投資筆記
為什麼我們推薦這個技能
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。它能將海量資訊轉化為結構化的投資決策備忘錄，並輔以可視化圖表，助你構建高信度的投資邏輯，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」$material（如：NVIDIA）」**。目標：全網蒐集**“最新財報解讀”** 與**“行業分析師觀點”**，深度閱讀並提取**3-5 個核心博弈點（Bull vs Bear）**，最終生成一份帶有**可視化數據圖表的**、結構化的**“投資決策備忘錄”**。
先和用戶確認投資標的。
#### 執行步驟
**Step 1: 廣度情報掃描(Market Scanning)**
- **目標**: 取得市場目前對該標的的主流敘事與情緒。
- **動作**:
- **新聞聚合**: 使用Search 工俱全網抓取過去1 週內關於該股票的高熱度新聞。
- **觀點初篩**: 快速識別市場情緒是偏向“樂觀”還是“恐慌”，並標記出導致情緒波動的主要事件（如：財報發布、新產品發布）。
**Step 2: 深度研報精讀(Deep Reading)**
- **目標**: 穿透噪音，取得機構層級的深度邏輯。
- **動作**:
- **素材取得**: 全網蒐集3-5 篇深度的長文分析或PDF 研報，並Save 為Material。
- **核心提取**: AI 深度閱讀這些資料，提煉出「績效預測」、「風險提示」以及「與共識不同的獨特觀點」。
- **邏輯對齊**: 比較不同研報之間的矛盾點（例如：A 機構看多是因為AI 需求，B 機構看空是因為產能瓶頸）。
**Step 3: 投資筆記產生(Thesis Synthesis)**
- **目標**: 將外部資訊轉化為個人的投資決策依據。
- **輸出**:
- **核心賽局表**: 列出目前市場做多與做空的Top 3 理由。
- **關鍵指標追蹤**: 標記出下個季度最需要關注的KPI（如：資料中心營收成長速度）。
- **決策建議**: 基於上述分析，產生一份「買進/持有/觀望」的邏輯推演文檔，再產生一個可視化的資料webpage。
用write + webpage（資料視覺化的部分）
描述
像專業基金經理一樣分析標的股票。透過整合新聞、研究報告與數據，建立高信賴度的投資筆記，精準識別核心博弈點，生成可視化的決策備忘錄。
相關技能
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寫作改寫為地道英文推文
將任何語言（中文、英文、日文等，不超過200字元）的簡短文字，轉換成2-3個地道英文版本，適用於X/Twitter，使用真實的隨性措辭和當今Z世代俚語（不輕浮），每個版本後附上所用俚語的簡要詞彙表。這表示你可以在學習最流行的英文趨勢——俚語、口語以及教科書上沒教的內容——的同時，直接從英語世界中精煉自己的表達。
寫作曾國藩覆盤skill
晨間覆盤 — 每天一次的結構化反思對話。讀取昨日日報，4 輪追問驅動認知覆盤 + 今日優先級提取。 觸發方式：/morning-review、/晨間覆盤、/覆盤、/review、「晨間覆盤」「早上覆盤」「morning review」「早上好」「來覆盤」「開始覆盤」「今天的覆盤」「回顧一下昨天」「反思一下」「昨天的覆盤」「回顧」 支援快速模式：/morning-review quick、/晨間覆盤 快速 Morning reflection: reads yesterday's report, runs 4-question structured interview, extracts today's top 3 priorities. Saves output to Obsidian.
寫作學術論文AIGC降重與品質保真改寫專家v6.0
基於「源頭控制→過程糾偏→結果核查」三層遞進閉環，融合大循環鐵三角整體寫作觀、五源模型源頭控制、10種AI文本指紋診斷、三維度七亞類型細分診斷、13種句式變換手法與20個AI口頭禪消滅策略，在嚴守學術規範與保護原意的前提下，系統性降低論文學術文本的AIGC風險特徵。面向投稿前論文全文或章節的AIGC風險診斷、檢測報告驅動改寫、目標期刊適配及投稿前終審。
投資筆記
為什麼我們推薦這個技能
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指令
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#### 核心任務
針對使用者關注的**「標的股票」$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”**。
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- **動作**:
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**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）
描述
像專業基金經理一樣分析標的股票。透過整合新聞、研究報告與數據，建立高信賴度的投資筆記，精準識別核心博弈點，生成可視化的決策備忘錄。
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