InvestSkill 操作手冊
InvestSkill 的實用範例、安裝指南與核心概念。
目錄
1. 安裝指南
前置需求
- 已安裝 Claude Code（
npm install -g @anthropic-ai/claude-code） - 有效的 Anthropic API 金鑰
安裝 InvestSkill（約 2 分鐘）
# 步驟 1：開啟 Claude Code
claude
# 步驟 2：加入外掛市集
/plugin marketplace add yennanliu/InvestSkill
# 步驟 3：安裝外掛
/plugin install us-stock-analysis@invest-skill
# 步驟 4：確認安裝
/plugin list
確認在清單中看到 us-stock-analysis，並顯示 21 個可用技能，即表示安裝成功。
快速測試
# 用一支你熟悉的股票測試
/us-stock-analysis:stock-eval AAPL
若看到含有 BULLISH/NEUTRAL/BEARISH 訊號區塊的分析輸出，即表示已準備就緒。
本地開發環境設定
# 複製儲存庫
git clone https://github.com/yennanliu/InvestSkill.git
cd InvestSkill
# 在專案目錄開啟 Claude Code
claude
# 加入本地市集（請替換為實際路徑）
/plugin marketplace add /path/to/InvestSkill
# 從本地來源安裝
/plugin install us-stock-analysis@invest-skill
更新至最新版本
# 移除現有安裝
/plugin uninstall us-stock-analysis
# 重新加入市集（刷新至最新版本）
/plugin marketplace add yennanliu/InvestSkill
# 重新安裝
/plugin install us-stock-analysis@invest-skill
2. 核心概念
InvestSkill 是什麼
InvestSkill 是一套結構化分析提示框架，以 Claude Code 外掛的形式打包。每個技能（Skill）都是詳細的指令集，告訴 Claude Code 如何分析股票、解讀財務數據，並以一致的格式呈現分析結果。
把每個技能想像成一位可以隨時呼叫的專業分析師：
| 指令 | 功能說明 |
|---|---|
/stock-eval AAPL |
全方位評估：質量、估值、護城河、風險 |
/dcf-valuation NVDA |
嚴謹的內在價值模型，含 3 種情境分析 |
/stock-valuation MSFT |
多方法估值：DCF + 比較公司分析 + EV 倍數 |
/financial-report-analyst GOOGL 10-K |
深度閱讀年報，找出紅旗警訊 |
/research-bundle TSLA |
依序執行所有技能，整合成完整投資論點 |
/portfolio-review |
分析配置、績效與再平衡需求 |
/earnings-call-analysis AMZN |
解析財報電話會議的語氣、指引與關鍵主題 |
/dividend-analysis JNJ |
檢驗股息安全性、成長性與可持續性 |
/chart-master AAPL |
以 Mermaid、ASCII 或 HTML 格式生成財務圖表 |
/full-report MSFT |
協調 15 個分析模組，輸出完整 HTML 報告 |
/result-validator |
審核任何分析結果並產生信心評分 |
技能如何運作
每個技能由一個 SKILL.md 檔案定義，包含：
- 描述（frontmatter）：外掛系統使用的單行摘要
- 方法論：含表格、評分與公式的逐步分析框架
- 輸出格式：Claude Code 遵循的標準化章節
- 訊號區塊：每次分析結尾必備
plugins/us-stock-analysis/skills/
├── stock-eval/SKILL.md
├── dcf-valuation/SKILL.md
├── stock-valuation/SKILL.md
├── financial-report-analyst/SKILL.md
├── chart-master/SKILL.md ← v1.6.0 新增
├── full-report/SKILL.md ← v1.6.0 新增
└── ...（共 21 個技能）
標準訊號區塊
每次 InvestSkill 分析結尾都有標準化訊號區塊，方便快速決策：
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH / NEUTRAL / BEARISH ║
║ Confidence: HIGH / MEDIUM / LOW ║
║ Horizon: SHORT / MEDIUM / LONG-TERM ║
║ Score: X.X / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY / HOLD / SELL ║
║ Conviction: STRONG / MODERATE / WEAK ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
評分說明：
- 8.0–10.0 → 強烈看漲
- 6.0–7.9 → 溫和看漲
- 4.0–5.9 → 中性
- 2.0–3.9 → 溫和看跌
- 0.0–1.9 → 強烈看跌
通用提示（跨 AI 相容）
每個技能也以獨立提示檔案的形式存放在 prompts/ 目錄中。這些檔案適用於任何 AI 工具——不限於 Claude Code：
prompts/
├── stock-eval.md
├── dcf-valuation.md
├── stock-valuation.md
├── financial-report-analyst.md
├── chart-master.md
├── full-report.md
└── ...（共 21 個檔案）
只需將檔案內容複製貼上到任何 AI 對話作為系統提示即可使用。
3. 示範範例與輸出結果
注意：以下輸出為代表性範例，展示分析的格式與深度。實際輸出會使用即時數據，結果會有所不同。
3.1 股票綜合評估
指令：
/us-stock-analysis:stock-eval MSFT
範例輸出：
# 股票評估 — MSFT（微軟公司）
## 公司概況
微軟擁有三大主要業務部門：
- 智慧雲端（Azure、伺服器產品）：佔營收 43%，成長最快
- 生產力與商業流程（Office 365、LinkedIn、Dynamics）：32%
- 個人電腦（Windows、Xbox、Surface）：25%
護城河：Azure 平台鎖定效應、Office 365 訂閱黏性、企業客戶關係。
各部門的轉換成本均極高。
## 財務健康狀況
營收成長（5 年 CAGR）：15.8%
毛利率： 70.1% （擴張：年增 180 bps）
營業利益率： 44.6% （擴張：年增 120 bps）
自由現金流利潤率：37.2%
淨現金部位： 274 億美元（淨現金——堅固的資產負債表）
## 估值指標
| 指標 | 當前 | 1年前 | 5年均值 | 同業均值 |
|------------|---------|---------|---------|---------|
| P/E（預期）| 32.4x | 28.1x | 30.2x | 26.8x |
| EV/EBITDA | 24.1x | 21.5x | 22.8x | 18.4x |
| EV/FCF | 41.2x | 37.8x | 36.5x | 28.1x |
| 市銷率 | 12.8x | 10.9x | 11.6x | 7.2x |
溢價合理性：優越的利潤率、雲端成長軌跡、AI 潛力（Copilot、Azure OpenAI）。
## 質量評分
Piotroski F 評分： 8/9 （強——僅在流通股方面未達標）
資本投入回報率： 28.4%
加權資本成本（估算）：8.9%
ROIC − WACC 利差： +1,950 bps（顯著的價值創造）
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH（看漲） ║
║ Confidence: MEDIUM（中等） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 7.2 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY（買進） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.2 DCF 估值分析
指令：
/us-stock-analysis:dcf-valuation NVDA --scenarios
範例輸出（精簡版）：
# DCF 估值 — NVDA（輝達公司）
## 基本指標（過去 12 個月）
營收： 1,220 億美元 自由現金流：608 億美元
FCF 利潤率：49.8% 淨現金： 385 億美元
加權資本成本（WACC）：13.8%
## 情境假設
| 情境 | 機率 | 第1-5年營收CAGR | 第6-10年營收CAGR | 終端成長率 |
|------|------|-----------------|-----------------|------------|
| 樂觀 | 20% | 42% | 18% | 3.0% |
| 基本 | 60% | 28% | 10% | 2.5% |
| 悲觀 | 20% | 12% | 5% | 1.5% |
## 內在價值結果
| 情境 | 每股內在價值 | 相對當前價（875美元） | 安全邊際 |
|------|-------------|----------------------|---------|
| 樂觀 | 1,240 美元 | +41.7% | 折價 |
| 基本 | 785 美元 | −10.3% | 溢價 |
| 悲觀 | 320 美元 | −63.4% | 溢價 |
| 加權 | 768 美元 | −12.2% | 溢價 |
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: NEUTRAL（中性） ║
║ Confidence: MEDIUM（中等） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 5.8 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: HOLD（持有） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.3 財報分析
指令：
/us-stock-analysis:financial-report-analyst AAPL 10-K --section md&a
範例輸出（精簡版）：
# 財報分析 — AAPL 10-K（FY2024）
## 財務健康儀表板
┌──────────────────────┬──────────────────────────────────────┐
│ 營收成長 │ +2.0% 年增（3,910 億美元） │
│ 毛利率 │ 46.2%（前年 44.1%，+210 bps） │
│ FCF 轉換率 │ 108%——高質量盈利 │
│ 申報質量評分 │ 9.2 / 10 │
└──────────────────────┴──────────────────────────────────────┘
## 主要紅旗警訊
• 中國營收下滑 8%——地緣政治與本地競爭風險（風險：高）
• 歐盟數位市場法合規成本——結構性利潤率風險（風險：中）
## 會計質量評分：19/21——高質量申報
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH（看漲） ║
║ Confidence: HIGH（高） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 7.8 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY（買進） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.4 完整研究包
指令：
/us-stock-analysis:research-bundle AMZN
範例輸出（精簡版）：
# 研究包 — AMZN（亞馬遜公司）
## 綜合評分卡
| 組成部分 | 權重 | 子評分 | 貢獻 |
|------------|------|--------|------|
| 商業質量 | 25% | 8.1 | 2.03 |
| 估值 | 25% | 6.2 | 1.55 |
| 市場訊號 | 20% | 7.5 | 1.50 |
| 技術面設定 | 15% | 6.0 | 0.90 |
| 風險等級 | 15% | 8.0 | 1.20 |
| 綜合 | 100% | 7.18/10| |
## 進場策略
理想進場：205–215 美元 | 多頭目標：275 美元 | 停損：195 美元
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH（看漲） ║
║ Confidence: MEDIUM（中等） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 7.2 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY（買進） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.5 技術分析
指令：
/us-stock-analysis:technical-analysis TSLA --chart
範例輸出（精簡版）：
# 技術分析 — TSLA（特斯拉公司）
## 趨勢分析
主要趨勢： 空頭（股價在 200 日均線下方）
多時間框架： 混合 → 謹慎操作
## 關鍵價位
支撐：195 美元——強支撐（測試 4 次）
阻力：240 美元——強阻力（頭頂賣壓）
## 交易設定
進場：197–202 美元 | 停損：188 美元 | 目標：240 美元（風險報酬 1:3.5）
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: NEUTRAL（中性） ║
║ Confidence: LOW（低） ║
║ Horizon: SHORT-TERM（短期） ║
║ Score: 4.5 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: HOLD（持有） ║
║ Conviction: WEAK（弱） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.6 投資組合審查
指令：
/us-stock-analysis:portfolio-review
# 然後貼上你的持倉清單：
# AAPL 18%, MSFT 15%, NVDA 12%, AMZN 10%, GOOGL 8%, BRK.B 7%, ...
範例輸出（精簡版）：
# 投資組合審查 — 科技重倉成長型組合（12 檔持股）
## 執行摘要
✅ 強勁長期績效：+22.1%（3 年年化），優於標普 500 的 +18.4%
⚠️ 集中度風險：前 3 大持股佔組合 45%（建議上限：30%）
⚠️ 零國際曝險——重大地理盲點
⚠️ 無股息/收益部位——純成長導向
## 績效評分卡
| 指標 | 組合 | 標普500 | 差異 |
|----------------|-----------|-----------|--------|
| 年初至今報酬 | +14.2% | +11.8% | +2.4% |
| 1 年報酬 | +28.6% | +22.1% | +6.5% |
| 夏普比率 | 1.42 | 1.18 | +0.24 |
| 最大回撤 | −28.4% | −19.4% | −9.0% |
| Beta | 1.35 | 1.00 | +0.35 |
## 配置 vs. 目標
| 板塊 | 當前 | 目標 | 建議動作 |
|----------|------|------|--------------|
| 科技 | 68% | 40% | 減倉 −28% |
| 醫療保健 | 0% | 10% | 加倉 +10% |
| 金融 | 0% | 10% | 加倉 +10% |
| 國際市場 | 0% | 15% | 加倉 +15% |
| 現金 | 8% | 5% | 部署 −3% |
## 前 5 大持倉審查
| 代號 | 權重 | 1年報酬 | 建議 | 備註 |
|------|------|---------|------|------------------------|
| AAPL | 18% | +12.4% | 減持 | 超配；降至 10% |
| MSFT | 15% | +31.2% | 持有 | 核心持股，合理 |
| NVDA | 12% | +89.4% | 減持 | 大漲後偏高；獲利了結 5%|
| AMZN | 10% | +28.1% | 持有 | AWS 復甦論點不變 |
| GOOGL| 8% | +18.6% | 持有 | AI 變現選擇權 |
## 優先行動清單
1. AAPL 從 18% 減至 10%（搭配未實現虧損部位進行稅務收割）
2. NVDA 從 12% 減至 7%（鎖定獲利，降低集中度）
3. 透過 VTI/VXUS 建立國際曝險（約 15%）
4. 透過 XLV 或個股加入醫療保健曝險（約 10%）
5. 將 3% 現金部署至金融板塊（JPM 或 XLF）
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: NEUTRAL（中性） ║
║ Confidence: HIGH（高） ║
║ Horizon: MEDIUM-TERM（中期） ║
║ Score: 5.5 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: HOLD（持有，需再平衡） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.7 財報電話會議分析
指令：
/us-stock-analysis:earnings-call-analysis META Q4-2024
# 然後貼上財報電話會議逐字稿
範例輸出（精簡版）：
# 財報電話會議分析 — META（Meta Platforms）Q4 2024
## 情緒儀表板
整體語氣： 正面（評分：7.8/10）
管理層信心： 高
指引質量： 具體（提供量化目標）
分析師接受度： 中性偏正面
## 關鍵主題（按提及次數）
| 主題 | 提及次數 | 情緒 | 投資含義 |
|--------------|----------|--------|----------------------------------|
| AI 基礎設施 | 34 | 極樂觀 | 大規模資本支出承諾（600-650億美元）|
| Reels 變現 | 18 | 樂觀 | 參與度→營收轉化 |
| Llama 採用 | 14 | 樂觀 | 開發者生態建設中 |
| Reality Labs | 9 | 謹慎 | 年虧損 50 億+持續 |
## 指引分析
| 指標 | Q1 2025 指引 | 市場預估 | 超越/未達 |
|------------|-----------------|------------|-----------|
| 營收 | 365–390 億美元 | 382 億美元 | 符合預期 |
| 全年資本支出| 600-650 億美元 | 520 億美元 | 高於預期 |
⚠️ 資本支出指引比市場預估高 80-130 億美元——短期可能引發市場負面反應，
但反映長期 AI 基礎設施的強烈信念。
## 語言變化（相較上季）
增加提及：「AI」、「基礎設施」、「效率」（合計 +22 次）
減少提及：「元宇宙」、「VR」（−14 次）——策略轉向確認
新增語言：「超級智能」、「AGI 時程」——執行長語氣更具野心
## 管理層可信度檢核
先前指引準確率：Q3 營收指引誤差 <2%；全年資本支出完全命中
可信度評分：8.5/10——指引記錄高度可靠
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH（看漲） ║
║ Confidence: MEDIUM（中等） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 7.0 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY（買進） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.8 股息分析
指令：
/us-stock-analysis:dividend-analysis JNJ
範例輸出（精簡版）：
# 股息分析 — JNJ（嬌生公司）
## 股息概況
當前殖利率： 3.1%
年化股息： 每股 4.96 美元
連續配息年數： 62 年（股息王）
5 年股息 CAGR：5.8%
## 安全性評分卡
| 因素 | 數值 | 評估 |
|---------------------|--------|-------------|
| 每股盈餘派息率 | 44.2% | 安全（<60%）|
| 自由現金流派息率 | 38.8% | 非常安全 |
| 負債/EBITDA | 1.2x | 低槓桿 |
| 利息保障倍數 | 18.4x | 非常強健 |
| FCF 成長（3年CAGR） | +7.2% | 健康 |
股息安全評分：9.1/10 — 極度安全
## 成長軌跡
年份 股息 年增率
2020 $4.04 +5.7%
2021 $4.24 +5.0%
2022 $4.52 +6.6%
2023 $4.76 +5.3%
2024 $4.96 +4.2%
2025E $5.20E +4.8%（預測）
## 同業比較（殖利率 vs. 安全性）
| 公司 | 殖利率 | 安全評分 | 5年成長率 |
|------|--------|----------|-----------|
| JNJ | 3.1% | 9.1/10 | 5.8% |
| ABT | 2.1% | 8.4/10 | 7.2% |
| MDT | 3.5% | 7.8/10 | 4.1% |
| PFE | 6.8% | 5.2/10 | 2.8% |
JNJ 在醫療保健板塊中提供最佳的安全性與殖利率平衡。
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH（看漲） ║
║ Confidence: HIGH（高） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 7.5 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY（買進） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.9 圖表大師
指令：
/us-stock-analysis:chart-master AAPL --type price-volume
範例輸出（精簡版）：
# 圖表大師 — AAPL 股價 + 成交量（6 個月）
## Mermaid 圖表（優先——可在 Claude Code、GitHub、Notion 中渲染）
xychart-beta
title "AAPL — 6 個月股價與成交量"
x-axis ["八月", "九月", "十月", "十一月", "十二月", "一月", "二月"]
y-axis "股價（美元）" 160 --> 240
bar [145, 138, 152, 168, 181, 175, 195]
line [162, 155, 171, 184, 196, 188, 212]
## ASCII 圖表（備用——適用於任何終端或純文字輸出）
AAPL — 6 個月股價（八月至二月）
240 | *
220 | * * *
200 | * *
180 | * * *
160 | * * * *
140 | * * * *
+------------------------------------------
八月 九月 十月 十一月 十二月 一月 二月
## 主要圖表觀察
• 二月突破 195 美元阻力，成交量高於均值——看漲確認訊號
• 一月股價突破 50 日均線——趨勢反轉訊號
• 十月至十一月回調期間成交量萎縮——健康整理，非分配賣壓
• 支撐區間：178–182 美元（測試兩次均守住）
## 其他可用圖表類型
```bash
/chart-master NVDA --type fair-value-range # 樂觀/基本/悲觀估值區間
/chart-master MSFT --type multi-factor-signal # 六維訊號雷達圖
/chart-master AMZN --type revenue-breakdown # 業務部門營收長條圖
/chart-master TSLA --type rsi-macd # 技術指標雙面板
╔══════════════════════════════════════════════╗ ║ INVESTMENT SIGNAL ║ ╠══════════════════════════════════════════════╣ ║ Signal: BULLISH（看漲） ║ ║ Confidence: MEDIUM（中等） ║ ║ Horizon: SHORT-TERM（短期） ║ ║ Score: 6.8 / 10 ║ ╠══════════════════════════════════════════════╣ ║ Action: BUY（買進） ║ ║ Conviction: MODERATE（溫和） ║ ╚══════════════════════════════════════════════╝
---
### 3.10 完整報告
**指令：**
```bash
/us-stock-analysis:full-report MSFT
功能說明：
full-report 技能協調執行 15 個分析模組，並將完整的 HTML 報告儲存至 output/MSFT-full-report.html。
# 完整報告 — MSFT（微軟公司）
正在協調分析模組...
✅ 1/15 — 股票評估 （商業質量、護城河）
✅ 2/15 — 基本面分析 （損益表、資產負債表、FCF）
✅ 3/15 — DCF 估值 （3 情境內在價值）
✅ 4/15 — 股票估值 （比較公司分析、EV 倍數、橄欖球圖）
✅ 5/15 — 競爭對手分析 （護城河對比：GOOGL、AMZN、CRM）
✅ 6/15 — 技術分析 （趨勢、關鍵價位、指標）
✅ 7/15 — 財報電話會議分析 （最近 2 季，語氣變化）
✅ 8/15 — 內部人交易 （Form 4 活動，6 個月）
✅ 9/15 — 機構持股 （13F 變化，聰明錢動向）
✅ 10/15 — 空頭興趣 （回補天數、軋空風險）
✅ 11/15 — 選擇權分析 （隱含波動率、買賣權比例、異常活動）
✅ 12/15 — 股息分析 （殖利率、安全性、成長）
✅ 13/15 — 經濟分析 （總體環境順風/逆風）
✅ 14/15 — 投資組合影響 （MSFT 如何融入典型組合）
✅ 15/15 — 圖表大師 （股價、估值區間、因子雷達圖）
報告儲存至：output/MSFT-full-report.html
開啟方式：open output/MSFT-full-report.html
## 報告內容
- 互動式 Chart.js 視覺化（股價 + 成交量、公允價值區間）
- 分頁式版面：摘要 | 基本面 | 估值 | 技術面 | 風險
- 可列印 PDF 樣式
- 各模組獨立訊號區塊 + 綜合訊號
## 綜合訊號
15 個模組：9 個看漲 | 5 個中性 | 1 個看跌
加權綜合評分：7.1/10
╔══════════════════════════════════════════════╗
║ INVESTMENT SIGNAL ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Signal: BULLISH（看漲） ║
║ Confidence: HIGH（高） ║
║ Horizon: LONG-TERM（長期） ║
║ Score: 7.1 / 10 ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║ Action: BUY（買進） ║
║ Conviction: MODERATE（溫和） ║
╚══════════════════════════════════════════════╝
3.11 結果驗證器
指令：
/us-stock-analysis:result-validator
# 然後貼上任何 InvestSkill 分析輸出進行審核
使用場景： 在任何分析完成後執行，取得第二意見，確認輸出是否可靠。
範例輸出（精簡版）：
# 結果驗證器 — 審核對象：NVDA DCF 估值
## 審核維度
| 維度 | 評分 | 備註 |
|--------------|--------|----------------------------------------------|
| 數據質量 | 7/10 | 營收/FCF 有來源，WACC 假設需引用 |
| 方法論合理性 | 8/10 | 標準兩階段 DCF，已做股票薪酬調整 |
| 訊號一致性 | 6/10 | DCF 顯示持有，但敘述偏向樂觀——存在落差 |
| 風險覆蓋範圍 | 7/10 | 下行情境存在；尾部風險權重不足 |
| 推理透明度 | 8/10 | 提供敏感度表，終值佔比已揭露 |
## 發現問題
⚠️ 訊號不一致：評分 5.8/10（中性/持有），但分析文字以樂觀語言為主。
建議可能存在向上偏差。
⚠️ 數據缺口：WACC Beta 值 1.72 未標明來源——30 日 Beta vs. 5 年 Beta
的差異可能使每股內在價值偏移 ±80 美元。請確認輸入值。
⚠️ 風險低估：超大規模雲端業者的自研晶片風險（Google TPU、Amazon Trainium）
僅略微提及，未在悲觀情境中量化。悲觀內在價值 320 美元可能偏樂觀。
## 建議調整
• 將建議從「持有」修改為「謹慎持有」（鑑於訊號與敘述落差）
• 以 5 年均值 Beta（1.45）重新進行 DCF 敏感度測試
• 在悲觀情境中加入超大規模業者晶片風險情境
## 信心評分
╔═══════════════════════════════════════╗
║ 信心評估 ║
╠═══════════════════════════════════════╣
║ 原始評分： 5.8 / 10 ║
║ 調整後評分： 5.2 / 10 ║
║ 等級： 中等 ║
║ 可靠性： 請謹慎使用 ║
╠═══════════════════════════════════════╣
║ 建議：確認 WACC 輸入值後再行動 ║
╚═══════════════════════════════════════╝
4. 實戰工作流程
以下為真實投資情境，展示如何組合多個技能。
工作流程 A — 財報前深度準備
情境： 財報三天後發布。你想知道是否值得撐過財報。
# 步驟 1：確認歷史指引準確率與語氣變化
/us-stock-analysis:earnings-call-analysis AAPL Q3-2024
# 重點關注：指引準確率、語氣轉變、歷史超預期/未達記錄
# 步驟 2：掃描選擇權市場隱含波動
/us-stock-analysis:options-analysis AAPL
# 重點關注：隱含波動率排名、跨式期權成本、異常買賣權活動
# 步驟 3：確認鎖定期前的內部人動向
/us-stock-analysis:insider-trading AAPL
# 重點關注：過去 60 天內 CEO/CFO 的買入或異常賣出
# 步驟 4：技術面設定——風險報酬是否合理？
/us-stock-analysis:technical-analysis AAPL
# 重點關注：是否接近支撐/阻力，財報前是否過熱
# 決策矩陣：
# 正面指引歷史 + 低 IV 排名 + 內部人買入 + 接近支撐 → 撐過財報
# 語氣惡化 + 高 IV 排名 + 內部人賣出 + 接近阻力 → 財報前減倉
工作流程 B — 價值股篩選
情境： 發現一支本益比看起來便宜的股票。是價值陷阱還是真正機會？
# 步驟 1：先做質量檢核——便宜未必值得買
/us-stock-analysis:stock-eval INTC
# 重點關注：Piotroski F 評分、ROIC vs. WACC、護城河評估
# 步驟 2：理解為何估值偏低
/us-stock-analysis:competitor-analysis INTC
# 重點關注：市場份額趨勢、護城河侵蝕、競爭威脅
# 步驟 3：閱讀最近年報找紅旗
/us-stock-analysis:financial-report-analyst INTC 10-K
# 重點關注：風險因素變化、管理層語氣、會計質量
# 步驟 4：採用保守假設建立估值模型
/us-stock-analysis:dcf-valuation INTC --scenarios
# 即使保守假設下仍便宜，才是真正有趣的機會
# 步驟 5：驗證輸出結果
/us-stock-analysis:result-validator
# 貼入 DCF 輸出——確認假設是否站得住腳
# 價值陷阱訊號：ROIC < WACC、護城河侵蝕、FCF 下滑、管理層態度防禦
# 真實價值訊號：ROIC > WACC、短期逆風、FCF 改善中、內部人買入
工作流程 C — 股息投資組合構建
情境： 建立股息收入組合，評估三個候選標的。
# 逐一評估每個候選標的的股息安全性與成長性
/us-stock-analysis:dividend-analysis JNJ
/us-stock-analysis:dividend-analysis ABBV
/us-stock-analysis:dividend-analysis PG
# 針對每支股票記錄：安全評分、5年成長率、派息率、殖利率
# 建立比較表：
# 代號 | 殖利率 | 安全性 | 5年成長率 | 派息率 | 決策
# JNJ | 3.1% | 9.1 | 5.8% | 38% | 核心持股
# ABBV | 4.2% | 7.2 | 8.1% | 52% | 衛星持股
# PG | 2.5% | 9.4 | 5.2% | 61% | 核心持股
# 確認組合層面的影響
/us-stock-analysis:portfolio-review
# 加入這 3 個部位，查看對整體殖利率和板塊平衡的影響
# 目標：組合殖利率 3%+，平均安全評分 > 7.5
工作流程 D — 波段交易設定
情境： 尋找具有明確風險定義的短線技術交易機會。
# 步驟 1：篩選軋空潛力
/us-stock-analysis:short-interest GME
# 重點關注：空頭浮動比率 > 20%、回補天數 > 5、借券成本上升
# 步驟 2：技術面確認
/us-stock-analysis:technical-analysis GME
# 重點關注：股價在 20 日均線上方、RSI 從超賣回升、成交量放大
# 步驟 3：選擇權設定（限定風險）
/us-stock-analysis:options-analysis GME
# 重點關注：認購期權傾斜、低成本進場履約價、當前價位上方 OI 積累
# 步驟 4：視覺化設定
/us-stock-analysis:chart-master GME --type price-volume
# 重點關注：突破型態、成交量確認
# 交易結構：多認購期權或認購價差，風險限於已付權利金
# 出場：目標價（阻力位）或時間停損（最多 2-4 週）
工作流程 E — 完整投資備忘錄（單一指令）
情境： 在建立重大部位前，需要一份完整的投資備忘錄。
# 一個指令——產生包含 15 個分析模組的完整 HTML 報告
/us-stock-analysis:full-report NVDA
# 開啟方式：output/NVDA-full-report.html
# 內容包含：所有訊號區塊、互動圖表、橄欖球估值圖、板塊比較、
# 風險矩陣、進出場策略
# 閱讀後，驗證綜合輸出：
/us-stock-analysis:result-validator
# 貼入綜合訊號區塊——取得信心評分，標記任何遺漏項目
工作流程 F — 總體驅動的板塊輪動
情境： 利率上升，想了解哪些板塊受益。
# 步驟 1：了解當前總體環境
/us-stock-analysis:economics-analysis
# 重點關注：殖利率曲線形狀、Fed 措辭、領先指標、通膨趨勢
# 步驟 2：識別當前環境中歷史上表現優異的板塊
/us-stock-analysis:sector-analysis
# 重點關注：利率敏感型 vs. 利率受益型板塊、相對強弱
# 步驟 3：在受惠板塊中挑選個股
/us-stock-analysis:stock-eval JPM # 金融板塊受益於利率上升
/us-stock-analysis:stock-eval XOM # 能源板塊受益於通膨環境
# 步驟 4：確認輪動後的投資組合影響
/us-stock-analysis:portfolio-review
# 貼入當前持倉——查看加入 JPM/XOM 能否降低利率敏感度
5. 跨 AI 工具使用
InvestSkill 適用於任何 AI 助手。prompts/ 目錄包含所有 21 個分析框架的獨立檔案。
Gemini CLI
# GEMINI.md 會被 Gemini CLI 自動載入
cd /path/to/InvestSkill
gemini
# 直接引用提示檔案
> @prompts/stock-valuation.md 使用所有估值方法分析 AAPL
# 貼上 10-K 章節進行分析
> @prompts/financial-report-analyst.md
> [在此貼上 10-K 文字]
# 生成圖表
> @prompts/chart-master.md 為 NVDA 建立公允價值區間圖
GitHub Copilot
.github/copilot-instructions.md 檔案會自動載入為工作區脈絡。
# 在 Copilot Chat（VSCode 或 github.com）
使用 stock-valuation 框架分析 NVDA
# 引用特定提示
使用 @workspace /prompts/dcf-valuation.md 中的框架估算 MSFT 的價值
# 投資組合審查
使用 @workspace /prompts/portfolio-review.md 評估此組合：[貼上持倉]
Cursor
.cursor/rules/invest-skill.mdc 檔案會在 Cursor 中自動套用。
# Cursor AI 對話
@prompts/fundamental-analysis.md 分析 GOOGL 的財務報表
# 或直接詢問——Cursor 會套用框架
使用 InvestSkill 方法論對 AMZN 進行 DCF 估值
# 完整報告
@prompts/full-report.md 為 TSLA 生成完整投資報告
任何 AI（ChatGPT、Claude.ai 等）
# 1. 複製任何提示檔案的內容
cat prompts/stock-eval.md | pbcopy # macOS
# 2. 貼上到任何 AI 對話作為系統提示或對話開頭
# 3. 詢問問題
「使用這個框架分析 AAPL」
6. 技巧與最佳實踐
獲得更佳結果
明確指定公司與脈絡：
# 良好
/stock-eval NVDA # 明確的股票代碼
/dcf-valuation MSFT --scenarios # 加上旗標取得更豐富輸出
# 更好——加入上下文
/financial-report-analyst AAPL # 然後貼上實際的 10-K 文字
/earnings-call-analysis META # 然後貼上逐字稿
串接技能進行深度分析：
# 步驟 1：取得基本面
/fundamental-analysis MSFT
# 步驟 2：估算企業價值
/dcf-valuation MSFT --scenarios
# 步驟 3：檢視競爭定位
/competitor-analysis MSFT
# 步驟 4：驗證輸出結果
/result-validator # 貼入分析結果——行動前找出遺漏項目
# 步驟 5：或一次執行所有分析
/research-bundle MSFT
# 或生成完整 HTML 報告：
/full-report MSFT
選擇正確的技能
| 你的問題 | 最適合的技能 |
|---|---|
| 「這支股票便宜還是貴？」 | /dcf-valuation + /stock-valuation |
| 「這是好的企業嗎？」 | /stock-eval + /competitor-analysis |
| 「這份財報裡有什麼？」 | /financial-report-analyst |
| 「管理層在電話會議說了什麼？」 | /earnings-call-analysis |
| 「內部人士在做什麼？」 | /insider-trading |
| 「這個股息安全嗎？」 | /dividend-analysis |
| 「股票目前技術面如何？」 | /technical-analysis |
| 「投資前的完整盡職調查」 | /research-bundle 或 /full-report |
| 「這支股票有軋空潛力嗎？」 | /short-interest |
| 「我的投資組合是否平衡？」 | /portfolio-review |
| 「這份分析可以信任嗎？」 | /result-validator |
| 「我需要一張圖表做報告」 | /chart-master |
解讀訊號評分
0–10 分的評分是一個綜合指標，應作為其中一項輸入，而非最終答案：
- 8 分以上：強烈信念。多數訊號一致。仍需風險管理。
- 6–8 分：中等信念。多數正面，略有疑慮。適合正常倉位大小。
- 4–6 分：中性。訊號混雜。考慮等待更清晰的訊號或縮小倉位。
- 2–4 分：偏空趨勢。負面因素多於正面。避免新建多頭倉位。
- 2 分以下：強烈看空。多個紅旗警訊。考慮迴避或對沖。
搭配真實財務數據使用
為獲得最佳結果，請提供 AI 實際數據：
- 貼上財務報表（來自公司投資人關係頁面）
- 附上 10-K/10-Q PDF，使用
financial-report-analyst技能時 - 提供具體數字（營收、利潤率、股數）以提高 DCF 準確性
- 引用財報電話會議逐字稿搭配
earnings-call-analysis技能 - 提供你的持倉清單執行
portfolio-review時
驗證 AI 生成的分析
AI 分析可能包含聽起來合理但實際上有誤的假設。最佳實踐：
- 在 DCF 或複雜估值後，一律執行
/result-validator - 將關鍵數字（營收、利潤率）與公司實際申報文件交叉核對
- 高信心評分意味著「值得以正常倉位大小行動」——而非保證
- 當評分在 4–6 之間（中性）時，AI 確實不確定——讓你的信念與之匹配
免責聲明
InvestSkill 僅提供教育性分析框架。本專案中的任何內容均不構成財務建議。所有輸出均為基於技能中嵌入方法論的 AI 生成分析——並非未來績效的保證。在做出投資決策前，請務必諮詢合格的財務顧問。