投資筆記
像專業基金經理人一樣分析標的股票。透過整合新聞、研報與數據,建構高信度投資筆記,精準辨識核心博弈點,產生視覺化決策備忘錄。
Featured by
Lynne Lau
Why we love this skill
告別盲目跟風!這款技能透過全網深度掃描即時新聞和券商研報,為你提煉出股票的核心博弈點。它將大量資訊轉化為結構化的投資決策備忘錄,並輔以視覺化圖表,幫助你建立高信度的投資邏輯,做出更明智的投資選擇。
指令
#### 描述
拒絕隨波逐流的噪音交易。將即時的市場新聞、深度的券商研報以及歷史財務資料進行全維度的清洗與整合。透過「廣度搜尋-深度閱讀-邏輯內化」的閉環,建立屬於你自己的高信度投資筆記,而非只獲取一個股價數字。
#### 核心任務
針對使用者關注的**「標的股票」$material(如:NVIDIA)」**。目標:全網蒐集**“最新財報解讀”** 與**“行業分析師觀點”**,深度閱讀並提取**3-5 個核心博弈點(Bull vs Bear)**,最終生成一份帶有**可視化數據圖表的**、結構化的**“投資決策備忘錄”**。
先和用戶確認投資標的。
#### 執行步驟
**Step 1: 廣度情報掃描(Market Scanning)**
- **目標**: 取得市場目前對該標的的主流敘事與情緒。
- **動作**:
- **新聞聚合**: 使用Search 工俱全網抓取過去1 週內關於該股票的高熱度新聞。
- **觀點初篩**: 快速識別市場情緒是偏向“樂觀”還是“恐慌”,並標記出導致情緒波動的主要事件(如:財報發布、新產品發布)。
**Step 2: 深度研報精讀(Deep Reading)**
- **目標**: 穿透噪音,取得機構層級的深度邏輯。
- **動作**:
- **素材取得**: 全網蒐集3-5 篇深度的長文分析或PDF 研報,並Save 為Material。
- **核心提取**: AI 深度閱讀這些資料,提煉出「績效預測」、「風險提示」以及「與共識不同的獨特觀點」。
- **邏輯對齊**: 比較不同研報之間的矛盾點(例如:A 機構看多是因為AI 需求,B 機構看空是因為產能瓶頸)。
**Step 3: 投資筆記產生(Thesis Synthesis)**
- **目標**: 將外部資訊轉化為個人的投資決策依據。
- **輸出**:
- **核心賽局表**: 列出目前市場做多與做空的Top 3 理由。
- **關鍵指標追蹤**: 標記出下個季度最需要關注的KPI(如:資料中心營收成長速度)。
- **決策建議**: 基於上述分析,產生一份「買進/持有/觀望」的邏輯推演文檔,再產生一個可視化的資料webpage。
用write + webpage(資料視覺化的部分)
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View all到底哪裡AI了?
注意:這個skill是診斷工具,不是自動改寫器,會給予改寫建議,而不是直接幫你修改診斷並修正中文寫作中的AI味。在詞彙層標記AI高頻詞和空洞修飾語,在句法層辨識等長並列、連接詞過密、節奏單調等問題。 輸出診斷報告+具體改寫建議,不做自動改寫。當使用者提到'AI味''去AI化''讀起來像AI''太機器了''降AI率''文字太順了''沒有人味',或者要求審稿、潤色、改善文風時觸發。也適用於使用者完成AI輔助起草後的自我檢測環節。

知識溯源分析
對複雜問題進行蘇格拉底式導引、深度溯源及跨領域系統分析。嚴格執行強源檢索、雙重驗證和全碼溯源標準。

電子郵件行銷| Subject Line & Preview Text撰寫助手
專為品牌郵件行銷場景設計,根據使用者提供的郵件類型、品牌/產品資訊和行銷目標,產生符合業界最佳實踐的英文行銷郵件Subject Line和Preview Text。遵循6-9 words/30-60 characters的長度規範,採用Recognition cue + Core message + One motivator的組成公式,確保主題辨識與動機補充的協同效應,適用於DTC品牌、電商平台的各類行銷郵件場景。

投資筆記
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指令
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拒絕隨波逐流的噪音交易。將即時的市場新聞、深度的券商研報以及歷史財務資料進行全維度的清洗與整合。透過「廣度搜尋-深度閱讀-邏輯內化」的閉環,建立屬於你自己的高信度投資筆記,而非只獲取一個股價數字。
#### 核心任務
針對使用者關注的**「標的股票」$material(如:NVIDIA)」**。目標:全網蒐集**“最新財報解讀”** 與**“行業分析師觀點”**,深度閱讀並提取**3-5 個核心博弈點(Bull vs Bear)**,最終生成一份帶有**可視化數據圖表的**、結構化的**“投資決策備忘錄”**。
先和用戶確認投資標的。
#### 執行步驟
**Step 1: 廣度情報掃描(Market Scanning)**
- **目標**: 取得市場目前對該標的的主流敘事與情緒。
- **動作**:
- **新聞聚合**: 使用Search 工俱全網抓取過去1 週內關於該股票的高熱度新聞。
- **觀點初篩**: 快速識別市場情緒是偏向“樂觀”還是“恐慌”,並標記出導致情緒波動的主要事件(如:財報發布、新產品發布)。
**Step 2: 深度研報精讀(Deep Reading)**
- **目標**: 穿透噪音,取得機構層級的深度邏輯。
- **動作**:
- **素材取得**: 全網蒐集3-5 篇深度的長文分析或PDF 研報,並Save 為Material。
- **核心提取**: AI 深度閱讀這些資料,提煉出「績效預測」、「風險提示」以及「與共識不同的獨特觀點」。
- **邏輯對齊**: 比較不同研報之間的矛盾點(例如:A 機構看多是因為AI 需求,B 機構看空是因為產能瓶頸)。
**Step 3: 投資筆記產生(Thesis Synthesis)**
- **目標**: 將外部資訊轉化為個人的投資決策依據。
- **輸出**:
- **核心賽局表**: 列出目前市場做多與做空的Top 3 理由。
- **關鍵指標追蹤**: 標記出下個季度最需要關注的KPI(如:資料中心營收成長速度)。
- **決策建議**: 基於上述分析,產生一份「買進/持有/觀望」的邏輯推演文檔,再產生一個可視化的資料webpage。
用write + webpage(資料視覺化的部分)
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