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66 位投资大佬评审团。给定一只股票的 dimensions.json 和 raw_data.json,让 66 位投资者各自按自己的方法论打分并输出 Pydantic Signal(signal/confidence/score/verdict/comment)。覆盖经典价值派、成长投资派、宏观对冲派、技术趋势派、中国价投派、A股游资派、量化系统派、科技领袖派、AI 卡位猎手 9 大流派。当用户请求"评审团/65 大佬怎么看/某某会买吗/做一次大佬投票"时使用。

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name investor-panel description 66 位投资大佬评审团。给定一只股票的 dimensions.json 和 raw_data.json,让 66 位投资者各自按自己的方法论打分并输出 Pydantic Signal(signal/confidence/score/verdict/comment)。覆盖经典价值派、成长投资派、宏观对冲派、技术趋势派、中国价投派、A股游资派、量化系统派、科技领袖派、AI 卡位猎手 9 大流派。当用户请求"评审团/65 大佬怎么看/某某会买吗/做一次大佬投票"时使用。 version 3.9.4 author FloatFu-true license MIT metadata {"hermes":{"tags":["finance","investor-panel","voting","role-play","a-share","value-investing","growth-investing"],"related_skills":["deep-analysis"]}} Investor Panel · 50 贤评审团 调用上下文 读取以下输入: .cache/{ticker}/dimensions.json — 19 维评分 .cache/{ticker}/raw_data.json — 原始数据 scripts/lib/investor_db.py — 65 人元数据 scripts/lib/seat_db.py — 22 位游资射程规则 输出: .cache/{ticker}/panel.json — 50 个 Signal + 投票统计 严格输出格式(Pydantic Signal,抄自 ai-hedge-fund) 每个投资者必须返回 严格 JSON : { "investor_id" : "buffett" , "name" : "巴菲特" , "group" : "A" , "avatar" : "avatars/buffett.svg" , "signal" : "bullish | neutral | bearish" , "confidence" : 87 , "score" : 82 , "verdict" : "强烈买入 | 买入 | 关注 | 观望 | 等待 | 回避 | 不达标 | 不适合" , "reasoning" : "1-3 句具体逻辑" , "comment" : "用该投资者语言风格的金句 1-2 句" , "pass" : [ "..." ] , "fail" : [ "..." ] , "ideal_price" : 16.20 , "period" : "3-5 年" } Confidence 校准规则 : 85-100:核心方法论硬指标全部命中或全部不命中 60-84:多数命中 30-59:部分命中、需要等待信号 0-29:方法论不适用此股 / 信息不足 执行步骤 Step 1: 加载元数据 from lib.investor_db import INVESTORS, by_group from lib.seat_db import SEATS, is_in_range Step 2: 对每位投资者 取出 fields 白名单 从 dimensions.json 提取相关字段 读取该投资者所在 group 的 reference 文件(按需) 用该投资者的方法论 + 语言样本生成 Signal(Claude 自己生成) 校验 JSON 合法性 Step 3: 游资射程预过滤(F 组特殊) 对 22 位游资,先用 is_in_range(nickname, ticker_features) 判断是否在射程内: 在射程 → 正常评分 不在射程 → signal: "neutral" , verdict: "不适合" , confidence: 90 , comment: "{nick}的射程是{style},这只票不在风格内。" Step 4: 汇总投票 { "panel_consensus" : (bullish_count / 50 ) * 100 , "vote_distribution" : Counter(verdict for i in investors), "signal_distribution" : Counter(signal for i in investors), "investors" : [...] } 7 大流派详细方法论 按需读取下列 references: 组 文件 人数 A 经典价值 references/group-a-classic-value.md 6 B 成长投资 references/group-b-growth.md 4 C 宏观对冲 references/group-c-macro-hedge.md 5 D 技术趋势 references/group-d-technical.md 4 E 中国价投 references/group-e-china-value.md 6 F 游资 references/group-f-china-youzi.md 22 G 量化系统 references/group-g-quant.md 3 📚 语料库 (必读) 每次生成 comment 之前 必须读 references/quotes-knowledge-base.md 查找该投资者的真实公开原话和"风格"字段。这是知识库 single source of truth。 语言风格守则 每位投资者的 comment 字段必须 像他本人 : 巴菲特:温和、引用奥马哈、用"我们" 芒格:刻薄、反向思维、引用心理学偏误 索罗斯:哲学化、提"反身性" 章盟主:豪迈、提"格局"、不谈细节 赵老哥:直接、谈"题材"、谈"二板" 段永平:朴素、问"商业模式""人""价格" 陈小群:江湖气、谈"分歧""一线天""核按钮" 每组 reference 文件末尾有 3-5 句 真实公开语录 作为 few-shot。 完成检查 panel.json 包含 50 个 Signal 每个 Signal 字段齐全 22 位游资里至少有 N 位返回"不适合"(除非这只票是热门题材龙头) panel_consensus / vote_distribution / signal_distribution 三个汇总字段已计算
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model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
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