عن المشروع

AI Berkshire هو مجموعة مهارات بحث استثماري موجّهة إلى Claude Code وCodex، تفكّك منهجيات أربعة من كبار المستثمرين القيميين — بافيت ومونغر ودوان يونغ بينغ ولي لو — إلى عمليات منظمة ينفذها وكيل ذكاء اصطناعي. يصف المؤلف المشروع بأنه «شخص واحد + عميل ذكاء اصطناعي = فريق بحث استثماري». الفكرة الأساسية يشدد README على أن المشروع لا يعالج «هل يمكن التحليل؟» بل جودة التحليل وانضباط القرار: إلزام المخرجات بنتيجة اجتياز/عدم اجتياز/منطقة رمادية مع نطاق سعري؛ وتتحدى وجهات نظر الأساتذة الأربعة بعضها بعضاً (مثلاً دوان يونغ بينغ ينظر إلى نموذج العمل، وبافيت إلى التقييم المالي، ومونغر إلى التفكير العكسي، ولي لو إلى اليقين طويل الأجل)، ما يكشف تناقضات يصعب إنتاجها من موجه واحد؛ وآليات مضادة للتحيز مدمجة مثل تصنيف ثراء المعلومات A/B/C وقائمة الرفض السريع وفحص معارضة الإجماع ومبدأ ترك الفراغات؛ مع اشتراط التحقق المتقاطع من البيانات الرئيسية عبر مصدرين مستقلين على الأقل. مكوّنات المهارات (20) - بحث معمّق: /investment-research، /investment-team (4 وكلاء متوازين)، /management-deep-dive، /private-company-research، /deep-company-series - تحليل التقارير المالية: /earnings-review، /earnings-team - فرز القطاعات: /industry-research، /industry-funnel، /quality-screen، /bottleneck-hunter، /era-alpha، /investment-checklist - إدارة المحفظة: /income-investment، /portfolio-review، /thesis-tracker، /thesis-drift، /news-pulse - أدوات التفكير: /dyp-ask، /financial-data، /wechat-article التثبيت والاستخدام ينسخ مستخدمو Claude Code المهارات إلى دليل الأوامر العام عبر scripts/install-claude-commands.sh (أو .bat)؛ ويولّد مستخدمو Codex مجلد ~/.codex/skills عبر install-codex-skills.sh، مع طبقة توافق اختيارية لأوامر slash. يحتفظ المستودع بثلاث مداخل متزامنة عبر السكربتات: skills/*.md وcodex-skills/*/SKILL.md وcodex-prompts/*.md. ويكون الاستدعاء بأمر slash متبوعاً باسم الشركة، مثل /investment-research 腾讯، /investment-team 美团، /industry-funnel AI算力. الأدوات والتفاصيل الهندسية يوفر tools/financial_rigor.py التحقق من القيمة السوقية، والتحقق من التقييم، والتحقق المتقاطع متعدد المصادر، والتقييم بثلاث سيناريوهات، وكشف قانون بنفورد، وآلة حساب دقيقة، وكلها تستخدم Python decimal.Decimal بدلاً من float. يذكر README أيضاً إمكانية الدمج مع منسّق /deep-research المدمج في Claude Code للتحقق العدائي متعدد الوكلاء من الحقائق الرئيسية. محتوى المستودع وإخلاء المسؤولية يتضمن المستودع عدداً كبيراً من تقارير البحث النموذجية (يشير README إلى 2375 تقريراً و111 شركة و23 موضوعاً)، ويعرض لقطات شاشة لعوائد محفظة حقيقية كما يرويها المؤلف مقارنة بالمؤشرات. يصرّح README بوضوح أن المشروع لأغراض التعلم والبحث فقط ولا يشكل نصيحة استثمارية، وأن العوائد التاريخية لا تضمن الأداء المستقبلي. الجمهور المستهدف المستثمرون الأفراد والباحثون الراغبون في استخدام عميل ذكاء اصطناعي لإجراء بحث منهجي عن الشركات أو قراءة دقيقة للتقارير المالية أو فرز القطاعات أو تتبع انضباط المحفظة؛ والفرق التي تحتاج إلى عملية مخرجات بحث استثماري قابلة للتكرار ومتسقة البنية.