{"repo":"Hugoistaske/ai-berkshire","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Hugoistaske/ai-berkshire","clone":"git clone https://github.com/Hugoistaske/ai-berkshire.git","description":"Automate professional investment research by applying value investing principles from Buffett and Munger through Claude AI agents.","language":"Python","stars":18,"topics":["ai","ai-agent","berkshire-hathaway","charlie-munger","china-stock","claude","claude-code","financial-analysis","fintech","fundamental-analysis"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"AI Berkshire - AI 时代的价值投资研究框架 \"Price is what you pay, value is what you get.\" — Warren Buffett 用 AI 重新定义投资研究的深度与效率。 AI Berkshire 是一套基于 Claude Code 的投资研究 Skill 合集，将巴菲特、芒格、段永平、李录四位价值投资大师的方法论系统化、结构化，通过 AI Agent 实现专业级投资研究。 一个人 + Claude = 一个投研团队。 --- Real Track Record 不是纸上谈兵。这套框架背后是真金白银验证的投资体系。 2024 全年收益：+69.29% 2025 年至今收益：+66.38% 与主要指数对比 指标 2024 全年 2025 至今 ------ ---------- ---------- 本框架实盘 +69.29% +66.38% 恒生指数 +17.67% +27.77% 标普500 +23.31% +16.39% 沪深300 +14.68% +17.66% 纳斯达克 +28.64% +20.36% 2024 年超额收益 ：跑赢标普500 46个百分点 ，跑赢恒生指数 52个百分点 2025 年超额收益 ：跑赢标普500 50个百分点 ，跑赢恒生指数 39个百分点 两年累计实盘收益超 146万元 ，连续两年大幅跑赢全球主要指数。 免责声明：历史收益不代表未来表现。截图来自富途证券真实账户。 --- 为什么不能直接问 AI？ 你当然可以直接问 Claude：\"帮我分析拼多多值不值得买\"。你会得到一篇\"一方面...另一方面...\"的平衡分析，最后以\"投资有风险，请自行判断\"收尾。 这种分析看起来对，但没法拿来做决策。 AI Berkshire 解决的不是\"能不能分析\"的问题，而是 分析质量和决策纪律 的问题。以下是核心差异： 1. 强制给结论，不打太极 直接问AI，你得到的是两面讨好的\"分析\"。AI Berkshire 强制输出： 通过/不通过/灰色地带 ，带具体价格区间和分层建议。 普通AI回答： \"拼多多有增长潜力但也面临竞争压力，投资者需要权衡...\" AI Berkshire 输出： 策略 建议 价格区间 ------ ------ --------- 激进型 当前价位可建仓20% $95-105 稳健型 等回购政策明确后建仓 $85-95 保守型 不符合10年确定性标准，观望 — 镜子测试 ：5句话说不完整 = 不买，没有例外。 2. 四大师视角对抗，而非单一分析 不是\"用巴菲特方法分析一下\"这么简单。四个视角会产生 真实的矛盾和张力 —— 以拼多多为例： - 段永平 （商业模式）：好生意，C2M模式难以复制 → 评分 3.7/5 - 巴菲特 （财务估值）：扣现金PE仅6.3x，印钞机 → 评分 4.4/5 - 芒格 （逆向思考）：护城河比想象中浅，抖音3年做到4万亿GMV → 评分 3.5/5 - 李录 （长期确定性）：管理层文化有隐患，10年后不确定 → 评分 2.0/5 巴菲特说\"真便宜\"，李录说\"不确定就不买\" ——这种冲突才是投资决策的真实状态。单一prompt无法制造这种多视角对抗，而这恰恰是避免盲点的关键。 3. 结构化反偏见机制 AI最危险的不是给错答案，而是给一个 看起来很对但经不起推敲 的答案。AI Berkshire 在流程中内置了多层\"防骗\"机制： 机制 解决什么问题 举例 ------ ------------ ------ 信息丰富度评级（A/","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Hugoistaske","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Hugoistaske/ai-berkshire/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}