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Serenity-inspired Agent Skill for supply-chain bottleneck stock research

What it solves

Serenity.skill 帮助投资者导航高热度的 AI 与科技趋势（如半导体、机器人和 CPO），将模糊的市场炒作转化为结构化、基于证据的研究过程。它通过强制系统化的供应链分析，防止投资者盲目跟风，找出真正的瓶颈和高价值机会所在。

How it works

该项目实现了基于 Serenity（@aleabitoreddit）公开投资研究模式的研究方法论，指导 AI 代理遵循以下工作流：

  1. Deconstruct the Trend：将热点话题拆解为下游需求、系统集成、芯片/设备、设备、材料、封装/测试和基础设施。
  2. Identify Bottlenecks：搜索供应商稀少、验证周期长、扩产困难或客户认证严格的环节。
  3. Map to Assets：将这些瓶颈映射到具体的股票或基金方向。
  4. Verify Evidence：以官方公告、财务报告、交易所备案、专利和专业分析进行交叉验证。
  5. Prioritize：根据与真实瓶颈的接近程度以及证据的强度对候选对象进行排序。

Who it’s for

面对大量信息流、希望以供应链逻辑而非社交媒体炒作来筛选股票和基金的投资者。

Highlights

  • Agent-Ready：设计为可安装到各种 AI 代理客户端（如 Claude Code、Codex 或 Hermes Agent）的「Skill」。
  • Evidence-Based：优先考虑硬性证据（备案、报告）而非社交媒体线索。
  • Structured Output：提供有优先级的研究列表，并说明为何特定目标排名更高的逻辑。
  • Bottleneck Scoring：附带 Python 脚本，可生成并运行「瓶颈评分卡」用于公司评估。