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本仓库是根据静水2008投资体系总结一文蒸馏成 13 个可调用的 AI Skills,仅供参考,原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2056833702274110592

개요

本仓库把知乎作者 的长文《(极简成长股投资体系)》——一篇系统阐述"如何找到、买入并拿住 10 倍超级成长股"的完整投资体系——用 cangjie-skill 的 流水线,蒸馏成 。 它不是摘要、不是读后感,而是把文中通过三重验证的方法论,拆成带**的独立模块——你遇到真实投资决策时,agent 能自动调用对应的方法论帮你理清思路。 ⚠️ :本仓库仅供认知与方法论学习,。文中标的案例均为历史后视镜,整套体系存在显著的幸存者偏差(详见 DIGEST.md 的"作者的局限"与各 skill 的 B 段边界)。 - 看了很多投资内容但用不起来——知识停留在"看过/收藏过",无法在真实决策中被调用 - 摘要、笔记只是压缩,不是结构化复用——读完还是不知道"什么时候该用什么" - 高价值内容里真正值得变成工具的方法论只有一小部分——需要严格筛选而不是照单全收 - 现有的阅读方法论都是给人看的,不是给 agent 用的——需要面向执行而非面向消费的蒸馏 安装后,在 Claude Code / Cursor 里直接用自然语言提问,agent 会按 skill 的 description 自动激活对应方法论: - "这只股主营增速 50%、供不应求、刚创新高,能涨 10 倍吗?" → super-growth-stock-criteria - "我盈利 30% 了,该不该止盈?" → hold-or-cut-exit - "最近某奶茶到处排长队,能投资吗?" → deliberate-observation - "看好一只股,该一次性满仓还是分批?" → scale-in-and-risk-control - 170 条原始候选 → 三重验证(跨域 / 预测力 / 独特性)→ (通过率 37%) - 每个 skill 经独立 sub-agent 盲测,(含 13 条跨 skill 兄弟混淆诱饵全部正确路由) - 每个 skill 自带 darwin-skill 兼容的 test-prompts.json,可接入自动进化 darwin-skill 会用各 skill 的 test-prompts.json 做 ratcheting 自动进化。

README

这是什么

本仓库把知乎作者 静水2008 的长文《(极简成长股投资体系)》——一篇系统阐述"如何找到、买入并拿住 10 倍超级成长股"的完整投资体系——用 cangjie-skill 的 RIA-TV++ 流水线,蒸馏成 13 个原子化、可被 AI agent 在真实场景调用的 Claude skills。

它不是摘要、不是读后感,而是把文中通过三重验证的方法论,拆成带触发条件 / 可执行步骤 / 适用边界的独立模块——你遇到真实投资决策时,agent 能自动调用对应的方法论帮你理清思路。

⚠️ 免责声明:本仓库仅供认知与方法论学习,不构成任何投资建议。文中标的案例均为历史后视镜,整套体系存在显著的幸存者偏差(详见 DIGEST.md 的"作者的局限"与各 skill 的 B 段边界)。

它解决了什么问题

  • 看了很多投资内容但用不起来——知识停留在"看过/收藏过",无法在真实决策中被调用
  • 摘要、笔记只是压缩,不是结构化复用——读完还是不知道"什么时候该用什么"
  • 高价值内容里真正值得变成工具的方法论只有一小部分——需要严格筛选而不是照单全收
  • 现有的阅读方法论都是给人看的,不是给 agent 用的——需要面向执行而非面向消费的蒸馏

13 个 Skills

# Skill 一句话
🎯 选股
1 prosperity-and-inflection 景气度与拐点判断(体系总开关:不预测只确认)
2 super-growth-stock-criteria 超级成长股六条标准(够不够格的硬清单)
3 industry-alpha-locking 行业 α 锁定法(风暴之眼 + 强者恒强 + 不买杂毛)
4 three-selection-methods 三种选股方法地图(成长观察 / 财报 / 周期)
📈 交易
5 trend-following-entry 趋势跟随(创新高 · 只跟随不预判 · 两派统一)
6 scale-in-and-risk-control 回调分仓买入 + 仓位风控两条红线
7 hold-or-cut-exit 持盈止损卖出框架(拐点止盈 + 看错止损)
🔬 投研
8 financial-report-signals 财报牛股信号 + 海量泛读以量取胜
9 deliberate-observation 刻意观察法(消费股生活信号捕捉)
🧭 认知与避坑
10 minimalist-focus 极简专注原则(全身价压筛选器 + 胜兵先胜)
11 real-vs-fake-value-investing 真假价值投资辨析 + 四大误区
12 seven-retail-sins 散户七大通病自检清单
13 ten-year-wealth-path 十年千万财富跃迁路径(入市三步)

完整的引用图、学习顺序见 INDEX.md。

怎么用

1. 安装

# 用户级(所有项目可用)—— 复制全部 13 个
cp -r super-growth-stock-criteria industry-alpha-locking prosperity-and-inflection \
      three-selection-methods trend-following-entry scale-in-and-risk-control \
      hold-or-cut-exit financial-report-signals deliberate-observation \
      seven-retail-sins real-vs-fake-value-investing minimalist-focus \
      ten-year-wealth-path ~/.claude/skills/

# 或项目级(Claude Code / Cursor)
cp -r  /.claude/skills/    # Claude Code
cp -r  /.cursor/skills/    # Cursor

2. 用自然语言触发

安装后,在 Claude Code / Cursor 里直接用自然语言提问,agent 会按 skill 的 description 自动激活对应方法论:

  • “这只股主营增速 50%、供不应求、刚创新高,能涨 10 倍吗?” → super-growth-stock-criteria
  • “我盈利 30% 了,该不该止盈?” → hold-or-cut-exit
  • “最近某奶茶到处排长队,能投资吗?” → deliberate-observation
  • “看好一只股,该一次性满仓还是分批?” → scale-in-and-risk-control

文档导览

文档 给谁看
DIGEST.md 精华长文——不想读全文,看这篇就够(约 7000 字)
INDEX.md 技能地图——13 个 skill 的引用图 + 推荐学习顺序
GLOSSARY.md 术语词典——18 个关键概念(景气度 / 拐点 / 行业 α / 持盈止损…)
BOOK_OVERVIEW.md 整文理解——Adler 四步拆解 + 作者局限批判
各 /SKILL.md 单个方法论的完整 R/I/A1/A2/E/B 六段定义

它是怎么蒸馏出来的

使用 cangjie-skill 的 RIA-TV++ 流水线:

阶段0 整书理解(Adler) → 阶段1 5提取器并行提取 → 阶段1.5 三重验证筛选
→ 阶段2 RIA++构造 → 阶段3 Zettelkasten链接 → 阶段4 压力测试 → 阶段5 交付
  • 170 条原始候选 → 三重验证(跨域 / 预测力 / 独特性)→ 13 个通过(通过率 37%)
  • 每个 skill 经独立 sub-agent 盲测,30/30 = 100% 通过(含 13 条跨 skill 兄弟混淆诱饵全部正确路由)
  • 每个 skill 自带 darwin-skill 兼容的 test-prompts.json,可接入自动进化

构建审计轨迹见 candidates/(原始候选池)、rejected/(淘汰项 + 原因)、verified.md。

接入 darwin-skill 自动进化

darwin evolve jingshui-growth-stock-skill/

darwin-skill 会用各 skill 的 test-prompts.json 做 ratcheting 自动进化。

生态

本仓库是更大 skill 生态的一员:

  • nuwa-skill — 蒸馏人(思维方式、表达 DNA)
  • cangjie-skill — 蒸馏书 / 内容(方法论、框架、原则)← 本仓库的生成器
  • darwin-skill — 进化任意 skill

来源与版权

  • 原文:静水2008,知乎专栏《(极简成长股投资体系)》
  • 蒸馏方法:cangjie-skill(RIA-TV++)
  • 原文版权归原作者所有;本仓库的 skill 为方法论提炼,原文引用均 ≤150 字并标注出处
  • License: MIT,详见 LICENSE
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