ClawHub

决策清单

v2.0.0

基于查理·芒格多元思维和认知偏差检查，系统评估投资想法的能力圈、风险和决策合理性，辅助科学投资。

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by@lj22503

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for lj22503/decision-checklist.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "决策清单" (lj22503/decision-checklist) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/lj22503/decision-checklist
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install decision-checklist

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install decision-checklist
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
Name, description, README, SKILL.md, examples, references, and templates all align: the package is a thinking/checklist tool for evaluating investment ideas. It does not request unrelated credentials, binaries, or config paths.
✓
Instruction Scope
SKILL.md limits runtime behavior to asking the agent to apply checklists, scoring, and frameworks against user-provided investment inputs. It does not instruct reading unrelated files, accessing external endpoints, or exfiltrating data. Scoring is subjective by design but within the skill's scope.
✓
Install Mechanism
No install spec or code files are present (instruction-only). Nothing will be downloaded or written to disk by the skill itself.
✓
Credentials
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths — proportional to its stated, offline checklist purpose.
✓
Persistence & Privilege
Flags are default (always: false, user-invocable: true, model invocation allowed). The skill does not request persistent system presence or modify other skills or system-wide settings.
Assessment
The skill appears low-risk and coherent: it is a static, instruction-only checklist for evaluating investment ideas. Before using it, remember: (1) this is a decision-support tool, not financial advice — treat scores as subjective guidance; (2) any investment idea text you paste will be sent to the AI model/service that runs the agent, so avoid including sensitive personal or account information; (3) because it's instruction-only there is no bundled code to audit, but ensure your agent/runtime environment (the model provider) is trustworthy; (4) if you want automated links to live market data or trade execution, expect that would require additional integrations and credentials — absent here and would be a meaningful change to review.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

cognitive-biasvk97859nr80dwxdp1wwd3qnv7qx83692ydecision-makingvk97859nr80dwxdp1wwd3qnv7qx83692ylatestvk97859nr80dwxdp1wwd3qnv7qx83692ymungervk97859nr80dwxdp1wwd3qnv7qx83692y
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decision-checklist - 投资决策清单

理论来源

《穷查理宝典》- 查理·芒格

核心功能

基于多元思维和认知偏差检查，避免投资决策错误

输入参数

{
  "investment_idea": "投资想法描述",
  "company": "公司名称",
  "reasons": ["投资理由列表"],
  "risks": ["已知风险列表"],
  "position_size": "计划仓位（%）",
  "time_horizon": "持有期限"
}

输出结构

1. 能力圈检查

问题回答评分
我是否理解这个行业的商业模式？是/否1-5
我是否能预测 10 年后的行业格局？是/否1-5
我是否有该行业的专业知识？是/否1-5
我是否投资过类似公司？是/否1-5

能力圈评分：[X/20 分] 建议：[能力圈内/能力圈边缘/能力圈外]

2. 认知偏差检查

偏差类型是否存在证据建议
奖励机制偏见是/否[说明][建议]
喜好偏见是/否[说明][建议]
厌恶偏见是/否[说明][建议]
从众心理是/否[说明][建议]
锚定效应是/否[说明][建议]
过度自信是/否[说明][建议]
确认偏误是/否[说明][建议]
损失厌恶是/否[说明][建议]

偏差数量：[X/8] 风险等级：[高/中/低]

3. 逆向思考

反过来想：

  • 如果这笔投资失败，最可能的原因是什么？
  • 什么情况下这家公司会破产？
  • 如果我是竞争对手，如何打败这家公司？
  • 如果我现在空仓，还会买入吗？

逆向思考结论：[关键风险点]

4. 多元思维模型应用

学科应用理论洞察
数学概率论、复利[洞察]
心理学认知偏差、激励机制[洞察]
经济学机会成本、比较优势[洞察]
生物学进化论、自然选择[洞察]
工程学冗余备份、安全边际[洞察]

5. 投资决策

综合评分：[X/100 分]

维度评分权重加权分
能力圈X/2025%X
护城河X/2025%X
安全边际X/2025%X
认知偏差X/2015%X
逆向思考X/2010%X

投资建议：

  • 80-100 分：强烈推荐
  • 60-79 分：推荐
  • 40-59 分：观察
  • 20-39 分：谨慎
  • 0-19 分：不推荐

分析框架

芒格 25 种认知偏差（核心 8 种）

1. 奖励机制偏见

  • 倾向做有奖励的事
  • 检查：我是否因为潜在收益而忽视风险？

2. 喜好偏见

  • 喜欢细节，讨厌复杂
  • 检查：我是否因为喜欢这家公司而忽视问题？

3. 厌恶偏见

  • 讨厌就否定一切
  • 检查：我是否因为不喜欢而错过机会？

4. 从众心理

  • 别人买我也买
  • 检查：我是否因为大家都在买而买入？

5. 锚定效应

  • 被初始信息锚定
  • 检查：我是否被某个价格锚定了？

6. 过度自信

  • 高估自己的判断
  • 检查：我是否过于自信？

7. 确认偏误

  • 只找支持自己的信息
  • 检查：我是否只看了正面信息？

8. 损失厌恶

  • 害怕损失胜过渴望收益
  • 检查：我是否因为害怕损失而不敢行动？

逆向思考框架

芒格的逆向思维：

"如果我知道会死在哪里，就永远不去那里"

应用步骤：
1. 反过来想：什么会导致失败？
2. 列出所有可能的失败原因
3. 逐一检查是否存在这些风险
4. 如果有，是否可以避免或承受？

能力圈原则

巴菲特的能力圈原则：

"你不需要成为所有公司的专家，
只需要在你能力圈内的公司成为专家"

能力圈特征：
1. 你真正理解的行业
2. 能预测 10 年后的格局
3. 有相关经验或知识
4. 能识别关键风险

扩大能力圈：
1. 持续学习
2. 从小额开始
3. 记录并复盘
4. 承认不知道

使用示例

输入：

投资想法：买入贵州茅台
公司：贵州茅台
投资理由：
- 品牌护城河强
- 盈利稳定增长
- 现金流好
- 长期看好白酒行业
已知风险：
- 估值偏高
- 政策风险
- 消费降级风险
计划仓位：20%
持有期限：5-10 年

输出：

【能力圈检查】

| 问题 | 回答 | 评分 |
| 理解商业模式 | 是 | 5 |
| 预测 10 年格局 | 是 | 4 |
| 行业专业知识 | 部分 | 3 |
| 类似投资经验 | 是 | 4 |

能力圈评分：16/20 分
建议：能力圈内

【认知偏差检查】

| 偏差 | 是否存在 | 证据 |
| 奖励机制 | 否 | - |
| 喜好偏见 | 是 | 喜欢茅台品牌 |
| 从众心理 | 否 | - |
| 锚定效应 | 是 | 被历史高价锚定 |
| 过度自信 | 否 | - |
| 确认偏误 | 是 | 主要看正面信息 |
| 损失厌恶 | 否 | - |

偏差数量：3/8
风险等级：中

【逆向思考】

如果失败，可能原因：
1. 政策限制高端消费
2. 年轻一代不喝白酒
3. 估值过高，长期不涨
4. 食品安全问题

如果我是竞争对手：
- 无法打败茅台的品牌护城河
- 可以抢占中低端市场
- 可以创新新品类

如果现在空仓：
- 会买入，但仓位控制在 10%

【多元思维模型】

| 学科 | 洞察 |
| 数学 | 复利效应明显，长期持有收益好 |
| 心理学 | 品牌有情感价值，用户忠诚度高 |
| 经济学 | 供需关系稳定，定价权强 |
| 生物学 | 品牌如物种，适应环境变化 |

【投资决策】

综合评分：75/100 分

| 维度 | 评分 | 权重 | 加权 |
| 能力圈 | 16/20 | 25% | 20 |
| 护城河 | 18/20 | 25% | 22.5 |
| 安全边际 | 10/20 | 25% | 12.5 |
| 认知偏差 | 15/20 | 15% | 11.25 |
| 逆向思考 | 16/20 | 10% | 8 |

投资建议：推荐
理由：
1. 能力圈内，理解商业模式
2. 护城河强（品牌 + 定价权）
3. 安全边际不足（估值偏高）
4. 存在认知偏差（喜好、锚定）
5. 逆向思考显示风险可控

建议仓位：10%（而非 20%）
买入策略：分批买入，等待更好价格

调用方式

触发词：

  • "检查这个投资想法"
  • "决策清单"
  • "是否有认知偏差"
  • "逆向思考分析"

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