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🔎 基金经理 · 郑希观点库 Skill

可溯源 · 原文为据 · 接入全市场基金 · 跨 AI 平台

「查观点 · 学方法 · 做前瞻 · 仿口吻写点评 · 言行对照 · 全市场基金对比与评分 —— 让任意 AI 读懂易方达郑希」

License 类型 数据 基金 平台

安装 · 它能做什么 · 在其他 AI 里用 · 目录结构 · 数据来源 · 边界


很多关于"某基金经理怎么看 X"的回答,听起来头头是道,其实是模型凭印象编的——查无此言。这个 skill 解决的就是这个问题:它的根基是郑希(易方达权益投资管理部副总经理、基金经理)本人留下的原始文本,任何结论都能追溯到"哪一年、哪一篇、原话是什么"。

它有三块根基,都来自公开内容、可溯源:

  • 📚 原文语料references/corpus/)——2012–2026 年郑希的全部公开观点:定期报告中的投资运作分析(季报 / 中报 / 年报)、基金经理手记、媒体采访报道,外加基金经理简介、在任 / 曾任基金清单。
  • 🧭 投资方法references/method.md)——从上面的语料蒸馏出来的方法框架,每一条都有他本人原话佐证。它让 skill 在语料没直接谈过的话题上,也能用郑希自己的方法去推演,而不是一句"查无此言"。
  • 📊 真实基金数据references/fund_data/)——他全部 8 只基金(4 在任 + 4 曾任)的真实数据快照:每季前十大重仓股、净值/业绩/规模/资产配置/任职回报。再加上 references/all_funds/全市场约 2.7 万只基金列表,可按需抓取任意基金做对比与评分。

⚠️ 仅供研究与学习辅助,不构成投资建议。

🎯 它能帮你做什么

你想做的 怎么问 skill 会怎么做
查清他对某方向的真实看法 郑希怎么看光通信?他什么时候开始看好的? 检索语料,给带原文出处的引用,并梳理观点演变
了解他的投资方法 郑希的选股逻辑是什么?为什么偏好低 ROE? 用有原话佐证的方法框架作答,可回原文展开
用他的思路做前瞻判断 用郑希的思路看看创新药值不值得关注 语料有就引原文;没有就用他的方法推演,并在首句声明非他本人观点
用他的口吻写点评 模仿郑希季报的风格写一段 2026 二季度科技展望 参照他季报的结构与笔法成文,不捏造数字持仓,声明为风格化模拟
言行对照 / 查业绩持仓 郑希说看好光通信,持仓真印证了吗?业绩如何? 把语料里的表态和真实逐季持仓对照,并给净值/收益/回撤等真实数据
查 / 对比全市场任意基金 把郑希和葛兰的中欧医疗比一比 全市场 2.7 万只里查代码 → 实时抓取 → 与郑希的基金并列对比
用郑希框架给基金打分 用郑希的标准给招商中证白酒打个分,他会买吗? 一条命令备好数据,按六维评分卡给总分/评级/理由(衡量"多像郑希会买的",非基金优劣)

💬 示例 · 看看它怎么答

下面是 skill 的真实输出(稍作精简)。

① 溯源问答 —— “郑希怎么看光通信?什么时候开始看好的?”

他在 2026 年 6 月接受中国证券报采访时把逻辑讲得很清楚:

“全球 AI 资本开支已经来到万亿美元级别。AI 产业链中,数据传输是重要一环,而光通信则是远距离传输的关键路径。叠加我国在光通信领域的全球比较优势,未来光通信市场规模有望进一步提升。”

时间点上,他说对“光”的重仓可追溯到 2025 年二季度。对照他管理的 易方达信息产业(001513)持仓:2025Q2 起,中际旭创、新易盛、源杰科技、光库科技等光通信标的确实集体进入前十大——言行一致

② 语料里没谈过的方向 —— “用郑希的思路看看创新药?”

郑希没有公开谈过创新药这个方向,下面是按他一贯的投资方法做的推演,不代表他本人的观点。

在他全部公开材料里,“创新药”基本只是季报复盘里“顺带提一句”的角色,从没专门展开。所以把他的方法搬过来看:

  • 第 1 关·有没有“供给端创造的需求”:创新药靠新靶点/新疗法创造原本不存在的需求,属于他偏爱的“科技型通胀”,这一关最对味;
  • 第 2 关·中国比较优势在哪:原始创新策源地在海外,中国更占优的是 CXO / 出海 BD 这类“卖水人”环节;
  • 第 3 关·低 ROE 弹性:未盈利 Biotech 是典型“预先研发型低 ROE”,符合他的偏好;但流动性这关会筛掉一批日成交清淡的小票。

(涉及具体公司/估值标“需核实”;非投资建议。)

③ 郑希框架评分 —— “用郑希的标准给招商中证白酒打个分,他会买吗?”

用郑希框架给【招商中证白酒指数(012414)】打分:21 / 100 · 不契合

一句话:这是一只合格的行业指数工具,但几乎不像“郑希会买的基金”。低分 ≠ 差基金,只是风格和他几乎相反。

维度 得分 一句话依据
景气方向 / 通胀属性 4 / 25 前十大清一色高端白酒,当前处于去库存下行周期,是“被压价”而非“在涨价”
ROE 低位弹性 6 / 20 全是 ROE 长期高位的白酒白马,非他要的“低位待修复”
全球视野 / 中国比较优势 2 / 15 纯内需消费,与全球技术周期无关
流动性 7 / 10 重仓全是流动性最好的大盘龙头(唯一亮点)
集中度与周期拼接 2 / 15 集中度 85.8% 但被动躺平,近 5 季换手代理仅 ~5%,与他“周期拼接/高换手”相反
业绩与回撤印证 0 / 15 近 1 年 −23.9%、最大回撤 −63.2%,大幅跑输

他会买吗?几乎不会——一只被动锁定单一传统行业的指数基金,和他“自上而下找通胀、偏科技成长、买低 ROE 弹性、动态周期拼接”的方法全对不上。

④ 全市场对比 —— “把郑希的信息产业和葛兰的中欧医疗比一比”
郑希 · 信息产业 001513 葛兰 · 中欧医疗 003095
赛道 科技(光通信·算力·半导体) 医药(CXO·创新药)
风格 自上而下、产业链轮动、高换手 核心资产长持、低换手
近 1 年 +290% −5.4%
最大回撤 −46.3% −63.9%

一句话:两人都是高仓位单赛道选手,但郑希靠“踩对当下景气 + 动态轮动”把弹性变成收益,葛兰靠“长拿核心资产”在医药下行期完整承接了更深回撤。 (数据为公开季度快照,截至 2026-06;非投资建议。)

⚖️ 和"投资框架/方法论"类 skill 的区别

方法论 / 框架类 skill 本项目(郑希观点库)
根基 抽象出的投资"方法",不引原文 郑希本人原话语料 + 有原话佐证的方法蒸馏
朝向 前瞻——把方法套到任意标的去选股 溯源为根,前瞻与方法都锚定他原话
产出 选股清单 / 评分 带出处的引用 / 观点演变 / 有据可查的前瞻与点评
核心约束 —— 不杜撰:语料有就引原文,没有就标明"按他的方法推演"

🧩 它是 Agent Skill 吗?

是。 它符合 Agent Skill 规范:根目录有 SKILL.md(YAML frontmatter 含 name + description)+ 渐进式加载的 references/scripts/ 资源,能通过官方工具校验并打成 .skill 包。

  • Claude Code / Claude.ai 原生支持 Agent Skill,放进技能目录即自动加载。
  • 腾讯 WorkBuddyskill.yml 清单组织 Skill,本仓库已附一份,放进它的 skills/ 目录即可(已实测可用)。
  • ChatGPT / Gemini / Cursor 等没有"技能自动加载器"的工具里,用"自定义指令 + 知识文件"的方式复刻,见 在其他 AI 工具里使用

🗂️ 目录结构

zhengxi-views/
├── SKILL.md
├── skill.yml                       # 腾讯 WorkBuddy 清单(Claude 用法可忽略)
├── WORKBUDDY部署.md
├── README.md
├── references/
│   ├── method.md
│   ├── scorecard.md
│   ├── corpus_index.json
│   ├── corpus/
│   │   ├── 定期报告/
│   │   ├── 基金经理手记/
│   │   ├── 媒体报道/
│   │   ├── 简介.md
│   │   ├── 管理基金_在任.md
│   │   └── 管理基金_曾任.md
│   ├── fund_data/
│   │   ├── _index.md
│   │   ├── 001513_易方达信息产业混合/
│   │   └── …(共 8 只基金,每只含 季度持仓.md 与 净值业绩规模.md)
│   └── all_funds/
│       └── fund_list.json
└── scripts/
    ├── search_corpus.py
    ├── build_index.py
    ├── fetch_fund_data.py
    ├── build_fund_list.py
    ├── fund_lookup.py
    ├── fetch_any_fund.py
    └── score_fund.py

⚙️ 安装

Claude Code(原生,推荐)

macOS / Linux:

mkdir -p "$HOME/.claude/skills/zhengxi-views"
cp -R SKILL.md README.md references scripts "$HOME/.claude/skills/zhengxi-views"/

Windows PowerShell:

$dst = "$HOME\.claude\skills\zhengxi-views"
New-Item -ItemType Directory -Force $dst | Out-Null
Copy-Item -Recurse SKILL.md,README.md,references,scripts $dst

装好后完整重启 Claude Code,问一句"郑希怎么看光通信"即可触发。

依赖(仅"抓取基金数据 / 评分"需要)

纯语料检索不依赖第三方库;要用 fetch_* / score_fund 抓全市场数据时,先装:

pip install -r requirements.txt   # requests / beautifulsoup4 / lxml

减少每步确认(Claude Code,可选)

skill 会运行 python 脚本。Claude Code 默认每次运行都要确认。想免确认,在 ~/.claude/settings.jsonpermissions.allow 里加 python 放行规则:

{
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(python:*)", "Bash(python3:*)"]
  }
}

(会放行所有 python 命令,仅建议在个人机器上使用,随时可删。脚本调用本身已设计为单条命令、无 cd/重定向,以避免安全确认。)

🌐 在其他 AI 工具里使用

本项目是 Agent Skill,Claude 系原生支持;其他工具靠"指令 + 知识文件"复刻。能用的功能取决于该工具能否运行 Python 并联网

功能 所需能力 Claude Code WorkBuddy Cursor Claude.ai ChatGPT Gemini
溯源问答 / 方法讲解 / 风格点评 读文件
郑希 8 只基金言行对照(自带快照) 读文件
全市场任意基金实时抓取 / 评分 Python + 联网 ⚠️ ⚠️

腾讯 WorkBuddy 本地运行、能跑脚本联网,因此可用全部功能(含实时抓取);它用 skill.yml 作清单,本仓库已附一份,详见 腾讯 WorkBuddy

⚠️ = 沙箱通常无外网,实时抓取多半失败;但可以在本地先用 fetch_any_fund.py 把目标基金抓好,再把生成的数据文件一起上传,离线评分照常进行。

通用思路(任何支持自定义指令 + 文件上传的 AI)

  • 指令:把 SKILL.md 正文粘进"系统提示 / 自定义指令"。其中"运行脚本的方式"那段是 Claude Code 专属,可删或改为"用代码解释器运行上传的脚本";务必保留行为约束(溯源、不杜撰、推演与原话分开、语料外首句加粗声明非原话)。
  • 知识:上传 references/ 全部内容(method.mdscorecard.mdcorpus/fund_data/all_funds/fund_list.json);要跑脚本的再上传 scripts/

腾讯 WorkBuddy

WorkBuddy 是本地运行的 AI 工作台,自定义 Skill 约定为 skill.yml 清单 + 实现文件(scripts)+ README。本仓库已附 skill.yml,可直接用:

  1. 把整个文件夹放进 WorkBuddy 的 skills/ 技能目录,按 skill.yml 导入启用(已实测可用)。
  2. pip install -r requirements.txt 装好脚本依赖;因本地运行,实时抓取/评分等全部功能均可用
  3. 触发词示例:"郑希怎么看光通信""用郑希的标准给招商中证白酒打个分"。

skill.yml 字段按通用约定编写;若 WorkBuddy 提示字段不符,对照其 schema 微调即可(行为逻辑都在 SKILL.md)。完整步骤与备选方案见 WORKBUDDY部署.md

Cursor(IDE,功能最全,接近 Claude Code)

  1. 把整个 zhengxi-views/ 文件夹放进工作区。
  2. 新建 .cursor/rules/zhengxi.mdc,把 SKILL.md 正文粘进去作为 Rule。
  3. Cursor 的 Agent 有本机终端,能跑 python + 联网——检索、实时抓取、评分全部可用,用法与 Claude Code 一致。

ChatGPT(自定义 GPT)

  1. 新建一个 GPT(My GPTs → Create)。
  2. Instructions:粘贴 SKILL.md 正文(按上面"通用思路"调整脚本相关措辞)。
  3. Knowledge:上传 method.mdscorecard.mdcorpus/(可打包成 zip)、fund_data/all_funds/fund_list.json,以及 scripts/*.py
  4. 打开 Code Interpreter(数据分析)
  • 可用:溯源问答、方法、风格点评、郑希基金数据,以及对上传数据用脚本检索 / 评分。
  • 受限:全市场实时抓取(Code Interpreter 无外网)——改为本地先抓好再上传。

Gemini(Gem / Google AI Studio)

  1. 新建一个 Gem。
  2. 指令栏粘贴 SKILL.md 正文;知识栏上传 method.mdscorecard.mdcorpus/fund_data/
  3. 主要支持读类功能(问答 / 方法 / 点评 / 已打包数据对照);无代码 + 外网,实时抓取与脚本评分请在本地跑好再带结果提问。

Claude.ai(网页 / 桌面)

  • 若你的账号支持上传 Skill,直接上传打包好的 .skill;或新建一个 Project,把 SKILL.mdreferences/scripts/ 作为项目知识上传。
  • 网页沙箱可能无外网,实时抓取或受限;自带语料与郑希基金数据正常。

🛠️ 脚本速查

search_corpus.py "光通信"                  在语料里检索,返回命中段落 + 出处(新→旧)
search_corpus.py "ROE" "弹性" --any        命中任一关键词
fund_lookup.py 中欧医疗                      全市场按名称/代码/类型查基金代码
fetch_any_fund.py 003095                    按需抓取任意基金的持仓/净值/业绩到缓存
score_fund.py 招商中证白酒                   郑希框架评分一键入口(找代码+备数据+算指标)
build_index.py / build_fund_list.py        语料 / 全市场列表更新后重建

在 Claude Code / Cursor 里,AI 会自己调用这些脚本,你通常不必手动敲。

✅ 数据来源与真实性

语料、投资方法佐证、基金数据,全部来自郑希及其管理基金的公开披露内容——易方达官网的定期报告、基金经理手记、媒体报道,以及天天基金的公开基金数据。均为真实材料、可追溯原文,skill 只检索引用、不编造、不杜撰。

🚧 边界

研究与学习辅助,不构成投资建议,不预测涨跌、不给买卖指令、不承诺收益。引用须忠于原文;最大的禁区是编造他没说过的话改写原文冒充原话——拿不准就回到语料,或如实说"未见"。

📄 License

MIT

About

可溯源的郑希(易方达基金经理)投研 Agent Skill——基于他全部公开观点原文 + 有原话佐证的投资方法 + 全市场基金真实数据,能溯源问答、按他框架给基金打分,绝不杜撰。⚠️仅研究学习辅助,不构成投资建议‼️website是郑希主页!

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