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