PostgreSQL码农集散地

巴菲特被蒸馏了

无意间看到一个开源项目: https://github.com/agi-now/buffett-skills

基于 沃伦·巴菲特 投资框架构建的 Claude Code skills 合集。

脑图如下

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巴菲特 Skills 使用方法

安装

克隆本仓库,然后将 skills/buffett 目录复制到你的项目中即可:

git clone --depth 1 https://github.com/agi-now/buffett-skills /tmp/buffett-skills  

cd your-project  
mkdir -p .claude/skills  
mv /tmp/buffett-skills/skills/buffett your-project/.claude/skills/  

buffett 放在项目根目录 .claude/skills/ 下:

your-project/  
└── .claude/  
    └── skills/  
        └── buffett/          ← 这个文件夹  
            ├── SKILL.md  
            └── references/  
                ├── 01-thinking-frameworks.md  
                ├── 02-investment-philosophy.md  
                ├── 03-business-moat.md  
                ├── 04-management-governance.md  
                ├── 05-financial-metrics.md  
                ├── 06-valuation-capital.md  
                ├── 07-risk-behavior.md  
                └── 08-industry-playbooks.md  

Claude Code 会自动发现 .claude/skills/<name>/SKILL.md 下的 skill,无需任何注册操作。

一个使用截图:

Image

buffett — 巴菲特投资思维体系

激活巴菲特完整的投资思维体系,覆盖从快速筛选到深度分析的完整流程,输出结构化分析报告,并包含各行业专项手册。

以下场景自动触发:

  • 分析任何股票或公司
  • 评估投资机会
  • 解读财报、年报或股东信
  • 判断企业护城河或竞争优势
  • 评估管理层质量与诚信
  • 做买入 / 持有 / 卖出决策
  • 讨论价值投资核心概念(复利、内在价值、安全边际、能力圈、市场先生)
  • 分析特定行业(保险、银行、消费、媒体、能源、铁路、科技)
  • 处理资本配置、回购或分红问题
  • 判断市场情绪与宏观风险

不需要提到"巴菲特" —— 只要涉及投资分析或企业质量判断,均自动触发。

Skill 结构

buffett skill 采用渐进式加载设计:SKILL.md 始终加载,8 个参考文件按需读取。

分发逻辑

路径
触发场景
读取文件
A · 快速筛选
"这值得深入分析吗?"
无,直接用 8 问检查表
B · 深度分析
完整公司评估
03→04→05→06
,按需补充 08(行业)和 07(风险)
C · 专题问题
特定概念或决策
直接加载对应参考文件

参考文件

文件
内容
01-thinking-frameworks.md
能力圈、逆向思维、市场先生、长期主义、芒格多元框架
02-investment-philosophy.md
内在价值、复利、低估、集中投资、有效市场理论反驳
03-business-moat.md
护城河五类型、特许经营权 vs 商品型企业、经济商誉
04-management-governance.md
管理层三维评估、制度迫力、企业文化、公司治理
05-financial-metrics.md
所有者收益、ROIC/ROE、现金转化率、透视盈余
06-valuation-capital.md
估值三法、安全边际、资本配置五路径
07-risk-behavior.md
何时卖出、价值陷阱、杠杆、通胀、衍生品、行为偏差
08-industry-playbooks.md
保险、银行、消费、媒体、能源、铁路、科技、反面教材

输出格式

每次分析均遵循固定模板,所有章节必须输出:

  • 结论 — 买入 / 不买 / 持续观察 / 持有 / 卖出 + 一句话核心理由
  • 能力圈判断 — 在圈内 / 圈外 / 边界区域
  • 关键假设 — 决策成立所依赖的 3-5 条核心假设
  • 企业质量 — 护城河类型 + 强弱趋势、管理层评估
  • 财务快照 — ROIC、现金转化率、所有者收益估算
  • 估值 — 内在价值区间、安全边际%、建议买入价
  • 卖出标准逐条检验 — 四条卖出标准逐条判断(持有/卖出场景必须输出)
  • 主要风险 — 最多 3 条,聚焦最关键的
  • 监控指标 — 季度检查项和触发卖出的信号
  • 综合判断 — 用巴菲特的视角直接给出决策建议

评测结果

在 3 个测试用例(苹果股票分析、银行业框架、茅台持有/卖出)上的 benchmark:

指标
有 skill
无 skill
差值
通过率
100%
 (15/15)
66.7%(10/15)
+33%
平均 tokens
43,353
12,524
+30,829
平均耗时
154.4s
95.2s
+59.2s

skill 的核心价值在于系统性读取参考文件(11+ 次 vs 2 次工具调用)和严格遵循输出格式。额外的 token 和时间开销是分析深度的代价。

对比 TradingAgents

对比 https://github.com/TauricResearch/TradingAgents

TradingAgents 用法参考 《把 MiniMax 接入 Claude, 给 TradingAgents 添加 MiniMax 模型供应商支持》

我只能说: 巴菲特.skill 还是太嫩了, 如果你想深度分析某只股票, 目前我看只有 TradingAgents .