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炒股养家思维操作系统:6 心模 + 10 启发式 + 表达 DNA。⚠️ 学习工具,非投资建议。严禁商用。Persona of 养家 — 6 mental models + 10 decision heuristics + expression DNA. ⚠️ Learning tool, not investment advice. No commercial use.

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InvestPersona

A 股投资领域的 LLM Skill 库:把「人物交易智慧」与「方法论体系」分别蒸馏成可直接挂载到 LLM agent 上的 skill。

仓库结构

InvestPersona/
├── README.md                  # 本文件
├── LICENSE                    # 代码/结构:AGPL-3.0
├── CONTENT_LICENSE            # 内容:CC BY-NC-SA 4.0
├── personas/                  # 人物 persona(多源调研产线)
│   ├── yangjia/               # 炒股养家
│   └── jiangzhi-qishui/       # 姜汁汽水(B 站时政/宏观 UP 主)
└── methods/                   # 方法论体系(书籍蒸馏产线)
    └── prism/                 # 多棱镜:多流派技术分析调度系统

两条产线

本仓库的 skill 来自两条不同的构建产线,按「对象是否含有人的要素」分流:

产线 1:人物 persona(personas/)

对象是人——表达风格、心智模型、决策记录、他人评价。素材是该人物的全部公开产出(帖子 / 视频 / 图文 / 演讲),产线为多源调研 → 心智模型 + 启发式 + 表达 DNA 提炼 → 可对话的 persona skill。

Skill 对象 产物
personas/yangjia A 股游资「炒股养家」 6 心智模型 + 10 启发式 + 表达 DNA
personas/jiangzhi-qishui B 站时政/宏观 UP 主「战国时代_姜汁汽水」 5 心智模型 + 8 启发式 + 表达 DNA

产线 2:方法论蒸馏(methods/)

对象是体系——经典技术分析著作的共识方法。素材是原书(OCR / 精读),产线为逐书精读 → 跨书交叉蒸馏成「专册」(多源共识标注,单源内容标 [单源])→ 由调度器统一编排成可执行的判定规则。

Skill 内容
methods/prism 多流派技术分析调度系统:道氏 / 威科夫 / Sperandeo / Murphy / Edwards & Magee / 量价六源共识 / 养家心法,7 本专册

为什么分两条产线

方法论没有「表达 DNA」「决策案例」「人格」这些人的要素,硬套 persona 模板只会稀释方法本身;反过来,一个人的交易智慧也无法只靠书籍共识还原。同一对象可双形态并存——养家既有 persona 版(personas/yangjia/),其心法也作为 prism 的第六柱专册(methods/prism/references/yangjia-xinfa.md)参与方法论调度。

使用方式

每个 skill 目录就是标准 skill 包(SKILL.md + 可选 references/),把对应目录复制到你的 agent skills 目录即可:

<your-agent>/skills/prism/               # methods/prism 的 SKILL.md + references/
<your-agent>/skills/yangjia/             # personas/yangjia 的 SKILL.md

各 skill 的依赖、数据接入、preconditions 见其目录下的 README.md。

通用 Limitations

  • 所有 skill 的素材都有时间窗口截止,窗口之后的变化不在覆盖范围(各目录 README 标注具体截止日)
  • persona skill 是蒸馏复刻而非本人,观点以原始素材为准
  • 一手素材(书籍原文 / 视频转录 / OCR)因版权原因均不随仓库分发,仓库只含蒸馏产物
  • 仅供学习研究,不构成投资建议

License

  • 代码与仓库结构:AGPL-3.0(见 LICENSE)
  • 文档内容(SKILL.md / README / 专册):CC BY-NC-SA 4.0(见 CONTENT_LICENSE)

致谢

感谢 Irene 对本项目产线设计与内容口径的把关。 欢迎志同道合的伙伴一起把这个系列做的更好,有需求可以在github提交issue或者在discussion板块进行互动讨论。

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