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xbtlin/ai-berkshire
项目介绍
AI 时代的伯克希尔：基于 Claude Code 的价值投资研究框架。巴菲特、芒格、段永平、李录四大师方法论 + 多智能体并行研究。
AI 时代的伯克希尔：基于 Claude Code / Codex 的价值投资研究框架。巴菲特·芒格·段永平·李录四大师方法论 + 多Agent并行研究。| AI-era Berkshire: a value investing research framework built for Claude Code / Codex. 4 masters' methodologies + multi-agent adversarial analysis.
智能解读
AI Berkshire 是一套基于 Claude Code 的价值投资研究框架，将巴菲特、芒格、段永平、李录四位投资大师的方法论系统化、结构化，通过多智能体并行分析实现专业级投资研究。与传统 AI 分析不同，该框架强制输出明确结论（通过/不通过/灰色地带）并附带具体价格区间，而非模棱两可的平衡分析。系统内置信息丰富度评级、逆向检验、快速否决清单、反共识检查等多层防偏见机制，避免 AI 给出看似正确但经不起推敲的结论。该框架已在实盘中验证，2024 年收益 +69.29%，2025 年至今 +66.38%，连续两年大幅跑赢全球主要指数。适用于需要深度基本面分析的价值投资者、投资研究团队，以及希望系统化学习价值投资方法论的个人投资者。
原始标签
使用场景
AI Berkshire最适合需要强制结论、多视角对抗、防偏见的深度价值投资研究场景，尤其适合个人投资者或小团队替代传统投研流程。
个股深度诊断
用AI分析股票时，得到的总是模棱两可的平衡分析，无法直接用于决策。
AI Berkshire强制输出明确的通过/不通过/灰色地带结论，并附带具体价格区间和分层建仓建议，让你直接拿结果做决策。
分析拼多多时，系统输出：激进型建议当前价位建仓20%（$95-105），稳健型等回购政策明确后建仓（$85-95），保守型因10年确定性不足直接观望。
多标的横向筛选
手动分析多家公司时，标准不统一、维度不一致，难以横向对比。
使用统一的Checklist对7家公司并行分析，输出结构一致的评分表（能力圈、好生意、护城河、管理层、安全边际），直接对比排序。
一次分析茅台、腾讯、英伟达、美团、快手、拼多多、泡泡玛特，得到标准化评分表，快速识别出茅台（4.7分）和腾讯（4.7分）为最优标的。
防偏见投资审查
AI分析容易陷入数据幻觉或乐观偏见，给出看似正确但经不起推敲的结论。
内置信息丰富度评级、逆向检验、快速否决清单、反共识检查等机制，强制识别隐藏风险。
分析泡泡玛特时，系统自动评为B级（数据有限），并触发逆向检验列出5大失败情景及概率；若管理层有诚信污点，直接一票否决。
投资研究团队协作
团队成员各自分析同一家公司，结论和格式不统一，难以对齐和积累。
可复现的研究流程确保相同输入输出结构一致，支持纵向对比（同一公司半年后重新分析）和横向对齐（团队共享评分标准）。
团队分析腾讯时，所有成员使用同一模板输出护城河评分和估值区间，半年后重新分析直接对比变化，研究结果可追溯、可复用。
项目健康度
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