行业产业链投资研究

要解决什么问题

当你围绕某个主题做行业配置时，难点往往不在「找几篇研报」，而在于：投资逻辑链是否经得起逐环验证、产业链上哪一环真正卡脖子、以及全球标的里哪些是纯正环节、哪些只是概念蹭热点。人工扫 A 股/港股/美股并统一用同一套估值与护城河口径，成本高且容易漏掉小市值或未上市关键玩家。

技能如何工作

本技能把 $ARGUMENTS 里的行业主题，按固定八步产出一份可归档的产业链投资研究报告（默认写入 ~/[行业名]产业链投资研究报告.md）：

1. 逻辑链构建与验证：用箭头链路写清「趋势→受益标的」，逐环节填表质疑，并单独列出已签约/已落地的商业事件。
2. 产业链全景：上游→中游→下游拆解，标注商业模式、毛利区间、竞争格局与周期性，并标记卡脖子环节。
3. 全球公司扫描：按环节汇总上市公司（含 ETF、未上市 IPO 候选），再分层为 Tier 1～4。
4. 四大师框架：对各环节 Tier 1/2 做段永平（生意本质）、巴菲特（护城河）、芒格（失败模式）、管理层与估值快照，并给出 ★ 推荐度。
5. 行业风险与配置：芒格检查清单、历史类比、李录式文明趋势判断，最后输出核心/卫星/期权仓位与买卖信号。

流程里还内置 AI 研究偏见自觉（龙头偏好、上市偏好、英文偏好等），要求标注每家公司的信息充分度（A/B/C），并在准出前做数据抽检。

适用边界与注意点

• 依赖可检索的公开资料；新兴行业资料稀缺时，结论会更依赖「终局思维」，不确定性必须在报告头写明数据截止日期（技能要求先跑 date 再写「最新」）。
• 财务与估值应交叉校验，数学用精确工具；Codex 场景下将 SKILL 中的 Task/WebSearch 等映射为当前环境可用的子代理、联网与本地命令。
• 输出是研究备忘录与配置框架，不是交易指令；Tier 3/4 与高弹性仓位需自行承担流动性与信息缺口风险。