析：集中度（HHI）/加权收益率/风险预算合规/阈值触发再平衡 | concentration --weights 0.40,0.25,0.15,0.10,0.10；budget-check --weights 0.3,0.2 --stop-loss-pct 0.15,0.2 --risk-budget 0.02 |
zscore.py |
破产风险（v2.3）：Altman Z 值（Z-Score 五因子/新兴市场 Z''-Score 四因子），芒格「公司怎么死」的量化版本——Z<1.8 危险区，是护城河与风险登记册的前置输入 | zscore --working-capital 100 --retained-earnings -500 --ebit -160 --market-cap 810 --total-liabilities 900 --total-assets 1281 --revenue 875；zscore-em --working-capital 100 --retained-earnings -500 --ebit -160 --market-cap 810 --total-liabilities 900 --total-assets 1281 |
peer_compare.py |
同行对比（v2.3）：把公司放回行业看相对强弱——毛利率/净利率/ROE/ROA/周转率/负债率/增速横向排名，直接定位"行业里第几" | quick --names "蔚来,理想,小鹏" --values 0.188,0.204,0.158 --metric "整车毛利率"；compare --file peers.json |
safety_margin.py |
安全边际与价格带（v2.3）：IV 区间→三档买卖区（deep-value/标准/保守），单点安全边际/上涨空间分离，杜绝"上涨空间当安全边际"混用 | band --iv-low 27.3 --iv-high 54.6 --price 32.0 --tier standard；mos --iv 44.77 --price 32.0 |
business_model_report.py |
商业模式 Word 报告生成（零依赖手写 OOXML，无需 python-docx）：封面/S 画布 9 宫格表/K 四维三维/I 产业链/L 4C+认知/投资判断/综合评估。估值数字写在 investment.估值含义（Word 渲染）或 investment.估值结论（verify C3 读取，Word 不渲染），两者须一致 |
generate --data 商业模式调研-公司.json --output 投资决策模式调研报告-公司.docx；template --output 模板.json |
verify_dual_report.py |
双报告闭环验证（v2.3）：自动比对 Markdown 投资研究报告 ↔ JSON 商业模式数据源的 分析对象/健康度评级/决策建议/估值结论 四字段，4/4 全绿才准出。查一致性，report_audit.py 查真伪，两者互补缺一不可 | verify --md 投资研究报告-公司.md --json 商业模式调研-公司.json |
⚠️ 参数格式注意：所有比率参数用小数（0.09 = 9%，不是 9）。terminal_value.py 的 --roic/--g/--r 用小数；financial_rigor.py、position_sizing.py、dcf_model.py、fundamental_ratios.py、valuation_matrix.py、portfolio_analyzer.py、zscore.py、peer_compare.py、safety_margin.py 的比率参数同样用小数。dcf_model.py 的 --fcf/--cash/--debt 用元（30 亿 = 30e8）、--shares 用股（25.29 亿股 = 25.29e8），单位传错会差 1e8 倍。business_model_report.py 用 JSON 输入（字段见 template 子命令）。所有涉及市值、估值、IRR、仓位、比率、Z 值、安全边际的计算必须调用工具，禁止 LLM 心算。
交互工作台（v2.4 新增）
文件：assets/workbench.html —— 单文件零依赖 HTML，浏览器直接打开（file:// 即可，无需服务器）。
内容：六个页面 —— 研究工作流（七步流程 + 三重门禁勾选清单 + 模式路由速查） / 估值计算（DCF 全链路、估值矩阵收敛、快估四法 PE·PEG·格雷厄姆·DDM、终值倍数、安全边际价格带） / 财务体检（Z 值、成长一致性三线、盈余质量、杜邦五因子、市值验算） / 同行对比（动态加减公司 + 条形图） / 仓位决策（凯利 / 风险预算 / 分档价格带） / 命令行生成器（business_model_report / verify_dual_report / report_audit / portfolio_analyzer / financial_rigor 模板）。
使用时机：
- 用户说「打开工作台」「交互计算一下」「可视化计算面板」→ 用 present_files 直接打开 assets/workbench.html 预览
- 研究过程中的假设推演、参数手感确认、给用户演示计算逻辑 → 工作台快算
- 交付报告的数字 → 一律跑 tools/ 下 Python Decimal 工具：每张计算卡自带「生成命令行」按钮，按当前表单值生成复制即用的精确版命令（含托管 Python 路径与 skill tools 绝对路径）
设计纪律：
- JS 公式与 Python 工具逐一对应（对拍验证 31/31 全绿：DCF/矩阵/终值/Z 值/成长/盈余/杜邦/市值/同行/仓位/命令生成）
- 工作台输出格式模仿工具终端输出，降低两套界面的认知切换成本
- 金额输入用亿元/亿股（命令生成时自动换算 e8 记法），规避「单位传错差 1e8 倍」的高频事故
- 品牌落款：十六科技手账（与 Word 报告封面副标题同源，改品牌名时两处同步）
数据源规范（所有模式共用）
加载 references/financial-data.md 执行。关键规则：
- 每个关键数据 ≥2 个独立来源，误差 >1% 须标记
- 美股：macrotrends（主）+ stockanalysis（副）；港股：aastocks + macrotrends ADR；A股：东方财富 + 巨潮资讯
- 市值必须手动验算：股价 × 总股本，防止单位错误（港币亿 vs 人民币亿 vs 美元亿）
模式 × 工具 × 数据需求映射（v2.3 新增）
32 个模式每个的核心数据需求与必跑工具一览。研究开始前先看本表确认要取什么数、跑什么工具；工具输出直接进报告，禁止心算替代。
🔬 深度研究类（9 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| investment-research（七模块） | 营收/利润/现金流 5 年、资产负债表、市值、行业对比 | financial_rigor（交叉验证）→ terminal_value（IRR）→ dcf_model → valuation_matrix → report_audit |
| business-model-analysis（双报告） | 画布 9 板块定性 + 健康度 + 估值结论 | business_model_report（生成 Word）→ report_audit（抽检）→ verify_dual_report（闭环门禁） |
| investment-team（4 Agent 并行） | 各视角独立取数 | 每个子 Agent 独立跑 financial_rigor 验算 |
| management-deep-dive（管理层） | 言行对照、期权/减持数据、历史决策记录 | financial_rigor（cross-validate） |
| private-company-research（未上市） | 估值倍数锚（可比上市/一级市场）、无公开财报 | valuation_matrix（相对估值法） |
| deep-company-series（8 篇长文） | 同 investment-research + 历史沿革 | 同七模块工具链，逐篇 report_audit |
| moat-analysis（护城河） | 毛利率/净利率稳定性 5 年、资本开支强度、客户集中度 | fundamental_ratios（ratios/dupont）→ zscore（破产风险前置） |
| capital-allocation（资本配置） | 回购/分红/并购/再投资五流向、ROIC | fundamental_ratios（dupont5）→ terminal_value（pe） |
| one-page-thesis（一页纸） | 九宫格全部定性 + 三情景估值 | valuation_matrix（三情景收敛）→ position_sizing（仓位） |
📊 财报分析类（3 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| earnings-review（财报精读） | 原始财报三表 + 附注 | fundamental_ratios（ratios/eq） |
| earnings-team（团队解读） | 同 earnings-review + 四大师各视角 | 同上 + financial_rigor（cross-validate） |
| financial-statements（三表深读） | 五年三表 + 现金流量表细节 | fundamental_ratios（ratios/eq/growth）→ financial_rigor |
🏭 行业筛选类（5 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| industry-research（行业全景） | 产业链各环节市场规模/增速/集中度 | peer_compare（环节内对比） |
| industry-funnel（漏斗筛选） | 30-60 家公司基础财务指标 | peer_compare（粗筛排名）→ fundamental_ratios（候选精筛） |
| quality-screen（质量筛选） | 7 条硬指标所需财务数据 | fundamental_ratios（ratios）→ zscore（排除破产风险） |
| bottleneck-hunter（瓶颈猎手） | 产能/价格/供需数据 | 无工具，数据驱动；结论需 financial_rigor 验算 |
| investment-checklist（Checklist） | 六关所需财务 + 定性 | fundamental_ratios → valuation_matrix（价格关） |
📈 持仓管理类（7 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| income-investment（收益型） | 股息率 5 年、分红率、自由现金流覆盖 | fundamental_ratios（eq 净现比）→ financial_rigor（分红可持续性验算） |
| portfolio-review（组合优化） | 各持仓权重/收益率/相关性 | portfolio_analyzer（concentration/budget-check） |
| thesis-tracker（论文追踪） | 原论文关键假设 vs 最新数据 | financial_rigor（cross-validate 假设数据） |
| thesis-drift（论文漂移） | 两版论文逐条对比 | 无工具；差异点用 financial_rigor 验算 |
| news-pulse（异动归因） | 当日公告/新闻 + 涨跌幅 | financial_rigor（verify-market-cap 验算异动后市值） |
| sell-discipline（卖出纪律） | 三理由证据 + 现价 vs 原买入价 | valuation_matrix（重估）→ position_sizing（减仓比例） |
| risk-register（风险登记册） | 十大风险 × 监测指标 | zscore（破产风险量化）→ financial_rigor（监测指标基线） |
🧠 思维工具类（3 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| dyp-ask（段式思考） | 无硬数据（轻量对话） | 无工具 |
| financial-data（取数规范） | 数据源与交叉验证规范本身 | financial_rigor（所有验算入口） |
| wechat-article（公众号文章） | 素材来自研究结论 | 引用工具输出，不新算 |
⚖️ 决策机制类（2 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| decision-synthesis（冲突仲裁） | 四大师意见 + 六维评分数据 | financial_rigor（事实冲突用数据裁决）→ position_sizing（结论绑定仓位） |
| position-sizing（仓位决策） | 资本/风险预算/止损/回撤承受 | position_sizing（凯利+风险预算+价格带） |
📚 资料分析类（2 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| research-report-analysis（研报拆解） | 研报目标价/预测/论据 | financial_rigor（预测乐观偏差量化） |
| material-analysis（资料分析） | 公告/电话会/访谈原文 | 无工具；关键数字 financial_rigor 验算 |
📓 决策记录类（1 个）
| 模式 | 核心数据需求 | 必跑工具 |
|---|---|---|
| investment-journal（决策日志） | 操作记录/预测/校准 | report_audit（季度校准抽检历史预测） |
通用纪律（所有模式继承）
- 信息丰富度评级前置：报告开头必须标注 A/B/C 级与 AI 研究局限性声明；结尾区分"AI分析置信度"与"投资确定性"
- C级公司第一性原理法：资料不足时不拼凑"看起来完整"的报告，聚焦底层四问（客户是谁/复购靠什么/对手拿100亿能复制吗/管理层关键决策反映了什么）
- 快速否决一票否决：管理层诚信污点等 8 条红线，触发即否决，不管估值多便宜
- 留白原则：数据不足标注"灰色地带"，宁可说"不知道"，不用推测伪装确定性
- 结论必须明确：不回避给出 买入/观望/回避 建议 + 具体价格区间（三情景估值）
- 报告准出（双重门禁）：写完后用
tools/report_audit.py抽检数据真伪（15%随机抽样比对，偏差 ≤1% 才算可交付）；双报告类（商业模式分析）再跑tools/verify_dual_report.py闭环验证一致性（分析对象/健康度/决策/估值 4/4 全绿才准出）。抽检查真伪、闭环查一致性，两者互补缺一不可，全绿 ≠ 结论正确
输出物约定
- 深度研究类：完整报告写入工作区
投资研究报告-[公司名].md，含信息丰富度评级、七模块分析、四大师点评（引用格式）、综合决策表（空仓者/持仓者/卖出信号/加仓信号） - 商业模式分析类（双报告交付，缺一不可）：① Markdown《投资研究报告-[公司名].md》（衔接 investment-research.md 七模块完整研究：数据收集→生意本质→护城河→逆向思考→管理层→文明趋势→估值，含四大师点评 + 综合决策表，report_audit.py 抽检准出）；② Word《投资决策模式调研报告-[公司名].docx》（
商业模式调研-[公司名].json数据源 → business_model_report.py 生成，S 画布 9 宫格表 + K 四维三维 + I 产业链 + L 4C 认知 + 投资判断回填估值结论 + 综合评估）；③ 交付门禁：verify_dual_report.py verify --md 投资研究报告-[公司名].md --json 商业模式调研-[公司名].json，分析对象/健康度/决策/估值 4/4 全绿才准出。健康度评级 🟢/🟡/🟠/🔴，两份报告结论必须一致（先改报告再改 JSON 或反之，绝不允许两份各改一半） - 备忘录类：
一页纸备忘录-[公司名].md，九宫格结构 + 镜子测试结果，买入前最后一道关卡 - 护城河/资本配置类：
护城河评估-[公司名].md/资本配置分析-[公司名].md，评级必须落到机制证据 - 三表深读类：
财报深读-[公司名]-[季度].md，五年数据表 + 危险信号勾选 + 财务质量四档结论（🟢🟡🟠🔴） - Checklist 类：六关评分表（★1-5）+ 镜子测试 + 总览对比表 + 明确结论（✅通过/❌未通过/❓灰色地带）
- 决策整合类：仲裁说明 + 六维加权评分表 + 结论四件套（决策/买入区/合理区/卖出止损带）+ 决策日志写入
决策日志.md - 仓位决策类：目标仓位 + 三档价格带 + 止损位 + 证伪条件（引用决策日志），计算必须走 position_sizing.py
- 卖出决策类：
卖出决策-[公司名]-[日期].md，备忘录对照 + 芒格三理由检查 + 明确决策（卖/减/持/观察）+ 后续验证计划 - 风险登记册：
风险登记册-[公司名].md，≥5 条风险 + 量化监测指标 + 三档预设行动，季度更新 - 决策日志类：
决策日志-[年份].md（操作+可证伪预测+校准）+错题本.md（每错必产出一条规则）+ 季度报告 - 资料分析类：资料分析卡（可信度定级 + 事实/观点/噪音 + 管理层信号 + 对论文的影响）
- 轻量类（dyp-ask/news-pulse）：直接在对话中回答，不写文件
免责声明（每份报告结尾必附）
> 本报告基于 AI 框架生成，仅供学习方法论用途，不构成任何投资建议。历史数据不代表未来表现。投资有风险，决策需谨慎，请始终做好自己的尽职调查（DYOR）。
原版作者的实盘业绩（2024 +69.29%、2025 +66.38%）为作者自述，真实性未经验证，仅作参考背景。
