BruceLanLan/augur

解决的问题

Augur 解决了难以获取单一股票的多样化、专家级投资视角的问题。与其依赖单一信息源，不如模拟由18位传奇投资者（如沃伦·巴菲特、瑞·达利欧、凯茜·伍德）组成的“投资决策委员会”，提供加权共识、风险调整后的仓位建议，以及针对特定股票的结构化辩论。

工作原理

该系统使用基于18位著名投资者哲学的AI代理，涵盖价值、成长、宏观和中国价值四大投资流派。它整合了来自SEC EDGAR和yfinance等实时金融数据源的分析。用户可以触发多步骤工作流（fetch → analyze → consensus → committee → debate → sentiment），获得全面的判断。该项目还实现了Model Context Protocol (MCP)，允许Claude或Hermes等AI代理直接与Augur工作区和工具交互。

适用人群

专为希望模拟专业投资委员会讨论、比较不同投资哲学，或将其自身AI代理工作流整合专家驱动的股票分析的投资者和研究人员设计。

主要亮点

• 投资委员会模拟：预设委员会（如经典价值、宏观全对冲）或自定义传奇投资者组合。
• 量化共识：提供Augur评分（0–10）、买入/中性/卖出信号，以及基于凯利准则的仓位建议。
• 结构化辩论：通过让选定投资者相互对立，自动生成看涨和看跌论据。
• 代理集成：完整支持MCP，配备13个工具，允许外部AI代理读取/修改终端配置并运行分析流水线。
• 实时数据集成：使用官方SEC EDGAR 10-K/10-Q文件获取基本面指标，并追踪内幕交易和机构持股情况。