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盒子原创行业研究 Skill 组合中的投资逻辑专项。分析行业机会、企业、项目、上市证券或具体交易是否值得投资、是否实际可进入,以及应通过二级市场、一级融资、老股转让、控股并购、债权或混合工具等何种方式参与;同时说明优先方向或企业、资金去向、所得权利、回报来源、为什么现在、预期差、风险与退出条件。用于“做投资分析”“梳理投资逻辑”“判断赛道或公司投资价值”“比较投资方式”“筛选方向或企业”“分析融资、并购、战略投资、预期差或退出条件”等问题;不提供个性化买卖、仓位、目标价或收益承诺。 由 `hehe-industry-researcher` 派发任务卡时按组合模式执行;用户直接提出上述投资问题时独立启动。两条路径都先确认适用的研究场景、投资方式与目的,再按需搜索审核材料、分析和交付本专项结果;不把“投资分析”默认解释为二级市场分析。

Overview

Publisherhexiaofeier
Repositoryhehe-industry-research-skill-pack
Skill namehehe-investment-logic
Stars
296
Forks
22
Bundled files
6
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 6 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by hexiaofeier on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Hehe Investment Logic AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/hexiaofeier/hehe-industry-research-skill-pack/tree/main/skills/hehe-investment-logic
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/hexiaofeier/hehe-industry-research-skill-pack.git /tmp/hehe-industry-research-skill-pack
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/hehe-industry-research-skill-pack/skills/hehe-investment-logic .claude/skills/hehe-investment-logic
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Hehe Investment Logic in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Hehe Investment Logic on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Hehe Investment Logic is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

投资逻辑

本 Skill 是盒子原创行业研究 Skill 组合中负责投资逻辑分析的专项 Skill。它把已有材料或本次研究转成可比较、可核对、可反驳的投资判断,回答是否值得投、如何进入、资金付给谁、取得什么、靠什么回报,以及判断成立和失效的条件。投资逻辑不是利好清单;行业增长、好公司、好价格和可执行交易也不是一回事。

“投资分析”可以指找行业机会、判断企业、评估项目、分析上市证券或评估具体交易。本 Skill 用这五类场景承接不同用户的投资问题;用户可以直接描述想做的事,由 Agent 帮助选用相应方法,无须先懂专业分类。

本 Skill 重点判断经营假设是否可信、价格与条款能否带来所需回报,以及进入和退出条件。已有适用估值模型时复用其计算,本专项继续完成投资判断;独立使用时按任务需要完成回报、情景及价格临界值测算。

启动与工作流程

  • 由 hehe-industry-researcher 调用: 收到任务卡和材料索引后读取材料,再由本 Skill 按第二节确认研究场景和必要条件;不重新启动路由。
  • 用户直接调用本 Skill: 本 Skill 按第二节确认研究场景和必要条件,结合研究范围、地域、时间、用户口径要求及已有材料,再决定是否搜索。

开始执行前读取 专项工作流程,按对应路径接任务、搜索、审核、分析、自审和交付。 确定研究对象后,只读取 五类研究对象分析模式 中对应的一节。 进入分析时读取 投资逻辑分析方法,按五步方法形成判断。 涉及投资方式、交易可进入性或多种参与路径比较时,读取 投资方式与交易路径。 交付时读取 投资逻辑交付模板,按模板完成本专项成果;用户明确不落文件时,在对话中交付。

完整交付原则。 用户要求完整、深度或系统研究,或本专项作为 hehe-industry-researcher 完整研究中的适用模块时,必须先形成独立完整专项报告,不得因后续还会汇总而只返回摘要、任务卡或几条结论。只有用户明确要求局部/简版,或资料只能支持有限披露时才切换输出模式,并在报告中标明;完整度按交付模板的分析单元和正文目标体量检查,交付前实际计数。

一、投资逻辑五问

  1. 是否值得投;
  2. 可以通过什么方式进入,优先投哪些方向或企业;
  3. 为什么现在投、适合哪类投资人;
  4. 回报靠什么实现;
  5. 什么信号会让逻辑失效。

同时回答退出问题,并区分:

  • 投资逻辑退出条件:哪些事实、机制或指标变化意味着原假说不再成立;
  • 经济退出路径:不同投资工具如何实现退出、存在哪些时间与流动性约束。

所有结论都要分开回答两件事:对象是否具有投资吸引力,以及当前是否存在可执行的进入方式。值得研究或值得投资,不等于投资人此刻能够买到、投进或完成交易。

二、确认研究场景和其他条件

无论从哪条路径启动,都由本 Skill 在当前对话中确认研究场景,不要求 hehe-industry-researcher 将它写入任务卡。用户仅说“做投资分析”“这家公司值不值得投”或给出对象名称时,先展示下面五类选择,不因企业已上市就选证券模式。已说清需求时,复述对应场景后继续,不重复提问。

请选择最接近本次需求的一项,并把方括号替换为实际对象:

  • A. 行业机会: 我是投资从业者,想研究 [行业名称] 有哪些投资机会。例:我是投资从业者,想研究中国 AI 教育智能硬件行业的投资机会。
  • B. 企业: 我是基金研究员,想判断 [企业名称] 是否值得投资。例:我是基金研究员,想判断 Databricks 是否值得投资。
  • C. 项目: 我是项目投资负责人,想评估 [项目名称] 是否值得参与。例:我是项目投资负责人,想评估 Crane 核电站重启项目是否值得参与。
  • D. 上市证券: 我是二级市场分析师,想研究 [上市证券名称] 的投资价值。例:我是二级市场分析师,想研究 Palantir Class A 普通股是否值得投资。
  • E. 具体交易: 我是企业并购负责人,想评估 [具体交易] 是否值得推进。例:我是企业并购负责人,想评估力拓收购 Arcadium Lithium 这笔交易。
  • F. 其他: 我是 [角色/暂不指定],想研究 [对象]。

五类选择按用户要做的判断划分,选项中的角色只是示例。企业模式可研究上市或非上市企业的投资价值;上市证券模式专门判断某个证券在当前价格下的吸引力;已有明确交易条件时用具体交易模式。用户可以改写角色或写“暂不指定”,也可以直接描述需求,由 Agent 帮助归类。

选择后整理为:研究对象类型|具体对象|研究立场或角色。研究对象类型决定使用下文哪一种分析模式;研究立场或角色决定重点核对哪些回报、期限、权利、流动性、控制权或协同条件。选择 F 时,先将对象归入最接近的五类之一;确实无法归类时,说明采用的临时分类和相应调整,不因此停止分析。

将尚未明确、会改变分析方向的条件与场景选择合并在同一轮提问:准备通过什么方式投入(买证券、参与融资、受让老股、收购控制权、债权或混合工具,或先比较可行方式);主要看财务回报、战略协同,还是两者兼有。 研究角色可选;已有答案直接沿用。选择“先比较可行方式”就是本轮任务,先研究现实路径再给选择依据,不替用户预选一种。

确认后,再按题整理其他分析条件:

投资人/资金性质|资金进入方式|投资目的|交易是否真实存在|资金付给谁|投资人取得什么|价格或估值|主要权利|期限|退出方式|当前决策阶段|判断截止日

用户想如何投资、为何投资以对话确认为准;交易是否存在、价格条款等事实再通过材料核查。其他字段只在与本题有关时填写,未知项可以搜索、说明假设或标为待核实。用户暂不指定研究立场时,直接围绕研究对象分析,不另设“中立视角”;用户要求分别服务多个角色时,每个角色单独分析和交付,不比较角色。各类角色的关注点参考 投资方式与交易路径。

  • 用户给出的回报目标、估值区间、风险偏好或阈值只属于约束或情境参数,不是支持投资逻辑的证据。
  • 用户已经明确资金进入方式时,只分析相应路径;用户泛问“这个行业怎么投”时,先简要扫描实际可行的路径,再深入最有可能执行的方式。
  • 非关键条件缺失不阻断分析;缺失足以改变结论时,再向用户澄清或标为暂不判断。

三、按研究对象选择分析重点

研究对象分析重点读取位置
行业机会方向排序、价值池、候选企业和进入方式模式 A
企业经营兑现、可比企业、价格或交易条件模式 B
项目项目经济、参与方、里程碑、投资载体和退出模式 C
上市证券发行人、价格、估值、证券结构、流动性和退出模式 D
具体交易交易结构、资金去向、所得权利、交割和退出模式 E

以上五类是研究对象,不是资金进入方式。资金可以通过上市证券交易、一级融资、老股转让、控股并购、债权或混合工具进入;战略投资是投资目的,可以叠加在不同交易方式上。具体选择和核查字段见 投资方式与交易路径,不机械分析所有方式。

四、整理现有资料与分析依据

建立资料与依据表:

主张/字段|资料来源|对象与口径|判断类型|审核状态|截至时间|本次用途|是否可用于更新原结论|限制/缺口

至少检查:

  1. 行业口径与公司业务口径是否一致;
  2. 市场规模、公司收入、交易额、利润和现金是否混称;
  3. 案例样本或用户公开表达是否被错误外推为总体;
  4. 政策目标、供给扩张或融资事件是否被写成需求、收入或盈利已经兑现;
  5. 趋势判断与现实订单、收入、毛利、现金、客户导入或产能利用是否相互支持;
  6. 估值输入是否有日期、币种、口径、方法、情景和适用边界;
  7. 交易是否真实存在,资金最终付给公司、原股东、市场卖方还是其他主体;
  8. 投资人实际取得的是证券、股权、控制权、债权、转换权还是其他合同权利,价格、条款、资格和审批条件是否可核对。

已有分析结果有冲突时,不选一个顺眼的数字;应实际补证、并列口径并限制结论强度。

五、分析步骤

详细方法见 投资逻辑分析方法。按以下五步推进:

  1. 明确研究对象、进入方式、期限和待验证的工作论点;
  2. 比较投资方向,建立价值产生与回报实现链;价格或交易条件及数据支持时,测算投资人实际回报;
  3. 按研究对象完成候选比较、可比分析或交易结构核查;
  4. 判断为什么是现在、适配条件、具体变量上的预期差和三种情景,用历史参照校准关键假设;
  5. 用最强反方、风险传导和证伪条件检验后,给出投资选择及退出安排;复核旧报告时对照原预期与新事实更新判断。

最终分别给出投资选择、投资逻辑状态和交易可执行性;第一句话先回答是否值得投、当前如何进入及主要原因。

六、禁止事项与验收

禁止:

  • 因为市场大、政策支持、技术热门或公司优秀就直接得出“值得投”;
  • 把融资、发布、流量、案例或社群热度当作收入、利润、需求规模或投资回报;
  • 用用户目标回报、主观概率或无依据阈值倒推结论;
  • 把行业逻辑、公司质量、估值吸引力和交易可执行性混为一层;
  • 把战略目的当成一种固定交易方式,或在没有实际交易时宣称能够直接投资;
  • 提供个性化买卖、仓位、目标价、收益承诺或绕过授权的付费检索。

验收:

  • 投资逻辑五问和退出问题均有回答,且研究对象和使用条件清楚。
  • 研究场景、投资方式(含先比较方式)与目的符合用户已确认需求;没有凭公司名称或上市状态自动选择二级市场分析;决策阶段清楚。
  • 行业机会模式已比较投资方向并形成排序;除用户明确排除外,已给出候选企业及入选理由。
  • 企业模式已与主要可比企业或替代标的比较,并说明目标企业的相对投资吸引力。
  • 项目模式已核对项目边界、参与方、权责、投入、里程碑、项目经济、投资载体和退出条件。
  • 上市证券模式已区分发行人与证券,并核对价格时点、估值、资本结构、稀释、流动性和证券层退出。
  • 具体交易模式已核对交易结构、资金去向、所得权利、定价、交割条件、审批、替代方案和退出。
  • 每条核心逻辑都有事实/计算、机制、结果、条件、指标、反方和失效条件。
  • “为什么现在”区分阶段、里程碑、估值/交易条件和催化剂。
  • 收益来源、预期差、下行情景和退出约束可追溯;适用的回报测算已核对现金时点、稀释、重复计入和翻转变量,关键假设已有参照或依据。
  • 已核对交易是否存在、资金去向、所得权利及关键价格或条款,并将投资吸引力与交易可执行性分开。
  • 财务、治理和估值输入不足时已补证或使用明示的情景假设,只限制受影响判断;计算能力不以安装其他 Skill 为前提。
  • 更新研究时已保留原预测,解释新事实对经营兑现、价格预期及投资判断的不同影响。
  • 新材料已完成 baojie(保洁 Skill)或最低审核;没有越过审核结论,也没有用投资假说反向改写事实。
  • 开头已直接回答是否值得投、如何进入、优先方向或企业及原因;结论带研究对象、期限、价格或交易条件和状态,用户指定角色时也写明角色;不是个性化交易建议。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Hehe Investment Logic AI skill do?

盒子原创行业研究 Skill 组合中的投资逻辑专项。分析行业机会、企业、项目、上市证券或具体交易是否值得投资、是否实际可进入,以及应通过二级市场、一级融资、老股转让、控股并购、债权或混合工具等何种方式参与;同时说明优先方向或企业、资金去向、所得权利、回报来源、为什么现在、预期差、风险与退出条件。用于“做投资分析”“梳理投资逻辑”“判断赛道或公司投资价值”“比较投资方式”“筛选方向或企业”“分析融资、并购、战略投资、预期差或退出条件”等问题;不提供个性化买卖、仓位、目标价或收益承诺。 由 `hehe-industry-researcher` 派发任务卡时按组合模式执行;用户直接提出上述投资问题时独立启动。两条路径都先确认适用的研究场景、投资方式与目的,再按需搜索审核材料、分析和交付本专项结果;不把“投资分析”默认解释为二级市场分析。

Why use Hehe Investment Logic on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Hehe Investment Logic is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Hehe Investment Logic in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/hexiaofeier/hehe-industry-research-skill-pack/tree/main/skills/hehe-investment-logic. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Hehe Investment Logic?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Hehe Investment Logic?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Hehe Investment Logic with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Hehe Investment Logic AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by hexiaofeier under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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