我的基金经理
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技能介绍
解决什么问题
当用户想持续跟踪一组公募/私募经理时,单个基金页面难以回答“风格像谁、观点是否漂移、最新重仓有什么变化”。这个技能把经理名单、持仓、业绩、季报观点沉淀为本地 JSON/JSONL,方便按经理维度比较、刷新和导出,也便于把分散的季度信息整理成可检索的经理档案。
工作方式
核心围绕 data/roster.json 维护最多 100 人:
- 用
manager_search.py搜索东方财富公募与 AMAC 私募,确认候选后加入名单 - 用
fetch_holdings.py、fetch_reports.py、fetch_performance.py抓取重仓、策略、业绩 - 用
distill_manager.py以对话 LLM 或规则引擎提炼风格 DNA 与季报人话 - 用
smart_update比较规模、重仓、季报、业绩,只重蒸有变化的经理
名单支持删除、查看、去重和上限校验;种子库可导入 2025-2026 知名经理。导出时优先 Excel,fallback CSV。
适用边界
它适合辅助研究和名单维护,不提供投资建议。公募/私募来源可能滞后,私募个人名有时需改用管理人名称搜索;LLM 蒸馏结果依赖模型能力,规则引擎更适合零依赖环境。规则引擎输出风格码和人话摘要,适合无外部 LLM 时使用。
使用场景
- 在基金研究周会前,把张坤、萧楠等经理的最新重仓和季报观点整理成第一人称摘要。
- 维护个人经理名单时,搜索公募与私募候选,确认公司、产品和回报后添加或删除。
- 季度末做组合复盘,导出名单、风格、重仓和业绩四份表格,便于发给投研同事。
- 定期刷新跟踪对象时,用智能增量比较规模、重仓和业绩变化,只重蒸发生变化的经理。
适合人员
- 跟踪公募基金经理的投研人员:需要比较张坤、萧楠等经理的重仓、风格和业绩。
- 做私募产品研究的分析师:需要按管理人或产品名称搜索 AMAC 私募并维护名单。
- 搭建个人投资档案的研究员:需要把季度观点、持仓变化和风格漂移沉淀成本地文件。
- 准备投研交付物的运营人员:需要导出名单、风格、重仓和业绩四份表格。