ai-berkshire

AI Berkshire é uma coleção de Skills de pesquisa de investimento voltada para Claude Code e Codex, que decompõe as metodologias dos quatro mestres do investimento de valor — Buffett, Munger, Duan Yongping e Li Lu — em fluxos estruturados, executados por AI Agents. A proposta do autor é "uma pessoa + um cliente de IA = uma equipe de pesquisa de investimento". Ideia central O README enfatiza que o projeto não resolve "se é possível analisar", mas sim a qualidade da análise e a disciplina de decisão: força a emissão de conclusões de aprovado/reprovado/zona cinzenta com faixas de preço; as quatro perspectivas dos mestres se desafiam mutuamente (por exemplo, Duan Yongping analisa o modelo de negócios, Buffett analisa finanças e valuation, Munger faz pensamento inverso, Li Lu julga a certeza de longo prazo), expondo contradições difíceis de surgir em um único prompt; inclui mecanismos anti-viés como classificação de riqueza informacional A/B/C, lista de veto rápido, verificação anti-consenso e princípio de lacunas; exige que dados-chave sejam verificados por pelo menos duas fontes independentes. Composição das Skills (20) - Pesquisa profunda: /investment-research, /investment-team (4 Agents em paralelo), /management-deep-dive, /private-company-research, /deep-company-series - Análise de relatórios financeiros: /earnings-review, /earnings-team - Filtragem setorial: /industry-research, /industry-funnel, /quality-screen, /bottleneck-hunter, /era-alpha, /investment-checklist - Gestão de posições: /income-investment, /portfolio-review, /thesis-tracker, /thesis-drift, /news-pulse - Ferramentas de pensamento: /dyp-ask, /financial-data, /wechat-article Instalação e uso Usuários do Claude Code copiam as skills para o diretório global de commands via scripts/install-claude-commands.sh (ou .bat); usuários do Codex geram ~/.codex/skills via install-codex-skills.sh, com uma camada opcional de compatibilidade de slash prompts. O repositório mantém três entradas — skills/*.md, codex-skills/*/SKILL.md e codex-prompts/*.md — sincronizadas por scripts. A chamada é feita com comando de barra mais o nome da empresa, por exemplo /investment-research Tencent, /investment-team Meituan, /industry-funnel AI算力. Ferramentas e detalhes de engenharia tools/financial_rigor.py oferece verificação de valor de mercado, verificação de valuation, verificação cruzada de múltiplas fontes, valuation em três cenários, detecção pela Lei de Benford e calculadora precisa, tudo usando Python decimal.Decimal em vez de float. O README também menciona a possibilidade de combinar com o orquestrador /deep-research embutido no Claude Code para validação adversarial de fatos-chave por múltiplos Agents. Conteúdo e declarações do repositório O repositório contém grande quantidade de relatórios de pesquisa de exemplo (o README indica 2375 relatórios, 111 empresas, 23 tópicos) e exibe capturas de retornos reais declarados pelo autor comparados a índices. O README declara explicitamente que o projeto é apenas para estudo e pesquisa, não constitui recomendação de investimento, e que retornos passados não garantem desempenho futuro. Público-alvo Investidores individuais e pesquisadores que desejam usar clientes de IA para pesquisa sistemática de empresas, leitura aprofundada de relatórios financeiros, filtragem setorial ou acompanhamento disciplinado de posições; equipes que precisam de um fluxo de pesquisa de investimento reproduzível e estruturalmente consistente.