deep-company-series

Codex アダプターに関する注記

このスキルは skills/deep-company-series.md から生成されており、Claude Code と Codex のユーザーが同じ標準ワークフローを共有します。

• $ARGUMENTS は、現在の Codex スレッドにおけるユーザーのリクエストとして扱ってください。
• ソースに Task、Agent、WebSearch、Bash、Read、Write など Claude 専用の機能が記載されている場合は、このセッションで利用できる最も近い Codex の機能を使ってください。利用可能であればサブエージェント、必要に応じてウェブ検索、ローカルツールにはシェルコマンド、ワークスペース内のファイルには通常のファイル編集を使います。
• このリポジトリの tools/ にある共通プロジェクトツールを使ってください。リポジトリのルートから python3 tools/financial_rigor.py ... のようなパスでコマンドを実行することを優先してください。現在のスレッドがリポジトリの外から始まった場合は、固定のホームディレクトリのパスを決めつけず、まず実際のチェックアウト先を探してください。
• 調査を始める前に date コマンドを実行して今日の日付を確認し、「最新」データの基準日として扱い、レポートのヘッダーにデータの基準日を明記してください。学習データから現在の日付を推測してはいけません。
• AGENTS.md の調査品質ルールを守ってください。財務データを相互検証し、評価や計算には正確な算術ツールを使い、不確実性や情報源の不足を明確に示してください。

XX社を理解する（企業深掘りシリーズ）：長文3〜8本で1社を読み解く

$ARGUMENTS 向けに『XX社を理解する』深掘り長文シリーズ（3〜8本。会社の複雑さに応じて決定。詳しくは「本数の調整」を参照）を執筆し、公式アカウントや動画アカウントなどの公開チャネルで発信します。中核となる独自性は「書ける」ことではなく「改められる」ことです。このスキルの事実確認基準に違反している金融記事が99％を占めます。

参考サンプル：reports/腾讯/《看懂腾讯》/

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一、利用する場面

ある会社について「教科書級」の深掘り調査を行い、長文シリーズとして一般公開したい場合に使います。単独の調査レポートとは異なり、次の特徴があります。

• 3〜8本（複雑な会社なら8本で約12万字、単純な会社なら3本で約3万字）。認識の見直しから意思決定の枠組みまで、ひとつの流れとして完結させます。
• 各記事は単独でも読めます（1本だけでもシェアしやすい構成）。一方で、評価・経営陣・株価判断には一貫した軸を通します。
• 「90分かけて1社を理解する意欲のある」読者向けです。証券会社の顧客向けではありません。

このスキルが適さない場面：単独の調査レポート、四半期決算の解説、業界調査。これらには /investment-research、/earnings-review、/industry-research を使ってください。

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二、シリーズ記事のテンプレート

会社の複雑さに応じて本数を調整する（先に本数を決め、その後で記事を決める）

本数は8本に固定しません。 8本分のボリュームに見合うのは、テンセントのように「複数事業＋兆単位の投資ポートフォリオ＋経営陣の20年にわたる歩み」がある会社です。執筆前に、まずこの会社には「鋭い問い」をひとつ立てて独立した記事にできる主軸がいくつあるかを考えてください。主軸の数だけ記事を作ります。

複雑さ	特徴	本数	例
高	複数の事業がそれぞれ独立したビジネスとして成り立つ＋隠れた資産／投資ポートフォリオ＋経営陣に関する豊富な資料	7-8 本	テンセント
中	2-3 の事業＋重要な時代変化がひとつ	4-6 本	—
低	主力事業が明確で、核心的な論点が少なく集約されている	3 本	快手

3本構成の標準的な統合方法（以下の8つの主軸は引き続きチェックリストとして使い、すべてを網羅します。ただし3本にまとめます）。

#	記事の方向性	統合する主軸
01	Xを理解したつもりになっている（導入＋事業と堀）	認識の見直し＋堀＋利益エンジンの概要
02	Xの最大の変数（現在のストーリー／隠れた資産）	隠れた資産＋AI／時代の変化
03	いくらなら買う価値があり、どんな兆候があれば必ず売るべきか（財務＋意思決定の結論）	財務の深掘り＋経営陣の要点＋評価と意思決定

判断の目安：記事の執筆途中で「内容を水増ししている」（同じ事実を言い換えて繰り返している）と気づいたら、本数が多すぎるサインです。統合してください。逆に、1本が12,000字を超えても収まらないなら、分割してください。

8つの主軸を網羅するテンプレート（複雑な会社向け。単純な会社ではチェックリストとして使い、統合する）

#	記事のテンプレート	核心となる問い	文字数
01	Xを理解したつもりになっているが、実はそうではない	認識の見直し：よくある3つの錯覚を覆す	4,000-5,000
02	Xの堀——<事業の本質を一言で>	堀は深いのか、今後5年／10年先も残っているのか	6,000-8,000
03	X最大の利益エンジン——<最も収益性の高い事業>	主力事業は何か、なぜ持続できるのか	6,000-8,000
04	Xの帳簿に隠れたもうひとつの会社——<隠れた資産>	投資ポートフォリオ／子会社／隠れた価値	8,000-10,000
05	AI（または現在のストーリー）の時代、Xは勝者か敗者か	時代の変化：事業ごとにAIの影響を分析する	8,000-10,000
06	バフェット流にXの財務諸表を読み解く	財務の深掘り：粗利益率／FCF／ROE／SBC	8,000-10,000
07	<経営陣の名言>——Xの経営陣に任せられるか	資本配分の規律＋誠実さの検証＋後継者	8,000-10,000
08	いくらなら買う価値があり、どんな兆候があれば必ず売るべきか（シリーズ最終回）	DCFの3シナリオ＋レッドライン一覧＋ポジションの枠組み	10,000-12,000

目次として 00-系列说明.md を1本追加します。公開はしません。

記事の内容は会社に合わせること：テンプレートはテンセントから生まれたものであり、型にはめるためのものではありません。独立した内容がない記事（たとえば、投資ポートフォリオのない会社では04を書けない場合）は、その会社固有の主軸（快手なら可灵 AI、ECなど）に置き換えるか、上記の方法で統合して本数を減らしてください。判断基準は、その記事を「ひとつの鋭い問い」で独立させられるかどうかです。

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二·五、篇内结构模板（从《看懂腾讯》8 篇正文提炼）

每篇不是自由发挥，有固定骨架。共性结构：

• 头部引用块：> 《看懂X》系列 · 第 0N 篇 · <主轴>，开篇加阅读时间
• 第一节永远是钩子：一组反常识数字 / 一条反常曲线 / 一个让市场担心的数字，不写背景铺垫
• 每篇末尾：## 本篇要点回顾（5-8 条，数字与正文严格一致）+ ## 下期预告（用尖锐问题预告，不剧透结论）
• 结尾两行斜体：*本文是《看懂X》系列第 0N 篇...* + *本系列基于公开信息和价值投资框架研究，不构成任何投资建议。*

各篇专属骨架：

篇	骨架
01 开篇	股价被市场反复"重新定性"的历史曲线 → 三个常见错觉（每个用财报数据破）→ "需要同时戴几副眼镜"阅读地图表（链接到 02-08）→ 估值钩子数字表（只留悬念不给结论）
02 护城河	挑战者失败名单（有名有姓有年份）→ 迁移成本的本质（用户迁不走什么）→ 生态飞轮 → 5 年/10 年后护城河还在吗 → 一个反向思维实验（"如果我有 1000 亿能不能复制它"）
03 利润引擎	反常识数字开场 → 核心产品为何长青（拆到定价权层面）→ 增长空间量化（份额路径 + 反面论据：故事不工作的可能）→ 组织能力（为什么能持续出产品）→ 市场为什么低估 → AI/时代变量对本业务的影响 → 5 年后图景
04 隐藏资产	TOP 持仓表（只统计未并表部分，并表的单独说明防双算）→ 会计处理差异（哪些进利润表哪些不进）→ "不会卖 vs 可能减持"分类 → 市场为何打折价（逐条）→ 几个意外发现 → 估算折扣的简单方法
05 AI/时代变量	让市场担心的数字 → 分业务拆赢家/输家（严重分化，不给整体结论）→ 关键反问（"X 输了单点之争，还能赢吗"）→ 5-10 年被绕过的场景推演（逐条反驳或承认）→ 5 个情景 → 未来一年监控信号清单
06 财务	一条反常曲线开场 → 利润表（毛利率变化归因）→ 口径选择（Non-IFRS vs GAAP，为什么）→ EPS 与回购 → 资产负债表（净现金）→ 现金流与 FCF Yield → 股东回报按"1 美元测试"→ ROE 变化是好是坏 → 估值横向+历史比较 → 价值投资 10 项 Checklist 逐条过 → 把财报压缩成三句话
07 管理层	核心团队表 → 关键人物的长期贡献（用具体决策，不用形容词）→ 利益对齐（持股/薪酬占利润比）→ 诚信检验：挑一次真实危机看应对 → 5 年承诺兑现率（逐条核对当年原话）→ 资本配置纪律 → 接班人隐忧（不回避）→ "买人三问"（诚实/能干/热爱）→ 综合评分
08 决策	SOTP 分部估值（说清"你买的到底是什么"）→ 历史估值分位 + 必须警告"后视镜不是导航仪" → 未来利润三情景表（乐观/中性/保守 + 隐含增速，标明"是预测不是事实"）→ 红线清单（触发≠必卖，但必须重审）→ 赔率思维收尾

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三、写作风格规范

语气

• 直接、犀利、不说废话——第一句就给数字或反常识结论
• 价值投资框架——巴菲特/芒格/段永平/李录视角穿插（但不堆砌名言）
• 不预设立场——先摆数据、再推逻辑、最后得结论
• 呈现正反两面——每个核心判断都附"但另一方面..."的反方
• 公众号体感——前 18-20 字必须能独立站住（手机预览）

禁用词

禁用	原因	替代
显然 / 必然 / 一定	主观绝对化	数据显示 / 证据表明
我认为 / 我觉得	主观腔调	删除或改为"按本框架"
教科书级别 / 神来之笔	流量党褒奖	描述具体事实
严重不匹配 / 严重低估	强主观词	给具体折让百分比
完美 / 无可挑剔	单边判断	加上反方观察

标题风格

• 用反差数字或反共识结论做钩子（"15 年 7 次挑战全失败"、"年薪 4292 万仅占利润的万分之 1.65"）
• 副标题中性、概括内容（"——<本质判断>"）
• 避免流量党比喻："小巴菲特"、"中国版 X"、"YYDS" 一律避开
• 用专业读者熟悉的术语（"伯克希尔"而不是"巴菲特"，公司名优于人名）

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四、严苛事实核查 Checklist（核心 IP）

写之前就要警惕的"伪精确"陷阱

1. 概率加权期望值：30% × A + 50% × B + 20% × C = 期望 +X% 这种计算几乎全是垃圾——概率分配是纯主观，给读者错误精确感。只列情景 + 触发条件 + 方向，不算加权期望。
2. 第三方测算 MAU/份额：QuestMobile/七麦/CBNData 等口径差异巨大（同一时点能差 2-3 倍）。只用最可信的两个对比作 anchor，其他做定性描述。
3. 历史增速线性外推：2025 年 +33% × 5 年复合 → 2030 年 X 是金融文盲式预测。情景假设 + 高/低区间 + 不是承诺。
4. 未公开的持股比例：字节、Halti 类未上市公司持股从未公开披露。给区间，标"不可知"。
5. 强归因：竞争对手失败 = 因为 X。多重原因都列出来，本文不做单一归因。

修订时必跑的 7 项检查

□ 1. 跨篇数字一致性：总市值、Non-IFRS 净利润、关键持股 % 全系列对齐
□ 2. 口径标注：Non-IFRS / GAAP / Non-IFRS-SBC / FCF 各用哪个，全文清楚
□ 3. 重复加计扫描：已并表子公司不在"投资组合"里、SOTP 不双算
□ 4. 横向比较公平性：不能"主业 PE（剔除现金+组合）" vs "对手 PE（不剔）"
□ 5. 概率加权全删：见上一条
□ 6. 绝对化表述全弱化：grep "显然|必然|严重|教科书|完美"
□ 7. 第三方数据来源标注：每条非财报数据后跟"（来源：X）"

模型偏好

写之前先列出已知硬错误风险：

• 历史回报倍数：必须用累计投入口径（如 Riot 33 倍 不是 58 倍）
• 持股比例：必须看最新富途/财报口径（如腾讯持有美团 1.5% 不是 6.4%）
• "派息分派"会计处理：视同处置收益按 IFRIC 17 在宣派日确认（如京东在 2021，美团在 2022 但金额小）
• 总股本会反弹：SBC 集中年初授予会让股本短期上升

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五、执行流程

阶段 1：调研（写 01-02 篇前完成）

1. 阅读公司近 5 年年报、最新季报
2. 阅读至少 3 份独立卖方研报（找共识 + 反共识）
3. 用 /investment-team 或 /investment-research 先生成内部研究底稿
4. 与用户确认 8 篇的核心论点（避免写完才发现方向不对）

阶段 2：写作（按 01→末篇顺序写，不跳）

• 每篇写完先存 reports/{公司名}/《看懂{公司名}》/0X-XX.md
• 目录冲突规则：若 reports/{公司名}/《看懂{公司名}》/ 已存在（旧版系列），不覆盖、不混放——新系列写入带日期后缀的新文件夹 reports/{公司名}/《看懂{公司名}》-{YYYYMMDD}/，旧文件夹原样保留
• 不立即推 GitHub——等用户审阅
• 用户提修订意见后修改
• 修订完才 git push

阶段 3：跨篇一致性扫描（全部篇目写完后）

派 Explore agent 并行扫描全系列做以下检查：

1. 同一数字（市值、净利润、持股比例）跨篇是否一致
2. 同一术语（FBS、SBC、Non-IFRS）首次出现是否解释
3. 引用关系：02 篇说"详见 06 篇"是否真的对应
4. 要点回顾 vs 正文是否数字一致

阶段 4：发布前最终核查

# 推送前必须本地 grep 一次（按 ai-berkshire 隐私规则）
grep -r "<本机用户名>\|/Users/\|<个人身份信息>" reports/ | head

确认无误后才 git pull --rebase && git commit && git push。

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六、修订意见处理流程

用户给修订意见时，按以下顺序处理：

1. 先核查事实（不要直接改）

如果用户说"X 数据不对"，先用 Bash/Read 找原始数据交叉验证：

• 看 ai-berkshire 项目里同公司的 earnings/财报报告
• 看富途/官方披露
• 给出"用户说的数据 vs 我查到的数据 vs 我之前用的数据"三方对比

2. 判断修订级别

级别	类型	处理
🔥 硬错误	数字错、归因错、口径错	必改，不需犹豫
⚠️ 主观化	强主观词、绝对化、流量党比喻	弱化或删除
🔬 颗粒度	来源标注、口径细化	优先级低，按可读性平衡
❓ 不可靠	第三方测算差异大	删比改更稳（用户明确指示）

3. 修订后联动检查

修一处先想"哪些地方还会引用这个数字/概念"。例：

• 改了总市值 → 全系列联动改 PE / 主业 PE / 折让 / FCF Yield
• 改了持股 % → 改 TOP 10 排序 + 历史持股表 + 减持清单
• 改了术语口径 → 改首次定义 + 后续引用 + 要点回顾

4. 推送后立即报告

推送成功（commit hash）。
[N] 处修订总结 [带表]：
- 改了什么
- 联动改了什么
- 还有什么没改

下一步等指示。

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七、本 skill 不做什么

• 不替读者做投资决策——所有篇章末尾"不构成投资建议"
• 不预测股价——只给"情景 + 触发条件"
• 不算"期望年化回报"加权值——主观概率分配会误导读者
• 不写"X 大佬也持有" —— 用别人的持仓为自己的判断背书是反价值投资的
• 不强求 8 篇都写——如果某篇没足够独立内容（如某公司管理层不够特别），合并到其他篇或减篇数

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八、合规与隐私

• 所有公开报告只用公开信息（财报、官方披露、券商研报、知名第三方机构）
• 不用任何用户个人信息（公司花名、内部 IM、未公开持仓信息）
• 推送前必须用 grep 扫描 本机用户名 / /Users/ / 真实姓名 等隐私字段
• 公开署名按用户多层身份策略，不混用

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一句话总结

写《看懂 X 系列》的核心能力 ≠ 写得好，而是改得严—— 89% 的财经长文死于伪精确数字、主观加权期望值、绝对化表述。本 skill 的存在就是为了把这些坑全部标记出来，写之前避开，写之后扫干净。