AI Berkshire skill: 投资研究：巴菲特-芒格-段永平-李录 四大师综合分析框架. Source: skills/investment-research.md.
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请阅读 https://ai.atlankj.com/install/asset/gh-investment-research-cd885dbe3a83 ，按照其中的说明把「investment-research」安装到你（当前 AI 工具）中。执行前先告诉我将运行的命令和写入的位置，等我确认。
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$ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.对 $ARGUMENTS 进行系统化投资研究分析。
基于巴菲特、芒格、段永平、李录四位投资大师的方法论，按以下七个模块顺序执行研究：
在开始研究前，先评估该公司的"AI可研究性"，识别潜在的数据偏见：
信息丰富度评级：
| 等级 | 特征 | AI研究陷阱 | 应对策略 |
|---|---|---|---|
| A级（信息充裕） | 上市多年、券商覆盖多、媒体报道密集 | 共识过强，AI输出趋同于市场定价，alpha有限 | 重点做反面检验：聪明人为什么不买？被忽略的风险是什么？ |
| B级（信息适中） | 上市1-3年、覆盖有限、部分数据需推算 | AI可能用"合理推测"填补空白，看起来完整实则虚假确定性 | 每个推算数据标注置信度，区分"有据推算"和"凭空填充" |
| C级（信息稀缺） | 刚上市/冷门股/新兴市场、几乎无覆盖 | AI会因资料不足而过度保守，误判为"看不清=不好" | 用第一性原理提问（见下方），从有限信息中提取商业本质 |
C级公司的第一性原理研究法： 当公开资料不足时，不要试图拼凑出"看起来完整"的报告，而是聚焦以下底层问题：
偏见自查清单（研究全程保持警惕）：
将信息丰富度评级结果写入报告开头，并在最终结论中注明"AI研究置信度"与"实际投资确定性"的区别。
数据源规范：参见
skills/financial-data.md。所有财务数据必须来自两个独立来源，误差>1%须标记。
- 美股：macrotrends（主）+ stockanalysis（副）
- 港股：aastocks（主）+ macrotrends ADR（副）
- A股：东方财富（主）+ 巨潮资讯（副）
使用 Task 工具启动后台 Agent，从网络收集以下数据：
数据收集完成后，必须调用 tools/financial_rigor.py 对关键数据进行程序化验证，杜绝LLM心算误差。
必须验证的数据点：
强制验证步骤（使用Bash调用工具）：
Step 1 — 市值验算（精确十进制，非浮点）：
python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap \
--price {股价} --shares {总股本} --reported {报告市值} --currency {币种}
Step 2 — 关键数据多源交叉验证：
python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
--field {字段名} --values '{"来源1": 数值, "来源2": 数值}' --unit {单位}
对收入、净利润、现金储备分别执行。
Step 3 — 估值指标精确验算（PE/PB/ROE/FCF Yield 等）：
python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
--price {股价} --eps {EPS} --bvps {每股净资产} --fcf-per-share {每股FCF} --dividend {每股股息}
验证规则：
常见错误防范：
分析要点：
逐一验证五类护城河：
| 护城河类型 | 验证方法 |
|---|---|
| 品牌/定价权 | 是否能在不损失销量的情况下提价？ |
| 转换成本 | 客户迁移到竞品的成本有多高？ |
| 网络效应 | 用户越多产品越好吗？ |
| 规模效应 | 规模带来的成本优势有多大？ |
| 技术/专利壁垒 | 技术领先几年？能否被复制？ |
分析护城河趋势：过去5年变宽还是变窄？未来5年预判。
巴菲特式追问：10年后这条护城河还在吗？什么能摧毁它？
芒格式追问：我最可能在哪里犯错？聪明人为什么会不买/做空这家公司？
段永平式追问：如果CEO退休，这家公司还能保持竞争力吗？
李录式追问：站在20年后回看，这家公司是"这个时代的标准石油"还是"昙花一现的3Com"？
python3 tools/financial_rigor.py three-scenario \
--price {股价} --eps {EPS} --shares {总股本亿} \
--growth {乐观增速} {中性增速} {悲观增速} \
--pe {乐观PE} {中性PE} {悲观PE} --years 3 --currency {币种}
三年三情景回答"贵不贵"，十年折现回答"值不值得重仓"。凡是给出十年期 IRR 或终值倍数的研究，必须走这套流程，用 tools/terminal_value.py。
终值倍数只有一个合法来源——永续增长模型，不许用同业类比：
$$PE_{终值} = \frac{1 - g/ROIC}{r - g}$$
"帝亚吉欧 13 倍所以茅台给 16 倍"是循环论证：用别人今天的价格，证明我假设的价格合理。市场今天整体贵，类比法就把这份贵原封不动搬到十年后。
Step 1 — 定三个输入，逐个写出理由（这一步全是判断，不是计算，必须在报告里交代）：
| 输入 | 怎么定 | 常见错误 |
|---|---|---|
| r 资本成本 | 无风险利率 + β × ERP。币种必须与现金流一致：人民币口径 6%–9%（主用 8%），美元/港元口径 9%–11.5%（主用 10%） | 跟着国债利率跑。中国国债 1.70% 折出来的 PE 会到 50 倍以上，那不是估值是放大偏见 |
| ROIC 稳态增量资本回报 | 夹在存量 ROIC（含不上表的无形护城河，偏高）与派息反解的隐含增量 ROIC（假设 capex 回报为零，偏低）之间 | 直接用存量 ROIC。等于假设新投的每块钱都能复制建立微信时的回报 |
| g 永续增速 | 不是未来十年增速（那已在终值利润里），是终值年之后到永远。硬天花板是长期名义 GDP：人民币口径基准档 ≤2%，美元口径 ≤4% | 用美元的 g 配人民币的 r。3% 名义增长在美国是 0.5% 实际（保守），在中国是 2% 实际（激进） |
g 不随 r 变——g 是对终值年之后经济的判断，r 是你要求的回报，两件独立的事。做敏感性时只动 r。
Step 2 — 三条硬约束准出检查（不通过不许把估值写进报告）：
python3 tools/terminal_value.py audit \
--currency {CNY|USD|HKD} --r {资本成本} --roic {稳态ROIC} \
--g {悲观g},{基准g},{乐观g} --rf {无风险利率} --beta 1.0 \
--discrete-risks "{风险名}:{情景|尾部档|概率|未建模},..."
三条检查的内容与打回条件：
| # | 检查 | 打回条件 |
|---|---|---|
| C1 | r 与 g 必须同币种 | r 落在别的币种区间、或基准档 g 超过本币上限。工具会直接指出"这是 USD 的量级——r 用了本币而 g 用了外币" |
| C2 | 分母 r−g ≥ 5 个百分点 | 任一档不足 5pct。分母越窄 g 动一点点估值就翻天；分母 ≤0 直接判模型失效。确实要做上行/下行情景时加 --upside-only 显式声明，但报告里必须写明"这是情景不是估值" |
| C3 | 离散风险不得进 r 或 β | 任一风险归属写成 折现率/r/beta 一律打回。退市、VIE 失效、地缘断供、监管重击必须归 情景 或 尾部档。β 偏离 1.0 必须给 --beta-justification |
C3 为什么是硬的：抬 r 三个百分点，对第 10 年现金流的惩罚是第 1 年的 2.6 倍；而退市风险是大致均匀甚至前置的年度危害率。用折现率处理离散风险，会系统性地把风险的时间分布搞反。 正确做法是单列一个尾部情景档并给它一个概率。
C1/C2/C3 的完整论证见 reports/7公司10年投资价值横评-确定性调整后回报-20260814.md 第 3.4–3.6 节——三条都是那份报告实际踩过的坑。
Step 3 — 出数（准出后才能跑）：
# 单点退出 PE，打印完整算式（留存率/分子/分母全部展开，便于报告引用）
python3 tools/terminal_value.py pe --roic {ROIC} --g {g} --r {r}
# 从零算 IRR
python3 tools/terminal_value.py irr \
--profit {终值年利润} --mcap {今日市值} --pe {退出PE} \
--years 10 --payout {股息率-稀释率}
多公司横评时把参数写成 JSON 传 --config，再用 table / sweep / check。
Step 4 — 报告里必须写出的四件事：
未建模 的），写进"限制"章节。巴菲特式追问：这个 r 如果错 2 个百分点，我的结论会翻转吗？如果会，我的结论买的是公司还是折现率？
段永平式追问：如果股市明天关闭5年，你愿意以这个价格持有吗？
汇总表格：
| 维度 | 结论 | 信心度 |
|---|---|---|
| 生意质量（段永平） | ||
| 护城河（巴菲特） | ||
| 管理层（段永平+巴菲特） | ||
| 最大风险（芒格） | ||
| 文明趋势（李录） | ||
| 估值（巴菲特+段永平） |
最终决策表格：
| 策略 | 建议 |
|---|---|
| 空仓者 | |
| 持仓者 | |
| 卖出信号 | |
| 加仓信号 |
四位大师的模拟点评（用引用格式）。
~/[公司名]投资研究报告.md报告写入文件后，必须执行数据抽检，通过后方可发布：
Step 1 — 提取抽检清单（15%随机抽样）：
python3 tools/report_audit.py extract \
--report <报告文件路径>
输出 JSON 模板，每项含 fetched_value（待填）。
Step 2 — 取数核验：
对清单中每个数据点，按 skills/financial-data.md 规范从可靠信源取数
（美股：macrotrends+stockanalysis；港股：aastocks+macrotrends；A股：东方财富+巨潮资讯），
填入 fetched_value / fetched_source / fetched_value2 / fetched_source2。
Step 3 — 输出判决：
python3 tools/report_audit.py verdict \
--results '<填好的JSON>' \
--report <报告文件名>
Step 4 — 估值口径复检（含十年折现估值的报告必须执行）：
如果报告里出现了十年期 IRR 或终值倍数，把最终定稿用的参数再跑一遍 audit，确认写进报告的数字与准出时的一致：
python3 tools/terminal_value.py audit \
--currency {币种} --r {r} --roic {ROIC} --g {三档g} --rf {无风险利率} \
--beta {β} --discrete-risks "{风险归属清单}"
这一步不能跳过的原因：第七步的 audit 是在算数之前做的，而写报告的过程中经常会回头调 g 或 r。准出前的最后一次 audit 才是对报告负责的那一次。