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

What it solves

Serenity.skill 幫助投資人導航高熱度的 AI 與科技趨勢（例如半導體、機器人與 CPO），將模糊的市場炒作轉化為結構化、以證據為基礎的研究流程。它透過強制系統化的供應鏈分析，防止投資人盲目跟風，找出真正的瓶頸與高價值機會所在。

How it works

此專案實作了基於 Serenity（@aleabitoreddit）公開投資研究模式的研究方法論，指導 AI 代理遵循以下工作流程：

  1. Deconstruct the Trend：將熱門議題拆解為下游需求、系統整合、晶片/裝置、設備、材料、封裝/測試與基礎設施。
  2. Identify Bottlenecks：搜尋供應商稀少、驗證週期長、擴產困難或客戶認證嚴格的環節。
  3. Map to Assets：將這些瓶頸對應到具體的股票或基金方向。
  4. Verify Evidence：以官方公告、財務報告、交易所申報、專利與專業分析作交叉驗證。
  5. Prioritize：依據與真實瓶頸的接近程度與證據強度為候選標的排序。

Who it’s for

面對大量資訊流、希望以供應鏈邏輯而非社群媒體炒作來篩選股票與基金的投資人。

Highlights

  • Agent-Ready：設計為可安裝於各種 AI 代理客戶端（如 Claude Code、Codex 或 Hermes Agent）的「Skill」。
  • Evidence-Based：優先考慮硬性證據（申報、報告）而非社群媒體線索。
  • Structured Output：提供具優先順序的研究清單，並說明為何特定目標排名較高的邏輯。
  • Bottleneck Scoring：附帶 Python 腳本，可產生並執行「瓶頸評分卡」以評估公司。