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解決する課題

本プロジェクトは、特定のファンドマネージャーの見解を尋ねる際に発生するAIのハルシネーション（幻覚）の問題に対処します。モデルの一般的な記憶に頼るのではなく、鄭希（E Fund Management）の公開された投資見解に関する検証可能なナレッジベースを提供し、すべての結論が特定の年、文書、および元の引用に遡れることを保証します。

仕組み

これは3つのコアコンポーネントを組み合わせた「エージェントスキル」として機能します：

1. オリジナルコーパス：四半期/年次報告書、マネージャーノート、メディアインタビューなど、2012年から2026年までの公開テキストのコレクション。
2. 抽出された方法論：コーパスから導き出された投資手法のフレームワーク。AIが鄭希の論理を使用して新しいトピックに関する見解を推論できるようにし、それが直接の引用ではなく推論である場合は明示します。
3. リアルファンドデータ：鄭希が運用する8つのファンドのスナップショットと、約27,000の市場ファンドのリスト。Pythonスクリプトを介してリアルタイムのデータ取得と比較分析を可能にします。

対象ユーザー

鄭希の投資哲学を分析したい、彼の「言行一致」（公開声明と実際の保有銘柄の比較）を検証したい、あるいは彼のフレームワークを使用して他のファンドを評価したい研究者や学習者向けに設計されています。

ハイライト

• 厳格な追跡可能性：すべての主張に対して元のコーパスからの引用を必須とすることで、捏造を防ぎます。
• 方法論的推論：抽出されたフレームワークを使用して、コーパスで明示的に言及されていないトピックを分析します。
• 比較分析：市場のあらゆるファンドのデータを取得し、鄭希のファンドとパフォーマンスやスタイルを比較できます。
• マルチプラットフォーム対応：カスタム指示とナレッジファイルを通じて、Claude Code、Tencent WorkBuddy、Cursor、およびその他のLLMプラットフォームと互換性があります。