# AI Berkshire — AI 记忆文件

> 本文件记录 Claude 在与用户协作过程中积累的项目知识、用户偏好和历史决策，供后续会话参考。

## 用户画像

- 投资风格：价值投资，重仓集中持有，关注中国互联网+消费+AI
- 研究偏好：直接犀利不废话，要明确结论不要两面讨好，数据必须准确
- 使用场景：个人投资决策辅助，同时将本项目作为开源产品推广

## 项目演进历史

### 2026年4月7-9日（首批研究+框架完善）

**完成的研究：**
1. `/investment-team 拼多多` — 首个完整的4Agent并行研究，综合评分3.4/5
2. `/investment-checklist` 7家公司 — 茅台、腾讯、英伟达、美团、拼多多、泡泡玛特、快手
3. 大师持仓追踪 — 巴菲特/李录/段永平最新13F + PDD成本价分析
4. 对美团等5家公司进行了深度再评估（用户挑战了初始评估）

**用户反馈导致的修正：**
- 美团从 ❌ 改为 ✅ 有条件通过 — 用户指出：等盈利恢复再买就晚了，2000亿打不垮=真护城河
- 英伟达从 ❓ 改为 ✅ 有条件通过 — AI Capex仍在加速，Jevons Paradox
- 快手从 ❓ 改为 ✅ 有条件通过 — 可灵AI被低估，Sora已关停

**关键教训：**
- 不要机械套用checklist，要有独立判断
- "等盈利恢复再买"是逻辑谬误——股价会提前反映
- 竞争对手花了更多钱但没占到便宜 = 护城河的最佳证据

### Skill体系演进

**V1（5个Skill）— 覆盖买入前研究：**
- investment-research、investment-team、investment-checklist、industry-research、private-company-research

**V2（9个Skill）— 补齐买入后流程：**
- 新增：earnings-review（财报精读）、thesis-tracker（论文追踪）、portfolio-review（组合管理）、management-deep-dive（管理层纵深）
- 经过2轮自验证迭代修复：路径统一、工具调用补全、并行收集、反偏见机制、量化评分公式

## 项目核心卖点（README中已体现）

1. **强制给结论不打太极** — 通过/不通过/灰色，带具体价格区间
2. **四大师视角对抗** — 不是分工而是互相挑战，制造真实的矛盾和张力
3. **结构化反偏见机制** — A/B/C信息丰富度、芒格逆向、快速否决、反共识
4. **金融数据精确性** — Decimal精确计算、市值手算、多源交叉验证
5. **可复现研究流程** — 同样输入→结构一致输出，支持横向对比和纵向跟踪
6. **多Agent并行深度** — 4个Agent各自搜索+独立分析，4倍信息量
7. **实盘验证** — 两年累计146万收益，连续跑赢指数40-50个百分点

## 用户偏好与工作习惯

- **报告语言**：中文
- **推送到GitHub**：研究完成后通常会要求推送，主动询问
- **git操作**：远程经常有新提交（用户可能在其他地方也在改），推送前必须 `git pull --rebase`
- **对错误的态度**：直接指出，不需要委婉。用户会挑战AI的判断，这时应该认真重新评估而非辩护
- **不要过度总结**：用户能看diff，不需要每次操作完都复述一遍做了什么
- **研究深度**：宁可花时间做深做准，不要为了快而粗糙

## 已知问题和待改进

- reports/ 目录下有一些早期文件命名不规范（中文下划线混合），后续统一为英文短横格式
- 部分早期报告（如腾讯控股-投资研究报告.md）使用旧命名，未迁移
- financial_rigor.py 工具的实际覆盖面需要在Skill执行中验证
- README中的输出示例是虚构的，后续应替换为真实报告的截取
