Buffett Letters Skill

一套可直接使用的 AI skill 工具包——把沃伦·巴菲特 60+ 年致股东信中的核心投资方法拆成了 20 个可单独触发、也可组合调用的判断模块。

这不是一本书的摘要页。书是这些 skill 的来源，不是首页主角。

这套 skills 能解决什么问题

• 看到一只股票涨了，不知道该追还是该跑
• 想判断一家企业的真实质量，而不是只看 P/E 和增速
• 不确定自己是不是在"能力圈"里做决策
• 想区分"真正的保守"和"看起来保守"
• 需要一套结构化的投资决策框架，而不是靠直觉和碎片信息

蒸馏了什么

从《巴菲特致股东的信》（1957-2023）中提取了 20 个经过三重验证的 skill，覆盖五个维度：

• 投资哲学基础：circle-of-competence（能力圈）、mr-market（市场先生）、business-picker（做生意不做股票）、real-conservatism（真正的保守）
• 估值与定价：aesop-three-questions（伊索三问）、margin-of-safety（安全边际）、look-through-earnings（透视盈余）、three-asset-categories（三类资产分类法）
• 企业质量：economic-moat（经济护城河）、cigar-butt-vs-great-business（雪茄蒂 vs 伟大企业）、float-thinking（浮存金思维）
• 行为与心理：fear-and-greed（恐惧与贪婪逆向）、institutional-imperative（机构强制力）、hold-forever（永久持有逻辑）
• 资本配置与风控：first-law-of-capital-allocation（资本配置第一定律）、compounding-thinking（复利思维）、no-leverage（拒绝杠杆）、never-issue-shares（永不增发）、ceo-as-risk-officer（CEO 即风控官）、partner-with-admired（与仰慕者共事）

提取过程从 40 个去重后的候选方法论单元中筛选，通过率约 50%。

效果示例

示例 1：面对一只暴涨的股票

用户问题

"一只股票三个月涨了 80%，大家都在讨论，我是不是应该赶紧上车？"

skill 如何判断

• 先触发 mr-market，判断这是市场先生的报价还是企业的真实价值变化
• 再触发 fear-and-greed，检查自己是不是被 FOMO 驱动
• 同时调用 circle-of-competence，确认自己是否真的理解这家公司
• 最后用 margin-of-safety 检查当前价格是否还有安全边际

最终回答示例

三个月涨 80%，先问一个问题：这家企业在这三个月里，基本面发生了什么变化？如果答案是"没什么变化"，那这 80% 是市场先生给你的报价，不是企业价值的增长。市场先生每天都会给你报价，但他不是为了告诉你真相，而是让你有机会利用他的情绪。接着问自己：你是害怕错过还是真的理解这家公司？如果你连它靠什么赚钱都说不清楚，你不在能力圈内，是在赌场里。最后看价格：如果价格已经远高于你能算出来的价值，安全边际不存在，那这就不是一个投资决策，是一个投机决策。

示例 2：该不该用杠杆放大收益

用户问题

"我对自己的判断有信心，是不是应该加一点杠杆来放大回报？"

skill 如何判断

• 触发 no-leverage，看巴菲特对杠杆的一贯立场和理由
• 补充 margin-of-safety，看安全边际和杠杆是否逻辑矛盾
• 如果涉及保险公司/浮存金场景，再接 float-thinking 区分"别人付钱让你用钱"和"借钱放大赌注"

最终回答示例

巴菲特几十年来的立场非常明确：不要用杠杆。原因不是杠杆不能放大收益，而是杠杆会剥夺你的时间选项。一个正确的判断如果被一次强制平仓打穿，正确就没有任何意义。安全边际的核心逻辑是为错误留余地，杠杆的逻辑是放大错误——这两件事在底层是矛盾的。如果你真的对判断有信心，复利会在没有杠杆的情况下给你足够回报。如果你的信心需要杠杆来证明，那这个信心本身值得重新检查。

这些 skill 是怎么生成出来的

这套 skill 使用 cangjie-skill 的 RIA-TV++ 流水线生成，整个流程分六个阶段：

1. 整书理解（Adler 分析）——用 Mortimer Adler 的分析阅读法，对全书做结构、解释、批判、应用四步拆解，产出 BOOK_OVERVIEW.md
2. 并行提取——同时派 5 个专项提取器（框架、原则、案例、反例、术语），从原文中提取候选方法论单元
3. 三重验证筛选——每个候选必须通过三项检验：书中至少有 2 处独立佐证（跨域）、能回答书中未明说的新问题（预测力）、不是常识（独特性）。通过率通常只有 25-50%
4. RIA++ 构造——将验证通过的内容按 R（原文引用）/ I（用自己的话重写）/ A1（书中案例）/ A2（未来触发场景）/ E（可执行步骤）/ B（边界与盲点）六个维度结构化
5. Zettelkasten 链接——找出 skill 之间的依赖、对比、组合关系，生成 INDEX.md 和引用图
6. 压力测试——为每个 skill 设计包含诱饵题的测试用例，未通过的回炉重做

每个 SKILL.md 都是这个过程的真实产出，保留了 candidates/ 和 rejected/ 作为完整审计轨迹。

Generated by Cangjie Skill

本仓库由 cangjie-skill 生成——一个把书蒸馏成可执行 AI skills 的开源工具链。

cangjie-skill 基于 RIA-TV++ 方法论，将书籍中的方法论、框架、原则提取为原子化的 skill，可被 AI agent 在真实场景中直接调用。

仓库结构

buffett-letters-skill/
├── README.md              ← 你正在看的
├── README.en.md           ← English version
├── README.ja.md           ← 日本語版
├── LICENSE                ← MIT
├── BOOK_OVERVIEW.md       ← 阶段 0 产出：全书 Adler 分析
├── INDEX.md               ← 阶段 3 产出：skill 总览 + 引用图
├── candidates/            ← 阶段 1 产出：原始候选单元
├── rejected/              ← 阶段 1.5 产出：被淘汰的单元 + 原因
├── verified.md            ← 通过三重验证的 20 个单元
└── */SKILL.md             ← 20 个 skill，每个附带 test-prompts.json

如何使用

1. 浏览 INDEX.md 了解 skill 全景图和依赖关系
2. 找到与你当前问题相关的 */SKILL.md，直接使用里面的触发条件和执行步骤
3. 将 skill 接入你的 agent 框架，或把 prompt 作为独立工具使用
4. 用 test-prompts.json 验证 skill 在正确场景下触发、在错误场景下不触发

来源

• 来源：《巴菲特致股东的信》（历年致伯克希尔·哈撒韦股东信）
• 作者：Warren Buffett
• 时间跨度：1957-2023

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关于作者

袋鼠帝 kangarooking — AI 博主，独立开发者。AI Top 公众号「袋鼠帝 AI 客栈」主理人

火山引擎领航 KOL，百度千帆开发者大使，GLM 布道师，Trae 昆明第一任 Fellow

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