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AI 时代的伯克希尔：基于 Claude Code / Codex 的价值投资研究框架。巴菲特·芒格·段永平·李录四大师方法论 + 多Agent并行研究。| AI-era Berkshire: a value investing research framework built for Claude Code / Codex. 4 masters' methodologies + multi-agent adversarial analysis.

What it solves

AI Berkshire는 표준 AI가 생성한 투자 분석에서 의사결정 수준의 품질이 부족한 문제를 해결합니다. 일반적인 대형 언어 모델은 균형 잡힌 "한편… 다른 한편" 답변을 제공하지만 모호합니다. 이 프레임워크는 엄격한 의사결정 규율, 다각도 적대적 분석, 재무 정밀성을 강제하여 실행 가능한 투자 연구 보고서를 생성합니다.

How it works

이 프로젝트는 Claude Code와 Codex와 호환되는 "Skills"(구조화된 워크플로) 컬렉션을 제공합니다. 단일 사용자를 가상 투자 팀으로 변환하는 세 가지 레이어가 있습니다:

  1. Skill Layer: 심층 연구, 실적 검토, 산업 스크리닝, 포트폴리오 관리 등 19개의 전문 진입점.
  2. Agent Layer: 복잡한 작업에 대해 "Team Lead"가 Warren Buffett, Charlie Munger, Duan Yongping, Li Lu의 투자 철학을 대표하는 네 개의 독립 AI 에이전트를 조정합니다. 각 에이전트는 독립적으로 검색·분석하고 서로의 결론에 도전하여 사각지대를 제거합니다.
  3. Tool Layer: Python 기반 재무 엄밀성 도구(financial_rigor.py)는 decimal.Decimal을 사용해 정밀 계산을 수행하고, 다중 소스 데이터를 교차 검증하며, 시가총액 검증을 통해 LLM의 재무 수학 환상을 방지합니다.

Who it’s for

가치 투자자와 금융 분석가를 위해 설계되었으며, 전설적인 투자자의 방법론을 AI로 체계화하여 연구 깊이와 효율성을 높이면서도 엄밀성을 유지합니다.

Highlights

  • Adversarial Analysis: 네 가지 서로 다른 마스터 투자자 관점을 사용해 단일 합의가 아닌 분석에 긴장감과 갈등을 만듭니다.
  • Anti-Bias Mechanisms: 정보 풍부도 등급(A/B/C), 멍거식 역전 사고(실패 시나리오 상상 강제), 최종 의사결정 규율을 위한 "Mirror Test"를 포함합니다.
  • Financial Rigor: 전용 Python 도구로 시가총액과 평가액을 검증하여 계산이 수학적으로 정확함을 보장합니다.
  • Multi-Agent Parallelism: /investment-team 스킬은 네 에이전트를 병렬로 실행해 검색량과 정보 출처를 단일 프롬프트의 네 배로 늘립니다.
  • Comprehensive Skill Set: 초기 산업 퍼널링·품질 스크리닝부터 심층 연구·구매 후 논제 추적까지 전체 투자 라이프사이클을 포괄합니다.