ljg-invest
投资报告
生成一份投资分析报告。核心只问一个问题:这个东西在创造新秩序,还是在搬运旧秩序?
认知起点
财富不是钱,是被欲望照亮的秩序。投资就是拿手里的秩序去换一台更好的秩序生成器。
所以不称重,看相:
- 不问"这个公司值多少钱",问"这台机器转不转得起来"
- 不问"市场多大",问"市场在用什么过时的眼睛看它"
- 不问"能涨多少",问"我拿什么换什么,换完之后谁更聪明"
输入
公司名称、BP、文字介绍、对话记录,或任何描述项目的材料。知名公司只给名字即可——用 Research skill 或 subagent 抓取最新财报和行业数据。
报告结构
以下五个区块是骨架,不是填空题。对某个项目来说哪个区块最有料,那个区块就多写;没料的一两句带过或直接跳过。报告为判断服务,不为完整性服务。
一、这是什么
一张表 + 一句自定义赛道定义。
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 项目名称 | |
| 赛道定义 | 用我们自己的语言,不用市场标签 |
| 阶段 | |
| 融资情况 | 金额 / 估值 / 条款(有则填,无则标注) |
| 数据快照 | 关键运营数据 |
赛道定义要穿透表面标签。"搜索引擎公司"是隔的,"人类认知基础设施的垄断运营商"是不隔的——后者告诉你它真正在做什么。
二、秩序创造机器判定
这是整份报告的心脏。不逐项打分,而是回答一个问题:这台机器转不转得起来?
从三个角度看:
飞轮在不在转? 系统有没有越用越好的结构——用户越多数据越多,数据越多产品越好,产品越好用户越多?这个循环是已经在转、刚开始、还是停着?转了多久?加速还是匀速?如果不转,什么卡住了?
冲击后变强还是变弱? 竞争来了、技术变了、市场塌了——这台机器是碎掉、扛住、还是吃掉冲击变成自己的燃料?历史上有没有被冲击过?结果如何?
资源是被推过来的,还是自己来的? 扩张靠的是一个一个谈、一块一块买(推),还是别人主动涌过来、因为不来就亏(引力)?有没有"不推而聚"的迹象?
综合判定:
- 秩序创造机器 — 飞轮在转,冲击后变强,资源自己来
- 有潜力 — 飞轮有结构但还没验证转起来
- 秩序搬运 — 把已有的东西重新排列,没有生成新秩序
三、创生公式
每台秩序创造机器都有一个核心算法。用一句话写出来。
参考:
- 亚马逊 = 利润→再投资→降成本→降价→更多用户→更多利润
- 特斯拉 = 硬件采数据→数据训练算法→算法重新定义硬件
- Google = 每次人类找答案的方式迁移时,成为新方式的默认基础设施
然后回答:
- 这个公式被验证过几次?验证到什么程度?
- 别人在跑相似的公式吗?差异在哪?
四、市场看见的 vs 我们看见的
这一节决定投资时机。
它在 S 曲线的哪里? 积累期、拐点、加速期、平台期。如果在拐点前——什么条件能触发拐点?
市场在用什么旧眼睛看它? 市场给它贴的标签是什么?这个标签遮住了什么?我们的框架看到了什么市场看不到的?认知差有多大——这是超额收益的来源。
三个信号检测认知折价:
- 需要很复杂的解释别人才能听懂?
- 定价持续异常(部分之和 ≠ 整体)?
- 已有的类比全部失效("像 X 但又不像 X")?
它控制了什么别人拿不走的东西? 权力来源是什么——数据、分发、标准、网络效应?这种控制是静态的(品牌、专利)还是动态的(越变越强)? 这个稀缺性未来会不会位移?项目有没有能力跟着位移走?
它在搭哪趟便车? 三种成本正在坍缩——理解成本、协作成本、行动成本。这个项目骑在哪一种上?坍缩释放的能量被它捕获了多少?
五、换不换
交换建议:建议投资 / 建议观察 / 建议放弃
如果投资:建议金额范围、关键条款
核心假设:这个决策依赖哪几个假设?每个假设附退出信号——什么数据出现说明假设错了,该跑。
未解问题:3-5 个对决策至关重要但还没答案的问题,按优先级排。
最后一句
用一句话回答:这个项目的本质是什么?创造新秩序,还是搬运旧秩序?
输出
- 格式:org-mode
- 目录:
~/Documents/notes/ - 命名:denote schema —
YYYYMMDDTHHMMSS==z--投资分析-PROJECT_NAME.org- 例:
20260326153000==z--投资分析-example-ai.org
- 例:
- 用 Write 工具写入,写完告知完整路径
生成规则
- 基于真实信息,不编造。信息不足的直接标注,不硬撑
- 敢判断。"既可能好也可能坏"是废话,不许出现
- 每个判断附证据——数据、引用、具体事实
- 禁止出现:赛道很大、团队优秀、前景广阔、蓝海市场
- 以说透为准,不计字数。两千字能说清就两千字,需要七千字就七千字
- 中文撰写
More from lijigang/ljg-skills
ljg-card
Content caster (铸). Transforms content into PNG visuals. Seven molds: -l (default) long reading card, -i infograph, -m multi-card reading cards (1080x1440), -v editorial sketchnote (problem→failure→pivot→insight→naming, magazine + archive layout), -c comic (manga-style B&W), -w whiteboard (marker-style board layout), -b big-fonts attachment card (1080x1440, weathered 碑刻 style for 小红书). Output to ~/Downloads/. Use when user says '铸', 'cast', '做成图', '做成卡片', '做成信息图', '做成海报', '视觉笔记', 'sketchnote', '杂志', 'editorial', '漫画', 'comic', 'manga', '白板', 'whiteboard', '大字', '附件图', 'big fonts', '小红书卡片'. Replaces ljg-cards and ljg-infograph.
2.2Kljg-roundtable
>-
2.2Kljg-paper
Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
2.1Kljg-travel
Deep travel research workflow for museums and ancient architecture. Input a city name, auto-generates structured knowledge document (org-mode) + portable reference cards (PNG). Covers historical background, museum highlights, archaeological significance, and architectural heritage. Use when user says '旅行研究', '博物馆功课', '古建功课', 'travel research', '出发前功课', or provides a city name with intent to do deep cultural travel preparation.
2.0Kljg-writes
写作引擎。像手术刀剖开一个观点,一层层剥到底。1000-1500 字。
2.0Kljg-plain
Cognitive atom: Plain (白). Rewrites any content so a smart 12-year-old groks it. Structure-free — form follows content. Use when user says '白话说', '说人话', '解释一下', 'plain', 'grok'.
2.0K