project
buffett-skills - 开源Claude Code Skill合集,复现巴菲特决策
buffett-skills 是开源 Claude Code Skill 合集,基于巴菲特完整投资框架构建。buffett-skills 将巴菲特股东信语料库中 49 个核心概念提炼为 8 个参考文件,...
buffett-skills 是什么
buffett-skills 是开源 Claude Code Skill 合集,基于巴菲特完整投资框架构建。buffett-skills 将巴菲特股东信语料库中 49 个核心概念提炼为 8 个参考文件,通过渐进式加载与三条执行路径(快速筛选、深度分析、专题问答),让 AI 用巴菲特的决策流程分析任意公司,输出包含护城河、管理层、估值、安全边际等 10 个固定章节的结构化报告。
buffett-skills 的主要功能
-
自动触发投资分析:当用户分析股票、阅读财报、讨论买卖决策或评估护城河时自动激活,无需显式提及”巴菲特”即可调用完整投资框架。
-
渐进式参考文件加载:采用 SKILL.md 主文件配合 8 个专题参考文件的设计,仅在需要时按需加载护城河、管理层、财务或行业手册等内容,有效控制上下文成本。
-
三条执行路径智能分发:快速筛选路径通过 8 问检查表在 2 分钟内判断公司是否值得研究;深度分析路径按顺序读取护城河、管理层、财务与估值文件完成全量评估;专题问答路径直接定位单一概念文件精准作答。
-
护城河扫描与趋势判断:识别成本优势、转换成本、网络效应、无形资产、规模效率五种护城河类型,并判断其是在扩大还是收窄。
-
管理层三维评估:从承诺兑现度、资本配置历史、股东利益一致性三个维度评估管理层质量与诚信,对不坦诚的管理层实行一票否决。
-
核心财务指标分析:聚焦所有者收益、ROIC/ROE、现金转化率等巴菲特式财务指标,区分会计利润与真实现金流。
-
估值与安全边际计算:运用三种估值方法,输出乐观、基准、悲观三情景下的内在价值区间、安全边际百分比及建议入场价格。
-
强制结构化输出:每次深度分析必须输出结论、能力圈、关键假设、企业质量、财务快照、估值、卖出标准、主要风险、监控指标、综合判断共 10 个固定章节。
-
行业专项手册支持:内置保险、银行、消费、媒体、能源、铁路、科技等行业的差异化分析手册,针对不同行业调用对应的评估逻辑。
-
卖出纪律检查:针对持有或卖出决策,强制对照四项卖出标准逐一验证,确保退出决策同样遵循系统化流程。
如何使用buffett-skills
- 环境准备:确保本地已安装 Claude Code,有一个用于存放 skill 的项目目录。
- 下载项目:执行
git clone https://github.com/agi-now/buffett-skills /tmp/buffett-skills将仓库克隆到本地临时目录。 - 部署 Skill:执行
cp -r /tmp/buffett-skills/skills/buffett your-project/.claude/skills/buffett,将 buffett 文件夹复制到目标项目的.claude/skills/路径下。 - 验证目录:确认目录结构严格符合
your-project/.claude/skills/buffett/SKILL.md及 8 个参考文件,Claude Code 会自动发现该路径下的 skill。 - 开始使用:在 Claude Code 对话中输入任意公司名称、股票代码或投资分析问题,skill 将自动触发。
- 选择分析模式:系统将根据提问类型自动分发至快速筛选(2 分钟 8 问检查表)、深度分析(10 章节完整报告)或专题问答(单一概念精准解答)三种路径。
buffett-skills的关键信息和使用要求
-
项目性质:开源 Claude Code Skill,非独立应用
-
参考来源:巴菲特 1965 年至今股东信及公开著述的 49 个概念页面
-
安装要求:需已安装 Claude Code,skill 放置路径必须严格符合
.claude/skills/<name>/SKILL.md -
触发方式:自动识别,分析股票、财报、买卖决策、护城河、管理层等关键词时自动激活,无需显式提及”Buffett”
-
输出格式:严格 10 章节结构化模板(结论、能力圈、关键假设、企业质量、财务快照、估值、卖出标准、主要风险、监控指标、综合判断)
-
性能代价:深度分析平均多消耗约 30,829 tokens 和 59.2 秒,工具调用从 2 次增至 11 次以上
buffett-skills的核心优势
-
过程而非结论:不提供”巴菲特买什么”的跟风建议,复现其决策流程,让用户理解为何买/不买。
-
纪律化输出:强制要求 10 个章节完整输出,避免分析遗漏;当商业模式高度不确定时,明确给出”判断不了,观察,不行动”的纪律性结论。
-
工程化设计:渐进式加载解决长上下文成本问题,三条路径匹配不同分析深度需求。
-
实测效果显著:在苹果股票分析、银行业框架、茅台持有/卖出三个测试用例中,有 Skill 通过率达 100%(15/15),无 Skill 仅 66.7%(10/15),提升 33%。
buffett-skills的同类竞品对比
| 维度 | buffett-skills | buffett-oracle-analyzer | ai-sub-invest (ConsensusAI) |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 巴菲特决策流程复现 | 巴菲特哲学 + 现代多维分析框架 | 多大师共识投资决策系统 |
| 分析视角 | 单一深度(纯巴菲特框架) | 单一深度(巴菲特为主,融合技术面) | 多元广度(21 位分析师角色聚合) |
| 数据依赖 | 无,纯框架与语料驱动 | 需实时财务/市场/电话会数据 | 需金融数据 API key 与 Python 环境 |
| 估值方法 | 三种经典估值法 + 安全边际 | 8 种模型(DCF/PEG/DDM/NAV/分部加总等) | 依不同分析师角色而异 |
| 技术面分析 | 无 | 有(K线/均线/RSI/MACD/筹码分析) | 有(独立 technical skill 支持) |
| 输出格式 | 10 章节固定结构化模板 | 巴菲特计分卡 + 目标价 + 仓位建议 | JSON 信号聚合 + 共识评级 |
| 安装方式 | 复制文件夹到 .claude/skills |
复制文件夹到 .claude/skills |
需 uv sync 安装依赖并配置 API |
| 最佳场景 | 学习巴菲特思维过程与纪律 | 生成机构级深度个股研究报告 | 多视角交叉验证,寻找共识信号 |
buffett-skills的应用场景
-
个股深度分析:输入公司名称,按巴菲特框架完成从护城河到估值的全流程评估。
-
财报速读:阅读年报或股东信时,快速提取关键财务指标与管理信号。
-
买卖决策辅助:针对持仓股票进行持有/卖出检查,对照四项卖出标准逐一验证。
-
行业专题研究:调用保险、银行、消费、媒体、能源、铁路、科技等行业手册进行垂直分析。
-
价值投资学习:通过专题问答模式,向 AI 询问能力圈、市场先生、内在价值、安全边际等核心概念。