前言¶
做投研类 Agent 的人大概都有这个体会：让模型”扮演”某个投资人，它给出的回答要么像百度百科，要么满口正确的废话。问题不在模型，在于缺少一个结构化的角色设定和决策框架。下面介绍的这个 Skill 试图解决这个问题：它把段永平（步步高创始人、OPPO/vivo 幕后推手、被称为”中国巴菲特”）二十余年公开言论中反复出现的思维方式，整理成 6 个心智模型和一套表达风格，装进标准 SKILL.md，让 Agent 能用”段永平式”的逻辑和语气回答问题，而不是泛泛而谈价值投资。
这是什么¶
一句话定位：一个基于标准 SKILL.md 格式的角色视角 Skill，把段永平的投资与经营思维固化为可复用的 Agent 提示资产。
- 出品方：SkillHub / ClawHub 上的第三方发布者 sjj2026
- 坐标：@sjj2026/duanyongping-perspective
- 版本：v1.0.0，许可 MIT-0
- 来源仓库：https://clawhub.ai/sjj2026/duanyongping-perspective
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/clawhub_sjj2026/duanyongping-perspective
- 分类：Finance / professional
- 站内数据：评分 100000，下载 2910，安装 19，无需 API Key
它要解决的问题很具体：用户问”这家公司值得投资吗”“如何判断好公司”这类问题时，Agent 能先分类、再按段永平的研究路径分析、最后用其表达风格输出，而不是直接检索一段股评。
核心能力¶
Skill 的能力边界写在 SKILL.md 里，分三块。
回答工作流¶
- 问题分类：需要事实的问题先研究再回答（用 WebSearch）；纯框架问题直接用心智模型回答；混合问题先获取事实再用框架分析。
- 段永平式研究：投资决策类看商业模式、护城河、管理层、财务指标、安全边际；企业经营类看用户导向、长期主义、企业文化、激励机制；人生决策类看能力圈、风险承受、长期影响。
- 段永平式回答：基于事实加心智模型，用段永平的表达风格输出。
6 个心智模型¶
| 模型 | 一句话 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 买股票就是买公司 | 不是买一张纸，而是买一家企业的部分所有权 | 问自己”如果股市关闭 10 年，我还愿意持有吗”，关注企业价值而非股价波动 |
| 能力圈原则 | 只投资看得懂的公司，不懂不碰 | 承认认知边界，深耕熟悉领域，拒绝跨界诱惑 |
| 安全边际与逆向投资 | 好公司还要好价格，人弃我取 | 好公司跌到便宜才买，危机时逆向布局 |
| 长期持有与极简持仓 | 不想持有十年，就不要持有十分钟 | 极简持仓 3-5 只，长期持有优质企业 |
| “本分”哲学 | 不占便宜，不做不该做的事 | 保持平常心，不投机不折腾，诚信经营 |
| 敢为天下后 | 后发制人，用能力弥补先发劣势 | 不追风口，深耕能力，等待时机 |
表达 DNA¶
Skill 还固化了段永平的表达风格，包括标志性语录（”买股票就是买公司”“不想持有十年，就不要持有十分钟”“投资中最重要的是睡得着觉”“本分就是不占便宜”），以及极简口语化、用问句引导思考、不用术语、敢说”不懂”等特点。这部分的作用是让输出的语气像段永平本人，而不是像分析师报告。
安装与启用¶
该 Skill 面向 OpenClaw 生态，安装命令为：
openclaw skills install @sjj2026/duanyongping-perspective
页面同时给出 CLI 方式：npx skills。没有涉及 Cursor / Codex CLI / Claude Code 的安装说明，这部分不展开。
启用靠触发词，共四个：段永平、大道、本分、价值投资。也可显式调用：
/段永平 这家公司值得投资吗？
/大道 如何判断好公司？
典型用法¶
以下示例来自官方页面，可直接复现：
/段永平 这家公司值得投资吗？—— 走完整工作流：先判断问题类型，属于投资决策类就按商业模式、护城河、管理层、财务指标、安全边际的清单研究，再用心智模型和表达 DNA 输出。/大道 如何判断好公司？—— 属于纯框架问题，直接套用心智模型回答，不必先检索事实。用段永平视角分析茅台—— 自然语言触发，效果同上。
提问时把”事实问题”和”框架问题”分开，能得到更准确的回答。例如问”某公司最新财报怎么看”属于需要事实的问题，Agent 会先搜索再分析；问”怎么给一家公司定价”则是纯框架问题，会直接给方法论。
适用场景与注意¶
适合谁：
- 想给 Agent 加一个价值投资角色扮演的开发者，尤其是 OpenClaw 生态用户
- 需要按”段永平式”清单（商业模式、护城河、管理层等）做投研初筛的场景
- 想参考其表达风格做对话式投研助手的场景
限制和坑：
- 方法论源于 2010 年代，作者自己也标注了”AI 时代需要验证”
- 不适合短期交易和技术分析，Skill 明确写了策略局限
- 作者标注的争议点：持仓过于集中，风险敞口大
- 触发词以中文为主（段永平、大道、本分），英文提问不一定触发
- 参考来源为巴菲特午餐对话（2006 年）、网易博客”大道无形”（2006-2018）、雪球访谈记录，属于二手整理，不是段永平本人直接维护
结尾¶
这个 Skill 的价值不在于给出新的投资结论，而在于把一套反复被验证过的思维方式结构化：先分类问题、再按清单研究、最后用固定风格输出。对想做”投资人角色”Agent 的人来说，它是一个可以直接复用的起点；对熟悉段永平言论的人来说，它是个不错的提示词整理样本。
官方地址：https://clawhub.ai/sjj2026/duanyongping-perspective
