蒸馏投资分析Skill
最近做了一个小实验：把一批公开投资文本整理成一个可以被 AI 调用的 Skill。
最初我把这件事想得很简单。既然一个人长期公开表达投资观点，把文本交给模型，总能得到一份“他的选股方法”吧。听起来很高效，也很符合大家对 AI 的直觉：输入足够多，模型替你总结结论。
但真正开始做，才发现这条路最容易产出一个危险的东西：一个语气很笃定、看起来什么都懂、却没有证据边界的“投资老师”。
这不是我想要的 Skill。
从结论收集，改成研究过程蒸馏
这批材料里确实反复出现了一套看法：先找产业里正在发生的增长，再看行业是否有共同的经营改善，最后才追问公司为什么会成为更直接的受益者。收入、订单、供需、产品变化、盈利质量，比一句“看好”重要得多。
如果只把这些话压缩成几句结论，Skill 很快会滑向“现在该买什么”。可原始表达中的高置信度，既不是经过审计的业绩，也不是对未来的保证；而且它带着当时的市场阶段、信息环境和作者自己的风险承受能力。
所以我把产物改成了一个研究模板。面对一个公司或行业，它不直接给买卖指令，而是按这样的顺序追问：
- 增长究竟来自需求、供给、政策、产品，还是只是一个漂亮叙事？
- 行业改善是普遍现象，还是某一家公司的一次性波动？
- 这家公司凭什么比同行更受益，证据落在哪些可持续跟踪的经营变量上？
- 哪些新信息会推翻这套判断？
这里最有价值的不是答案，而是问题的顺序。它强迫我先区分事实、原作者的主张和由材料归纳出的推断，再决定研究是否值得继续。
我实际做的，不是一个很长的 Prompt
我一开始也想用一个很长的 Prompt 把所有材料塞给模型。实际做完第一轮整理后，我发现这会把三类东西混在一起：原文中的直接判断、我从多段材料归纳出的框架，以及需要依赖最新披露才能成立的市场事实。模型能把它们写得很顺，却不会自动告诉我哪一类不能直接拿来行动。
于是我把实现拆成了三个层次。资料层只保留本地快照、来源索引和语料边界；Skill 层只写能够跨多个场景复现的研究问题；使用层则要求每次具体分析都补上新的公告、财报或行业数据。这个分层是这么来的：这套归纳框架可以复用，但里面的具体事实判断，每次用之前都得重新查。
我还给它加了一个很朴素的验收：每个核心模型都要能指向原始材料中的多个不同场景；每一条看起来像操作建议的话，都要同时写出局限和反证条件。第一次检查时，有些表达虽然很有气势，却只有单一案例支撑。我选择把它们删掉或降级，而不是为了让 Skill 更“聪明”而保留。
这件事也让我重新理解 Agent 和 Skill 的分工。Agent 负责在当下收集信息、组织问题和执行检查；Skill 不该伪装成一个已经知道市场答案的专家，而应当保存那些经过复盘后仍值得重复执行的流程。若以后加入更多投资类 Skill，我会继续把它们放在同一个项目里，保留各自的语料边界和验证记录，而不是把观点揉成一个无所不知的总提示词。
走过的弯路：不能把一个人压缩成一个信号
中间有一个很具体的修正。一开始，我试图把文本中的“强势”“景气”“回调”之类的表述整理成可操作规则。很快就卡住了：什么叫景气结束？什么叫合理回调？没有完整仓位、交易记录、失败样本和可复现的风险约束，这些词一旦离开上下文，就只剩下事后解释的空间。
于是我把这些表述从“行动规则”降级为“待验证假设”。例如，回调不再直接当作机会的信号，要先做一次复核：增长逻辑是否仍在，竞争、库存、价格、负债或估值是否已经变了。所谓“让利润奔跑”，也不能被翻译成死扛；它的前提只能是持续出现支持原判断的新证据。
这个改动让 Skill 少了些爽感，却更接近一个能长期使用的工具。投资里最昂贵的错误，往往不是少赚，而是把一个未经验证的观点误当成确定性。
Skill 的价值，在于把反证变成默认动作
我现在使用它时，会先给出结论强度：证据不足、值得继续研究、出现多维一致性，或已经出现反证。然后把材料拆到几个固定栏位：景气、公司优势、业绩、供需和风险。
每一栏都要问一句：这是已经核验的事实，还是解释？如果是解释，下一份财报、公告或行业数据出来后，怎样才算它被推翻？
这比让模型直接下判断慢，但也把两个常见偏差压低了一些：只挑支持自己观点的信息，以及看到价格变化后倒推一个看似完整的理由。Skill 不会替人消灭偏差，但可以把“写出反证”和“查最新披露”变成每一次分析的默认步骤。
不能被蒸馏的部分
把经验写进 Skill，并不等于获得了经验本身。信息渠道、行业积累、对会计细节的敏感度、对波动的承受能力，以及在真实资金面前是否能执行，仍然属于人。
因此，这个 Skill 有几条刻意保留的限制：不提供具体证券的买卖点、仓位和收益承诺；涉及当下事实时必须重新查证；把来源中的直接观点、框架化推断和已核验事实分开；不把漂亮的历史案例当作可复制的价格路径。
我也没有把原始文本或来源身份放进公开文章。公开表达值得被尊重，但复述、归档和再利用仍然应当有边界。
这次实践之后，我更愿意把投资类 Skill 看成一张不断更新的研究清单：它帮助我少跳步骤，多写反证，保持对证据的饥饿感。至于最后的决策，仍然应该回到最新事实、自己的风险承受能力，以及那句不太讨喜但很重要的话：不知道，就是不知道。