xbtlin/ai-berkshire

解決的問題

AI Berkshire 提供一個結構化的投資研究框架，將通用的AI分析轉化為專業級、可決策的報告。它解決了AI回應『平衡但模糊』的問題，透過強制得出明確結論（通過／失敗／灰色），實施多視角對抗性分析，並透過外部Python工具而非依賴LLM算術來確保財務數據的精確性。

如何運作

該系統設計為與Claude Code和Codex相容的「技能」集合。它分為三個層級：

1. 技能層：20個專門的入口點，適用於不同情境，如深度公司研究、財報審查、產業篩選和投資組合管理。
2. 代理層：對於複雜任務，由「團隊負責人」協調四位代表價值投資大師（沃倫·巴菲特、查理·芒格、段永平、李路）方法論的AI代理。這些代理獨立搜尋、分析並相互挑戰彼此的結論。
3. 工具層：一個財務嚴謹性工具包（financial_rigor.py），使用Python的 decimal.Decimal 進行精確計算，並從多個獨立來源交叉驗證數據，防止幻覺。

適用對象

• 價值投資者：遵循巴菲特／芒格哲學，希望系統化研究流程的人。
• 投資分析師：希望利用AI代理提升研究深度與效率的專業人士。
• 散戶投資者：希望獲得專業級研究團隊體驗，但又不想承擔完整機構的開銷的個人投資者。

特色亮點

• 對抗性視角：模擬四位投資大師之間的辯論，以發現盲點。
• 反偏見機制：包含資訊豐富度評級（A/B/C）、芒格式逆向思維（思考失敗）、以及用於決策紀律的「鏡像測試」。
• 財務嚴謹性：內建工具用於市值驗證、估值檢查和本福德定律檢測，確保數據準確性。
• 全面的技能集：涵蓋從10分鐘快速篩選（/investment-checklist）到12萬字深度系列研究（/deep-company-series）的全部內容。
• 多代理並行性：使用並行代理，相比單一提示，顯著增加搜尋量與資訊來源。