为什么别人用 AI 做研究像投行分析师，你让 AI 选股却只会满屏绿？
最近在 GitHub 研究了一批投资类 AI Skills，从产业链拆解、财报分析、风险排查，到策略回测、实盘执行，全链路都有人帮你写好了。给 Codex 、Cluade code装上之后，它可以直接变成一个股票研究助理。
先收藏这 5 个项目。别让 AI 直接替你买股票，先让它帮你把研究做扎实。
UZI-Skill：中文投资者的体检中心 ⭐ 3.8k
做 A 股、港股、美股，这是最该先装的一个。
它把个股分析做成了一套工业级体检流程——66 位评审团、22 维数据、180 条量化规则、机构方法论、陷阱排查、龙虎榜、DCF 估值，全给你码齐了。一只股票丢进去，基本面有没有硬伤、情绪是不是过热、有没有杀猪盘味道、估值有没有明显离谱，全给你查一遍。
中文市场水最深的地方在于信息不对称。这个 skill 不替你喊买卖，但它帮你把该看的东西全看了。心里有数，比什么都踏实。
https://github.com/wbh604/UZI-Skill
TradingAgents：86.8k 星标的 AI 投研团队 ⭐ 86.8k
GitHub 上最火的 AI 金融交易框架，星标数碾压级领先。
它不让你一个人对着 AI 瞎聊，而是直接给你搭了一整个投研团队。分析师分四路盯基本面、盯情绪、盯新闻、盯技术图表，研究员出结论，交易员执行，风控团队复核，组合经理统筹。牛熊双方还会辩论，风控不点头不许过。
适合两件事：一是看看"AI 投研团队到底怎么协作"，二是把它当研究流程本身来学。支持交互式 CLI，模型和研究深度都能调。
https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
Serenity Skill：白毛股神的研究方法论 ⭐ 2.4k
X 上大名鼎鼎的白毛股神 Serenity，长期写 AI 半导体、光通信、机器人这些方向的供应链深度研究，每一篇都是信息量爆炸。有人把他的公开方法论炼成了一个 skill，就是这个项目。
它的核心打法就一条——从热点出发，拆产业链，找供应链瓶颈，建立证据链，再做风险核验和下一步检查清单。AI 半导体、算力、电力设备、机器人、CPO、创新药，凡是产业链长、信息乱的领域，全是它的射程。
社交媒体的线索只是起点，最终它会逼你回到公告、财报、监管文件、专利和可信媒体。这个思路专治"只看到概念，没看到兑现路径"。
https://github.com/muxuuu/serenity-skill
Buffett Skills：在你上头的时候泼冷水 ⭐ 618
星标不多，但用法明确：情绪上头的时候，让它出来泼一盆冷水。
它围绕巴菲特那套投资框架做检查，问题永远回到那几个老东西：这是好生意吗？护城河在哪？现金流可靠吗？管理层可信吗？价格有没有安全边际？
短期题材再热，让它帮你问一遍这些最基本的问题。长期投资者装这一个就够了。
https://github.com/agi-now/buffett-skills
QuantDinger：从想法到实盘的全链路 ⭐ 8.1k
前面几个 skill 帮你做研究，QuantDinger 帮你做验证。
它是一整套 AI 量化交易工作台，覆盖 AI 研究、策略代码、回测、模拟盘到实盘执行，全链路跑通。你不满足于"让 AI 帮忙看股票"，想把一个想法从"我觉得有机会"变成策略、丢进历史数据里跑一遍、再考虑交易成本和执行风险——这就是你要的东西。
普通人不一定要上来就碰实盘，但它非常适合拿来理解量化验证到底是怎么回事。先跑回测，先看数据，先建立判断力。
https://github.com/brokermr810/QuantDinger
五个项目，从研究到验证都给你铺好了。记住一句话：别让 AI 替你买股票，先让它帮你的研究配得上你的钱。
