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xbthh

Investment Cognition Detector

作者 xbthh · GitHub ↗ · v1.1.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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在 OpenClaw 中安装
/install investment-cognition-detector
功能描述
帮助用户通过系统化提问评估对特定投资标的的理解深度,识别认知盲点并提供针对性反馈和学习建议。
使用说明 (SKILL.md)

投资认知检测器 (Investment Cognition Detector)

功能说明

帮助用户通过系统化提问验证自己对投资标的的真实理解深度,发现"以为自己懂但实际不懂"的认知盲点。

核心框架(四问模型)

投资一家公司,只需要真正搞懂四个问题:

# 问题 核心 权重
Q1 这家公司是靠什么赚钱的? 商业模式 25%
Q2 这家公司能否持续赚钱? 护城河/持续性 25%
Q3 这家公司能否赚更多的钱? 成长性/第二增长曲线 25%
Q4 这家公司赚了钱能否分给我? 股东回报/分红 25%

使用方法

当用户说以下内容时加载本技能:

  • "检测一下我对XXX的认知"
  • "帮我检验我懂不懂XXX"
  • "测试一下我的投资认知"
  • "评估我对XXX的理解程度"
  • "用四问法检测一下我懂不懂XXX"
  • 任何要求检验投资认知、理解深度的请求

技能流程

第一步:确认公司

询问用户要检测哪家公司(持仓股票或关注股票)。

第二步:公司研究

使用 web_search 和 web_fetch 快速研究公司基本信息:

  • 主营业务和商业模式(Q1相关)
  • 行业地位和竞争优势(Q2相关)
  • 成长性和新业务布局(Q3相关)
  • 分红历史和股东回报政策(Q4相关)

第三步:四个核心问题

基于公司特点,按以下顺序逐题提问。每个问题后都要追问。

【问题一】这家公司是靠什么赚钱的?

用三句话向一个没有投资经验的人解释:这家公司的钱是从哪来的?

  • 追问1:"这三件事,哪个是最大收入来源?哪个增长最快?"
  • 追问2:"这三件事,5年后还会是主要收入来源吗?"
  • 追问目的:验证用户是否真正理解商业模式核心,而非停留在"做什么"层面

【问题二】这家公司能否持续赚钱?

这家公司的护城河是什么?为什么竞争对手不能抢走它的利润?

  • 追问1:"这个护城河5年后是变强了还是变弱了?"
  • 追问2:"什么会削弱这个护城河?最可能的颠覆性因素是什么?"
  • 追问目的:验证用户对护城河持续性的理解,不是问"有没有",而是问"能否持续"

【问题三】这家公司能否赚更多的钱?

它未来的增长来自哪里?有没有第二增长曲线?

  • 追问1:"它现在的增长是存量市场的份额抢夺,还是增量市场的扩张?"
  • 追问2:"如果主业增长放缓,它靠什么实现下一阶段增长?"
  • 追问目的:验证用户是否关注公司成长性,而非只看当下静态盈利能力

【问题四】这家公司赚了钱能否分给我?

它历史分红情况如何?利润是真现金还是纸面利润?

  • 追问1:"如果它不分红,钱会用来做什么?再投资回报率高吗?"
  • 追问2:"它的分红政策稳定吗?跟同行比如何?"
  • 追问目的:验证用户对股东回报的理解——不是问"分红好不好",而是问"钱能否最终流向你"

第四步:交互问答

逐题提问,等待用户回答,根据回答动态追问:

  • 追问原则:追问"为什么"、追问证据、追问边界条件、追问反面意见
  • 记录用户回答的关键内容用于最终评估

第五步:生成诊断报告

报告结构:

  1. 总体评分:四档等级(不懂/初步懂/基本懂/完全懂)+ 简短定性
  2. 四问得分:每个问题的回答质量评估
  3. 问题详解:每问得分 + 具体反馈 + 用户原话引用
  4. 认知盲点:明确列出"你以为懂但实际有问题的点"
  5. 核心追问:在交互中暴露的最有价值的问题
  6. 学习建议:针对认知盲点的具体研究方向

评分标准

等级 分值 含义
🔴 不懂 0-40% 存在严重认知盲点,不建议重仓
🟡 初步懂 40-70% 有基础认知,但存在重要漏洞
🟢 基本懂 70-90% 理解核心逻辑,少量盲点可接受
✅ 完全懂 90%+ 认知较为完整,可考虑重仓

输出格式

以Markdown格式输出完整诊断报告,便于阅读和后续转换。

注意事项

  • 问题要基于具体公司特点设计,不要泛泛而问
  • 追问要犀利但不带评判色彩,专注于暴露认知漏洞
  • 报告要直接、犀利,引用用户原话作为证据
  • 目的是帮助用户发现自己不懂的地方,不是证明AI有多聪明
  • 四问权重均等(各25%),但可以根据公司特点调整侧重
安全使用建议
This skill appears internally consistent and does not request extra permissions or install code. Before using it: (1) avoid pasting sensitive secrets (account numbers, brokerage credentials, private documents) because the skill will quote your answers in the report; (2) expect the agent to perform web searches/fetches of public sources—do not rely on it for non-public or confidential data; (3) if you want tighter control, try it first with a non-sensitive example or disable autonomous invocation in your agent settings. If you need more assurance, ask the publisher for a privacy statement describing how user answers and fetched source URLs are logged and retained.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: investment-cognition-detector Version: 1.1.0 The 'Investment Cognition Detector' is a legitimate tool designed to help users evaluate their understanding of investment targets using a structured 'Four Questions' framework. The skill uses standard web search and fetch capabilities to gather public company information and engages the user in a Socratic dialogue to identify knowledge gaps. No evidence of data exfiltration, malicious execution, or prompt injection was found in SKILL.md or SPEC.md.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (investment cognition assessment) align with the runtime instructions: asking the user targeted questions, using web_search/web_fetch to gather public company information, and producing a Markdown diagnostic report. No unrelated binaries, environment variables, or installs are requested.
Instruction Scope
Instructions are narrowly scoped to researching public information and interactively questioning the user per the four-question framework. One notable behavior: the skill records and quotes the user's original answers in the final report — this is coherent for evidence-based feedback but means user input will be included verbatim in outputs.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no code files, so nothing is written to disk or fetched at install time. This is the lowest-risk install model and appropriate for the stated purpose.
Credentials
The skill requires no environment variables, credentials, or config paths. It only depends on generic platform capabilities (web_search/web_fetch) described in the SKILL.md; those are appropriate for researching public company information.
Persistence & Privilege
always:false and no special persistence or system modification is requested. The skill can be invoked autonomously by the agent (platform default), which is expected for interactive skills; this combined with the minimal footprint does not raise additional privilege concerns.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install investment-cognition-detector
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /investment-cognition-detector 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.1.0
Updated to 4-question framework: business model, sustainability, growth potential, shareholder returns
v1.0.0
Initial release: AI-powered value investment cognition detector based on Duan Yongping's circle of competence theory. Helps investors identify cognitive blind spots through Socratic questioning.
元数据
Slug investment-cognition-detector
版本 1.1.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 2
常见问题

Investment Cognition Detector 是什么?

帮助用户通过系统化提问评估对特定投资标的的理解深度,识别认知盲点并提供针对性反馈和学习建议。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 122 次。

如何安装 Investment Cognition Detector?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install investment-cognition-detector」即可一键安装,无需额外配置。

Investment Cognition Detector 是免费的吗?

是的,Investment Cognition Detector 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Investment Cognition Detector 支持哪些平台?

Investment Cognition Detector 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Investment Cognition Detector?

由 xbthh(@xbthh)开发并维护,当前版本 v1.1.0。

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