投资备忘录
指令
＃＃＃＃ 描述
拒绝受市场羊群效应驱使的噪音交易。对实时市场新闻、深度券商研究报告和历史财务数据进行全面清洗和整合。通过“广泛搜索→深度阅读→逻辑内化”的闭环流程，构建您自己的高信念投资笔记，而不仅仅是获取股票价格数字。
#### 核心任务
针对用户关注的**“目标股票”（例如英伟达）**，目标：从网络上收集**“最新收益分析”**和**“行业分析师观点”**，进行深入阅读，提取**3-5个关键争议点（多头与空头）**，并最终生成一份结构化的**“投资决策备忘录”**，其中包含**可视化数据图表**。
先与用户确认投资目标。
#### 执行步骤
**第一步：广泛市场扫描**
- **目标**：捕捉市场对目标的普遍看法和情绪。
- **操作**：
- **新闻聚合**：使用搜索工具抓取过去一周内网络上与该股票相关的高关注度新闻。
- **情绪筛选**：快速识别市场情绪是偏向“看涨”还是“恐惧”，并标记推动情绪波动的主要事件（例如，盈利发布、新产品发布）。
**第二步：深度阅读研究报告**
- **目标**：排除干扰，获得机构级的分析逻辑。
- **操作**：
- **资料收集**：从网络上收集 3-5 篇深入的长篇分析或 PDF 研究报告，并将它们保存为资料。
- **核心提取**：人工智能对这些材料进行深度阅读，提炼出“盈利预测”、“风险警告”和“与共识不同的独特观点”。
- **逻辑一致性**：比较不同研究报告之间的矛盾（例如，A 公司由于人工智能需求而看好；B 公司由于产能瓶颈而看空）。
**步骤 3：投资建议书生成（投资逻辑综合）**
- **目标**：将外部信息转化为个人投资决策标准。
- **输出**：
- **关键论点表**：列出当前市场牛市和熊市的三大主要原因。
- **关键指标跟踪**：标记下个季度最需要监控的关键绩效指标（例如，数据中心收入增长率）。
- **决策建议**：根据以上分析，生成一份逻辑驱动的文档，其中包含“买入/持有/观察”建议。
然后创建一个用于数据展示的可视化数据网页。
描述
推荐自
nene@YouMind
为什么我们推荐这个技能
穿透市场噪音，构建高确定性的投资备忘录。该技能超越简单的股票价格，深入分析实时新闻、券商报告和财务数据。它提取关键的看涨与看跌论点，并生成结构化的投资决策，配合可视化图表，助您为目标股票做出知情选择。
将原始市场数据转化为高确信度的投资笔记。获取深度分析、看涨/看跌情境以及清晰建议，并配有可视化图表，助您做出明智决策。
相关技能
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研究火种｜热门视频开头拆解器
准备做视频时，我们经常会遇到一种情况：你明明看出某条参考视频“很会讲”，但真正轮到自己做时，只能凭感觉模仿。 「火种｜热门视频开头拆解器」就是为这一步准备的。 给它一条明确的 YouTube 视频，它会先确认视频对象并读取可验证字幕，再把三个容易混在一起的东西分开： Literal 30s：视频 0:00–0:30 实际发生了什么。 Intro：进入主体前的整个开场。 Hook / Re-hook：真正承担留住观众作用的一个或多个结构拍点。 因此，它不会因为“大家都说前 30 秒最重要”，就强行把所有视频的前 30 秒解释成 Hook。真正的 Hook 在 1 分钟以后，它也会如实告诉你；字幕或时间戳不足，它会明确标出证据缺口，而不是补一个看起来很专业的答案。 完成开头拆解后，它会继续用提纲还原整条视频的内容结构：视频靠时间线、实验、步骤、对比、故事、问题链还是其他组织装置往前推进？最后再把这些结构抽象成 [槽位] 模板。 模板保留的是结构顺序和功能，不是原作者的经历、措辞、品牌、数字、观点或权威身份。 最终你得到的不是一份视频摘要，而是一张可以继续交给下一步创作使用的 Hook Outline + 全片结构模板。 它不会做什么 它不会： 直接替你写最终新 Hook； 用 BRENS 给你的开头评分或改写； 大规模搜索整个赛道或频道； 生成完整脚本； 生成图解、素材、动画或缩略图。 大规模找参考样本属于上游「火种｜YouTube内容研究员」；你自己的 Hook 打磨属于后续对应 Skill。
研究火种｜YouTube内容研究员
准备做一条视频，却不知道这个题别人已经怎么做了？ 「火种｜YouTube内容研究员」会真正进入 YouTube 做研究：寻找相关视频、读取字幕、拆解标题与前 30 秒、还原内容结构，并从多个样本中找出反复出现的表达方式、明显差异和还没人做好的空白。 你可以用它来： 研究一个主题现在有哪些内容正在被反复采用 深挖一条视频到底是怎么讲的 扫描一个频道的选题、标题和内容习惯 拆前 30 秒 Hook 和整条视频结构 在已有视频中寻找新的创作切口 研究你自己的成片应该怎样重新包装 它不会因为一条视频播放高，就武断地告诉你“这个标题一定有效”；拿不到字幕、时间戳或表现数据时，也会明确告诉你证据缺在哪里。 最终给你的不是一堆视频摘要，而是一份可以直接交给下一步选题、Hook 或脚本工作的 YouTube 研究简报。 适合：YouTube 创作者、视频策划、自媒体运营，以及每次动手拍之前都想先看看“这个题别人已经做到哪一步”的人。
搞怪背单词
输入一个英文单词，产出一张连环画式记忆卡：谐音、词义、例句全部画进同一出连续小戏的画面里（台词气泡/招牌/拟声字），图外只留一行头部信息和一行召回提示。冲击力优先于精致，儿童安全。
投资备忘录
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#### 核心任务
针对用户关注的**“目标股票”（例如英伟达）**，目标：从网络上收集**“最新收益分析”**和**“行业分析师观点”**，进行深入阅读，提取**3-5个关键争议点（多头与空头）**，并最终生成一份结构化的**“投资决策备忘录”**，其中包含**可视化数据图表**。
先与用户确认投资目标。
#### 执行步骤
**第一步：广泛市场扫描**
- **目标**：捕捉市场对目标的普遍看法和情绪。
- **操作**：
- **新闻聚合**：使用搜索工具抓取过去一周内网络上与该股票相关的高关注度新闻。
- **情绪筛选**：快速识别市场情绪是偏向“看涨”还是“恐惧”，并标记推动情绪波动的主要事件（例如，盈利发布、新产品发布）。
**第二步：深度阅读研究报告**
- **目标**：排除干扰，获得机构级的分析逻辑。
- **操作**：
- **资料收集**：从网络上收集 3-5 篇深入的长篇分析或 PDF 研究报告，并将它们保存为资料。
- **核心提取**：人工智能对这些材料进行深度阅读，提炼出“盈利预测”、“风险警告”和“与共识不同的独特观点”。
- **逻辑一致性**：比较不同研究报告之间的矛盾（例如，A 公司由于人工智能需求而看好；B 公司由于产能瓶颈而看空）。
**步骤 3：投资建议书生成（投资逻辑综合）**
- **目标**：将外部信息转化为个人投资决策标准。
- **输出**：
- **关键论点表**：列出当前市场牛市和熊市的三大主要原因。
- **关键指标跟踪**：标记下个季度最需要监控的关键绩效指标（例如，数据中心收入增长率）。
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然后创建一个用于数据展示的可视化数据网页。
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将原始市场数据转化为高确信度的投资笔记。获取深度分析、看涨/看跌情境以及清晰建议，并配有可视化图表，助您做出明智决策。
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准备做视频时，我们经常会遇到一种情况：你明明看出某条参考视频“很会讲”，但真正轮到自己做时，只能凭感觉模仿。 「火种｜热门视频开头拆解器」就是为这一步准备的。 给它一条明确的 YouTube 视频，它会先确认视频对象并读取可验证字幕，再把三个容易混在一起的东西分开： Literal 30s：视频 0:00–0:30 实际发生了什么。 Intro：进入主体前的整个开场。 Hook / Re-hook：真正承担留住观众作用的一个或多个结构拍点。 因此，它不会因为“大家都说前 30 秒最重要”，就强行把所有视频的前 30 秒解释成 Hook。真正的 Hook 在 1 分钟以后，它也会如实告诉你；字幕或时间戳不足，它会明确标出证据缺口，而不是补一个看起来很专业的答案。 完成开头拆解后，它会继续用提纲还原整条视频的内容结构：视频靠时间线、实验、步骤、对比、故事、问题链还是其他组织装置往前推进？最后再把这些结构抽象成 [槽位] 模板。 模板保留的是结构顺序和功能，不是原作者的经历、措辞、品牌、数字、观点或权威身份。 最终你得到的不是一份视频摘要，而是一张可以继续交给下一步创作使用的 Hook Outline + 全片结构模板。 它不会做什么 它不会： 直接替你写最终新 Hook； 用 BRENS 给你的开头评分或改写； 大规模搜索整个赛道或频道； 生成完整脚本； 生成图解、素材、动画或缩略图。 大规模找参考样本属于上游「火种｜YouTube内容研究员」；你自己的 Hook 打磨属于后续对应 Skill。
研究火种｜YouTube内容研究员
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搞怪背单词
输入一个英文单词，产出一张连环画式记忆卡：谐音、词义、例句全部画进同一出连续小戏的画面里（台词气泡/招牌/拟声字），图外只留一行头部信息和一行召回提示。冲击力优先于精致，儿童安全。
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