前言¶
做 AI 编程工具的 Skill 时，常遇到一类需求：不是让模型写代码，而是让它在一个明确约束下做结构化决策。投资组合skill 就是这类 Skill：它把”我该买什么”这个问题，拆成资金来源、目标、期限、风险承受力等几个必答项，再按内置方法论输出一份带权重、基金代码、执行步骤的方案。对在 Claude Code / Codex CLI / Windsurf / 通义灵码 里工作的用户来说，省去了自己查估值、做配置的前期整理。
它由社区开发者 user_fc999673 发布，坐标 @user_fc999673/touzizuhe，版本 1.0.0，来源 community，分类 professional。SkillHub 页面当前显示评分 100000、下载 992、安装 0，无需 API key。
核心功能¶
一句话定位：把”定投”和”大额到账”两种完全不同的资金场景分开建模，在用户给定的约束下算出配置比例，而不是推荐某一个”最好的资产”。
主要能力有四块：
- 资金来源分流。先问钱怎么来：每月定投，还是一笔闲金到账。同一个人同一笔钱，两种路径的方案完全不同——定投把波动当朋友，大额把波动当敌人，需要的信号和护栏也相反。
- 定投版两个护栏。开始前看一眼是不是历史高位，每年看一眼有没有资产涨到历史极高。其余时间自动四等分运行，不逐月算估值。
- 大额版信号驱动。钱到账后先放货币基金和短债基金，再等 A股 ERP/PE/换手率、美股 VIX/席勒PE/回撤、黄金均线/实际利率、固收+国债收益率等信号，分 2+3+3 份买入，剩下 2 份在 3 个月内定投买完；12 个月没投完则强制按保守方案买入。
- 长期 Glide Path。前 70% 时间自动运行，最后 30% 逐步降权益，最后 3 年停止买入权益，到期前 1 年全部转货币基金。
输出是一份结构化方案：投资画像、推荐配置（资产/权重/年化预期）、推荐基金（代码、费率、购买方式）、执行计划、预期结果（确定性推算 + 蒙特卡洛区间）、注意事项。
安装与启用¶
这个 Skill 是基于通用 SKILL.md 格式的文本型 Skill，核心文件是 portfolio-designer.md。官方文件结构：
portfolio-designer/
├── portfolio-designer.md ← 核心策略文件（所有平台通用）
├── skill.json ← Claude Code 技能配置
├── README.md ← 理念和使用说明
└── memory/
└── MEMORY.md
在 Claude Code 中，安装后可直接对话触发：
/portfolio-designer
或自然语言：
帮我设计一个投资组合
我每个月有5000块想定投
卖了一套房有500万到账，怎么投
在 Codex CLI / Windsurf / 通义灵码 中，官方 README 的说明是：把 portfolio-designer.md 作为 Agent 指令加载，然后告诉 AI 你的情况和需求，它会按流程一步步问，最终输出方案。这三家的加载方式官方资料未逐一展开，按各工具加载自定义指令的方式配置即可。
典型用法¶
Skill 启动后会按顺序问六个问题：
1. 钱是怎么来的？ 每月定投 / 一大笔到账
2. 目标是什么？ 养老 / 买房 / 教育金 / 财富增值 / 应急
3. 期限多久？ 1年 / 3年 / 5年 / 10年 / 30年+
4. 跌多少能接受？ 5% / 15% / 30% / 50%
5. 投多少钱？ 每月/每年多少？占总资产/收入多少？
6. （大额版）急不急？ 已到账可慢慢等 / 不想等太久 / 还没到账
回答完，输出示例如下（来自官方 README）：
一、投资画像
资金来源：每月¥3,000定投（占月收入15%）
投资目标：孩子30年后买房
投资期限：30年
风险承受：跌30%能接受
方案类型：定投版
二、推荐配置
纳指100 30% | 中证红利低波 25% | 黄金 20% | 固收+ 25%
组合预期年化：6.5~7.5% | 波动率：~18%
三、推荐基金（含代码、费率、购买方式）
四、执行计划（分几步、什么时候做什么）
五、预期结果（确定性推算 + 蒙特卡洛波动区间）
六、注意事项
数据来源为中证指数公司、理杏仁、Wind、SlickCharts、Damodaran/NYU Stern、World Gold Council、伦敦金、天天基金网、好买基金等，官方称所有数据经至少 2-3 个独立来源交叉比对，详见 portfolio-designer.md 第八章。
适用场景与注意¶
适合三类人：有固定月收入想定投积累的上班族；有一笔闲钱（奖金、卖房、继承）到账不知怎么投的人；想给孩子存教育金或给自己存养老金、认可长期持有但不知道具体买什么的人。
几条限制需要留意：
- 历史数据不代表未来收益，超长期（30年+）预测不确定性很大，经济结构、地缘格局、技术创新都可能变化。
- 输出的方案基于数学模型和公开数据，不构成投资建议，具体决策要结合个人实际情况。
- 基金代码和费率随时间变化，以各基金公司最新公告为准。
- 它不接行情接口，净值和估值数据需要模型自行查证或由用户提供，落地时别默认数据是实时的。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把资产配置的决策流程固化下来：先分流资金来源，再按约束算权重，最后输出可执行的分步计划。对想用 AI 工具理清投资方案、又不想自己搭模型的人，是个可以直接对话的入口。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_fc999673/touzizuhe ，SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_fc999673/touzizuhe
