lyra81604/zhengxi-views

해결하는 문제

이 프로젝트는 특정 펀드 매니저의 견해를 물을 때 발생하는 AI 환각 문제를 해결합니다. 모델의 일반적인 기억에 의존하는 대신, 정희(E Fund Management)의 공개된 투자 견해에 대한 검증 가능한 지식 베이스를 제공하여 모든 결론이 특정 연도, 문서 및 원문 인용으로 추적될 수 있도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 세 가지 핵심 구성 요소를 결합한 "에이전트 스킬"로 작동합니다:

1. 원본 코퍼스: 분기/연례 보고서, 매니저 노트, 미디어 인터뷰 등 2012년부터 2026년까지의 공개 텍스트 모음.
2. 추출된 방법론: 코퍼스에서 도출된 투자 방법 프레임워크. AI가 정희의 논리를 사용하여 새로운 주제에 대한 견해를 추론할 수 있게 하며, 직접적인 인용이 아닌 추론일 경우 이를 명시합니다.
3. 실제 펀드 데이터: 정희가 운용하는 8개 펀드의 스냅샷과 약 27,000개 시장 펀드 목록. Python 스크립트를 통해 실시간 데이터 가져오기 및 비교 분석이 가능합니다.

대상 사용자

정희의 투자 철학을 분석하고, 그의 "언행일치"(공개 성명과 실제 보유 종목 비교)를 검증하거나, 그의 프레임워크를 사용하여 다른 펀드를 평가하려는 연구자 및 학습자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 엄격한 추적 가능성: 모든 주장에 대해 원본 코퍼스에서의 인용을 요구함으로써 조작을 방지합니다.
• 방법론적 추론: 추출된 프레임워크를 사용하여 코퍼스에서 명시적으로 언급되지 않은 주제를 분석합니다.
• 비교 분석: 시장의 모든 펀드 데이터를 가져와 정희의 펀드와 성과 및 스타일을 비교할 수 있습니다.
• 멀티 플랫폼 지원: 사용자 지정 지침 및 지식 파일을 통해 Claude Code, Tencent WorkBuddy, Cursor 및 기타 LLM 플랫폼과 호환됩니다.