Investment Cognition Detector
by @xbthh
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。
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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：
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：
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？
【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？
【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？
【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？
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：
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。