huasanai/ndlq-weekly-summary

牛得林奇每周课程总结

Ziel

Lange Livestreams in eine formelle Zusammenfassung umwandeln, die die Leser schnell die Hauptlinie erfassen lässt und dennoch jedes erwähnte Unternehmen nachvollziehbar macht.

Die Kursfolien nicht zu einer Zusammenfassung komprimieren. Die Live-Transkription ist das Hauptbeweismittel für die Einschätzung, Haltung und Wichtigkeit von Niús Aussagen; Kursfolien dienen nur zur Korrektur von Fachbegriffen, Zahlen, Titeln und Materialhintergrund. Referenzzusammenfassungen dienen nur als Lernhilfe für Struktur und Lesbarkeit, nicht als Quelle für Fakten oder Meinungen.

„Vollständigkeit“ bedeutet nicht, alles gleich zu gewichten: Der Haupttext entfaltet wichtige Themen, am Ende deckt eine vollständige Unternehmensdatenbank jedes genannte Unternehmen ab. So werden weder Posten ausgelassen, noch lässt man 100 Folien das untergehen, was Niú wirklich betont hat.

Vor Beginn

1. Eingabe bestätigen: Live-Transkription, Kursfolien, Kursdatum und optional eine Referenzzusammenfassung. Wenn der Benutzer kein Ausgabeformat angibt, wird standardmäßig ein neues Feishu-Dokument erstellt; möglich sind auch Markdown, DOCX, PDF oder andere Formate/Orte.
2. Fehlende Dateien: Wenn eine Primärquelle fehlt, wird mit vorhandenen Materialien weitergearbeitet, aber die Einschränkungen klar benannt:
   • Nur Transkription: Niús Meinungen können zusammengefasst werden, aber die Zuverlässigkeit von Begriffskorrekturen und Zahlen sinkt.
   • Nur Folien: Es kann eine Folienzusammenfassung erstellt werden, aber diese darf nicht als „Niús Live-Meinungszusammenfassung“ bezeichnet werden.
   • Keine Referenzzusammenfassung: Keine Auswirkung auf die Inhaltserfassung.
3. Cross-Session-Kontext: references/growth-loop.md lesen, um das sitzungsübergreifende Zustandsverzeichnis zu lokalisieren oder zu initialisieren. Vor jeder Sitzung current-context.md, jargon-glossary.json und die letzten Meinungen lesen; sich nicht auf das Gesprächsgedächtnis verlassen.
4. Standard-Ausgabe: Feishu-Docs: config.json im Zustandsverzeichnis lesen und den darin enthaltenen übergeordneten Knoten verwenden; wenn keiner existiert, im persönlichen Dokumentenbereich erstellen. Wenn der aktuelle Agent ein Skill/Werkzeug für Feishu-Docs bietet, dessen Regeln lesen, bevor veröffentlicht wird; ohne Feishu-Funktion als lokales Markdown speichern und als „ausstehend zur Veröffentlichung“ markieren. Standardmäßig ein neues Dokument erstellen, keine alte Version überschreiben. Explizite Benutzervorgaben zu Ort/Format überschreiben die Standardeinstellungen.
5. Externe Faktenprüfung: Bei Wertpapiercodes, Börsenstatus, Ankündigungen oder Preisen, die sich ändern können, bevorzugt Primärquellen wie Börsen, Aufsichtsbehörden oder Unternehmensankündigungen verwenden. Externe Überprüfungen dürfen nur Fehler korrigieren oder den Wortlaut ergänzen, nicht Niús Meinungen erfinden.
6. Sprecherprofil: Vollständig references/speaker-profile.md lesen und Niús Identität, Anlagestil und Sprachgewohnheiten nutzen, um Ambiguitäten aufzulösen, Rauschen zu entfernen und Sprachfunktionen zu identifizieren. Der Personenkontext ist eine schwache A-priori-Information, die nicht die Beweise der aktuellen Live-Sitzung überdecken darf und nicht als feste Einleitung in den formellen Text übernommen wird.

Zwingend zu erstellende Zwischenprodukte

Schreiben Sie nicht direkt aus dem langen Transkript einen Artikel. Erstellen Sie zunächst im Arbeitsverzeichnis die folgenden internen Materialien; diese gehen nicht in den formellen Text ein:

1. Strukturindex: Eröffnung, Folien-Durchlauf, Q&A, Abschluss sowie Originalabsätze/Zeitanker.
2. Transkriptionskorrekturtabelle: Originalwort, korrigiertes Wort, Begründung, Zuverlässigkeit.
3. Themen-Beweiskarten: Meinungszuordnung, Haltung, Wichtigkeit, logische Kette, Zahlen und Gegenbeweise.
4. Vollständige Unternehmensdatenbank: Jedes genannte börsennotierte oder nicht börsennotierte Unternehmen sowie eindeutig bezeichnete Finanzinstrumente.
5. Kurs-Asset-Bestand: Methodik, Buchempfehlungen/Tools, Änderungen am Kursportfolio (wie Niuji 50), Insider-Codes, Interessenverknüpfungen von Niú.
6. Meinungsänderungsprotokoll: Von Niú innerhalb oder zwischen Sitzungen eindeutig widerrufene, herabgestufte oder hochgestufte Urteile; die aktuellste explizite Aussage ist maßgeblich, während der Grund für die Änderung festgehalten wird.
7. Aktuelles Run-Paket: Neue Insider-Codes, Meinungsereignisse, Daten-Snapshots, Benutzerkorrekturen und Ausgabeadresse aus dieser Sitzung; gemäß der festgelegten run-packet-Struktur aufzeichnen.

Bei Bedarf an Feldern und Bestimmungsmethoden lesen Sie references/evidence-model.md.

Workflow

1. Beweise extrahieren und verankern

• Transkriptionstext extrahieren, Originalabsatznummern oder Zeitstempel beibehalten.
• Folienseitenzahl, Titel, Text und wichtige Diagramminformationen extrahieren.
• Originaltext beibehalten, nicht direkt auf dem einzigen Beweis umschreiben.
• Folien und Transkription nach Firmennamen, Eigennamen, Zahlen, Daten und Vorlesungsreihenfolge abgleichen; bei Unsicherheit leer lassen, nicht erzwingen.

2. Sprachtranskription bereinigen

• Nicht-informative Füllwörter, mechanische Wiederholungen und Erkennungsrauschen entfernen, aber Originalaussagen, die Haltungsstärke oder persönlichen Stil ausdrücken, beibehalten.
• Direkt korrigieren, wenn Folien und Kontext eine eindeutige Bestätigung erlauben.
• Bei hoher Wahrscheinlichkeit, aber nicht eindeutig, als _(Vermutlich: ...)_ schreiben.
• Wenn nicht bestätigbar und das Ergebnis beeinflussend, als _(Original unklar)_ schreiben; Rauschen, das die Hauptlinie nicht beeinträchtigt, kann entfernt werden.
• Schwerpunkt auf Unternehmen, Personennamen, Wertpapiercodes, Branchenbegriffe, Einheiten, Jahreszahlen, Preise und Größenordnungen legen.
• Personenkontext nutzen, um die Rangfolge der Kandidaten zu verbessern (z. B. Käufer/Verkäufer, Niuji 50, Wertpapierfirmen, Branchencodes, langfristig verfolgte Sektoren); aber nur direkt korrigieren, wenn Folien oder Kontext eine eindeutige Bestätigung erlauben.
• Zuerst jargon-glossary.json im Zustandsverzeichnis prüfen. user_confirmed-Einträge darin können direkt zur Korrektur verwendet werden; Modellinferenzen oder einzelne Transkriptionsvermutungen gehen nur in die Warteschlange für ausstehende Bestätigungen, nicht in das formelle Jargon-Lexikon.

Opfern Sie nicht die Textglätte, um mehrdeutige oder widersprüchliche Aussagen in logisch perfekte Schlussfolgerungen umzuwandeln.

3. Vorlesungsreihenfolge wiederherstellen

Semantisch erkennen und beibehalten:

Eröffnung mit eigenständigen Urteilen → Folien-Durchlauf → Q&A zu Unternehmen und Preisen → Abschluss mit Rückkehr/Ergänzung

Eröffnung und Q&A repräsentieren in der Regel Niús tatsächliche Prioritäten besser als Folientitel. Wenn Niú springt, zurückkommt oder klar sagt „das brauchen wir nicht zu besprechen“, folgen Sie dem Live-Verhalten.

4. Meinungszuordnung, Haltung und Wichtigkeit bestimmen

Für jede wichtige Information die Zuordnung kennzeichnen: Niús Meinung, Folienmeinung, Aussage des Fragestellers, extern bestätigte Tatsache oder Einschätzung des Forschers.

Einheitliche Haltungs-Labels:

• 🔥 Niú betont: Aktiv vorgeschlagen, wiederholt aufgegriffen oder mit starken Bestätigungswörtern.
• ✅ Niú stimmt zu: Deutlich positiv, anerkannt, in den Pool aufgenommen oder als beobachtenswert eingestuft.
• 🟨 Niú hält sich zurück: Richtung anerkannt, aber Vorbehalte bei Bewertung, Zeitpunkt oder Umsetzung.
• ❌ Niú lehnt ab: Deutlich als teuer, unlogisch, als Hype oder fundamental nicht unterstützt angesehen.
• 😄 Witz/Sarkasmus: Übertriebene Renditen, Rotations-Codes oder eindeutig nicht formelle Urteile.
• 📄 Folienmeinung/nicht bewertet: Nur Titel vorgelesen oder Material wiederholt, Niú hat nicht Stellung bezogen.
• ❓ Noch zu überprüfen: Transkription unklar, Wortlaut unklar oder wichtige Fakten noch nicht bestätigt.

Erlauben Sie, dass dasselbe Unternehmen gleichzeitig „langfristig positiv + kurzfristig zurückhaltend“ sein kann. Nicht auf eine einzige bullish/bearish-Achse zwingen.

Niú ist gut darin, aktiv zu reflektieren und zu korrigieren. Bei Signalen wie „Früher dachte ich / Jetzt ändere ich“ oder „Letzte Woche gesagt / Diesmal revidiert“: Meinungsänderungen separat auflisten: alte Einschätzung, neue Einschätzung, Grund für die Änderung und spätere Überprüfung. Die aktuellste explizite Aussage hat Vorrang, aber der durch die alte Einschätzung geschaffene Kontext darf nicht gelöscht werden.

Beim Sitzungsvergleich die aktuell gültigen Meinungen aus current-context.md verwenden. Die aktuelle Sitzung als: erstmalig, fortgesetzt, verstärkt, abgeschwächt, umgekehrt oder Bedingungsänderung kennzeichnen. Ohne aktuellen Beweis „In dieser Sitzung nicht aktualisiert“ schreiben, historische Haltung nicht als aktuelle Aussage ausgeben.

Wichtigkeit:

• Stufe A: Eröffnungs-Hauptlinie, wiederholte Betonung, eindeutige Preis-/Bewertungs-/Rangordnung, Q&A-Rückverfolgung, Widerspruch zu Folien oder Bildung eines wiederverwendbaren Rahmens.
• Stufe B: Vollständig ausgeführt, unterstützt Hauptlinie, gibt Branchenfilter oder Unternehmensvergleiche.
• Stufe C: Nur Titel vorgelesen, erklärt, was das Unternehmen tut, oder kein neues Urteil.

Haupttext schreibt A ausführlich, B angemessen, C kombiniert als schnellen Durchlauf oder geht nur in die Unternehmensdatenbank.

5. Kurs-Asset-Bestand hart überschreiben

Normale Wichtigkeit kann Folgendes nicht überschreiben:

• Niús Methodik („Weg und Technik“, Zyklusansicht, Marktansicht): Eigenständige Überschrift, Stufe A.
• Von Niú klar empfohlene Bücher, Tools, Indizes oder ETFs: Vollständig auflisten, mindestens Stufe B.
• Niuji 50, Niuji-Index und andere Kursportfolio-Änderungen: Eigenständige Überschrift; Herausnahme, Aufnahme, Begründung und Ersatzlogik an einer Stelle.
• Insider-Codes wie „Vorausabteilung“, „Kanoniere“, „Schmetterlingsverzauberung“: Originalwort beibehalten, mit Hervorhebungsbox oder schmaler Tabelle erklären.
• Niús persönliche Investitionen, Beteiligungen, Finanzierungen oder Projektverknüpfungen: Deutlich als Interessenverknüpfung kennzeichnen.

„Niuji 50“ ist der Name des Kursaktienpools. Historische/nicht-aktuelle Versionen des Pools können zur Korrektur von Abkürzungen und zur Entdeckung von Kursbeziehungen verwendet werden, aber sie beweisen nicht, dass ein Unternehmen noch im aktuellen Pool ist, und weil sie nicht in der Tabelle stehen, negieren sie nicht Niús aktuellen Wortlaut.

6. Vollständige Unternehmensdatenbank erstellen

Mindestens zweimal scannen:

1. Gesamtes Transkript nach Firmennamen, Aliasen, Produktnamen und Wertpapiercodes scannen.
2. Mit Themen-Beweiskarten rückwärts prüfen, ob alle Unternehmen bereits in der Tabelle sind.

Abkürzungen, alte Namen und Versprecher zusammenführen, aber Kandidaten, die nicht eindeutig bestätigt werden können, beibehalten. Für jedes Unternehmen protokollieren:

• Formelle Abkürzung, Code, Markt / ob nicht börsennotiert.
• Auftrittskontext und Grund der Erwähnung.
• Niús Haltung und Wichtigkeitsstufe.
• Kerninhalt des Unternehmens und Urteilslogik.
• Alle Preise, Bewertungen, Marktkapitalisierungen, Zeitfenster, Katalysatoren und Risiken.
• Art, Bedingung, Laufzeit und Zuverlässigkeit der Aktienkurseinschätzung.

Aktienkurseinschätzungen in folgende Typen unterteilen, um unterschiedliche Aussagen nicht zu vermischen:

1. Klares Kursziel.
2. Ziel-Marktkapitalisierung oder Bewertungsmultiple, umrechenbar, aber Annahmen müssen ausgewiesen werden.
3. Richtungsaussage, z. B. „noch Potenzial“, „hohes Risiko“, „erst fallen, dann sehen“.
4. Bedingungspfad, z. B. „Wenn die Vermögensintegration abgeschlossen ist, dann ...“.
5. Referenz auf aktuellen/historischen Kurs, keine Prognose.
6. Witz, Sarkasmus oder Wiedergabe von Zielen anderer, keine formelle Vorhersage von Niú.
7. Keine klare Aktienkurseinschätzung gegeben.

Wenn Niú keine Vorhersage hat, muss „Keine klare Aktienkurseinschätzung gegeben“ geschrieben werden, nicht ein Ziel für ihn ableiten. Detaillierte Felder siehe references/evidence-model.md.

7. Kernlogik prüfen

Nur zu A- und wenigen kritischen B-Themen Kommentare abgeben, feste vier Ebenen prüfen:

Ist das Ereignis eingetreten?
    ↓
Wie verändert es Branchenangebot/-nachfrage, Kosten, Preise oder Abzinsungssätze?
    ↓
Wie groß ist die Exposition des Zielunternehmens gegenüber Umsatz, Gewinn und Cashflow?
    ↓
Unterstützen aktuelle Bewertung, Kapitalausgaben, Verwässerung und Zeitwert eine Aktionärsrendite?

Kommentar beantwortet: Warum A zu B führt, welche Daten fehlen, was die These widerlegen würde. Kommentar deutlich als „Forscheranmerkung“ kennzeichnen, nicht mit Niús Absicht vermischen.

8. Formellen Text generieren

Zuerst das Fazit, dann nach Vorlesungsreihenfolge ausbauen. Struktur aus references/output-template.md verwenden und leere Kapitel je nach Wocheninhalt entfernen.

Kernanforderungen an den formellen Text:

• Titel: „牛得林奇（牛总）“, im Haupttext einheitlich „牛总“.
• Anfang: Drei-Minuten-Überblick mit Hauptlinie, Richtungsrangfolge und wichtigsten Zielen.
• Kernunternehmen: Code, Preis-/Bewertungswortlaut, Aktienkurseinschätzung, Bedingungen und Risiken klar schreiben.
• Kursportfolio-Anpassungen, Methodik, Buchempfehlungen und Insider-Codes: Hervorgehobene Position.
• Ende: „Vier-Spalten“-Unternehmensdatenbank: Unternehmen (Code) | Haltung | Kerninhalt | Zukünftige Aktienkurseinschätzung.
• Keine listenartige Wiederholung der Folien, keine C-Materialien in langen Absätzen.
• Keine lokalen Pfade, Beweisanchor, interne Methodenbeschreibungen oder große Originalauszüge aus kostenpflichtigen Kursen im öffentlichen Text.

Schriftregeln für Titel

Zunächst semantische Markierungen zuweisen, dann mit scripts/stance_markup.py deterministisch rendern:

• [[VERY_BULLISH:Unternehmen (Code)]]: Niú sehr positiv, wiederholt betont, Kernbestand oder klar empfohlen; Feishu zeigt orange fett.
• [[GENERAL:Unternehmen (Code)]]: Allgemein positiv, neutral, zurückhaltend, nur diskutiert oder Haltung nicht stark genug; Feishu zeigt fett.
• [[VERY_BEARISH:Unternehmen (Code)]]: Niú sehr negativ, klar zum Meiden geraten, nicht aufgenommen oder als wertlos bezeichnet; Feishu zeigt grün fett.

In der kurs-spezifischen Farbgebung bedeutet Grün „klar meiden“, was dem üblichen „Grün = Empfehlung“ widerspricht, daher muss die Legende zu Beginn erklärt werden. Orange oder Grün nur für starke Haltungen verwenden; „Gutes Unternehmen aber teuer“, kurzfristig vorsichtig oder nicht Stellung bezogen – nur fett setzen. Langfristig stark positiv, aber kurzfristig vorsichtig: Orange verwenden, gleichzeitig im Text die beiden Zeithorizonte klar schreiben; wenn Haltungskonflikt nicht auflösbar, nur fett.

9. An Publikationsmedium anpassen

• Standardmäßig Feishu-parsables Markdown generieren, mit erlaubter Mischung von Feishu-Inline-XML-Farbtags. Vor Veröffentlichung stance_markup.py --format feishu ausführen, um sicherzustellen, dass keine semantischen Platzhalter übrig bleiben.
• Für Zitate in Feishu die unterstützten blockquote/callout-Elemente verwenden, kein rohes <quote>...</quote> ausgeben.
• Für PDF-Export: Tabellen bevorzugt 2–4 Spalten; zu breite Informationen in Gruppenkarten umwandeln.
• Keine Mermaid-Diagramme mit horizontalem Scrollen; komplexe Logik mit vertikalem ASCII, schmalen Tabellen oder normalen Aufzählungspunkten darstellen.
• Wenn Benutzer „neue Version“ anfordert: Neues Dokument erstellen, keine alte Zusammenfassung überschreiben.

10. Qualitätstor durchlaufen, dann ausliefern

Jeweils references/quality-gate.md Punkt für Punkt ausführen. Wenn ein hochriskantes Element fehlschlägt, zuerst zu Beweiskarten oder Unternehmensdatenbank zurückgehen und korrigieren, nicht durch Glätten überdecken.

11. Nach jeder Sitzung muss ein Wachstumsschritt erfolgen

Nach bestandener Qualitätsprüfung des formellen Texts gemäß references/growth-loop.md das aktuelle run-packet.json generieren, dann ausführen:

python3 scripts/memory_tool.py ingest --state-dir <Zustandsverzeichnis> --packet <run-packet.json>
python3 scripts/memory_tool.py validate --state-dir <Zustandsverzeichnis>

Dieser Schritt fügt Meinungsereignisse hinzu, speichert Datenzeitpunkte, übernimmt vom Benutzer bestätigte Jargon-Einträge und baut current-context.md neu auf. Er überschreibt nicht automatisch SKILL.md: Einzelne Beobachtungen gehen ins Gedächtnis ein, Prozessregeln werden nur aufgestuft, wenn der Benutzer explizit eine Permanentisierung verlangt oder dasselbe Problem mindestens zweimal auftritt – so wird vermieden, dass die Zusammenfassung mit der Zeit voreingenommen wird.

Ein „Wachstumsschritt“ muss mindestens einen wiederverwendbaren增量 hinterlassen; wenn es in dieser Sitzung keine neuen Jargon-Einträge oder Meinungsänderungen gibt, muss dennoch „Meinung fortgesetzt / In dieser Sitzung nicht aktualisiert“ und der Datenstand as_of aufgezeichnet werden, um zu belegen, dass die sitzungsübergreifende Überprüfung stattgefunden hat. Wenn die Veröffentlichung fehlschlägt, der formelle Text aber die Qualitätsprüfung bestanden hat, kann publication_status=pending aufgezeichnet werden; wenn der formelle Text die Qualitätsprüfung nicht bestanden hat, darf kein erfolgreicher Ausführungslauf protokolliert werden.

Grenzen

• Dies ist eine Zusammenfassung von Kursmeinungen und eine Forschungshilfe, keine Echtzeit-Aktienempfehlung oder persönlicher Handelsplan.
• Spezifische Aktienurteile müssen das Live-Datum und die Bedingungen enthalten, sie dürfen nicht als aktuell noch gültige Empfehlung verpackt werden.
• Keine Veröffentlichung von Originaltexten kostenpflichtiger Kurse, vollständigen Transkripten, urheberrechtlich geschützten Folien oder großen Auszügen aus Drittanbieter-Forschungsberichten.
• Externe Überprüfungsergebnisse nicht als Niús Meinung ausgeben, Forscherurteile nicht als Niús eigene Worte schreiben.