牛得林奇毎週コース要約

目標

長いライブ配信を、「読者が素早くメインラインを掴め、かつすべての企業を確認できる」正式な要約に変換する。

教材を圧縮して要約にしてはいけない。ライブ配信の文字起こしは、牛総の見解、態度、重要度を判断するための主要な証拠である。教材は用語、数字、タイトル、資料の背景を校正するためにのみ使用する。参考要約は構造と可読性のみを学び、事実や見解を継承してはならない。

「全面」は均等に力を入れることを意味しない。本文では重要なテーマを展開し、文末では言及されたすべての企業をフル台帳でカバーする。これにより、項目を漏らさず、かつ100の教材が牛総が本当に強調した内容を埋もれさせることも防ぐ。

開始前

入力を確認する：ライブ配信文字起こし、コース教材、コース日付、およびオプションの参考原稿。ユーザーが出力を指定しない場合、デフォルトで新しいFeishuドキュメントを作成する。ユーザーはMarkdown、DOCX、PDF、または他の場所に変更できる。
元のファイルの一部が欠けている場合は、入手可能な資料で処理を続行するが、能力の境界を明確にする：
- 文字起こしのみ：牛総の見解を要約可能。ただし、用語と数字の校正の信頼度は低下する。
- 教材のみ：教材の要約のみ可能。「牛総のライブ配信見解の要約」とは呼べない。
- 参考原稿なし：内容の抽出には影響しない。
references/growth-loop.md を読み込み、期間間状態ディレクトリを特定または初期化する。各期の開始時にまず current-context.md、jargon-glossary.json および最新の見解を読む。会話の記憶に依存してはならない。
デフォルト出力はFeishu Docx：状態ディレクトリの config.json を読み込み、その中の親ノードを使用する。親ノードがない場合は個人ドキュメントライブラリに作成する。現在のAgentがFeishuドキュメントのSkill／ツールを提供している場合、まずその操作ルールを読み込んでから公開する。Feishu機能がない場合は、ローカルMarkdownを保存し、公開待ちとしてマークする。デフォルトで新しいドキュメントを作成し、古いバージョンを上書きしない。ユーザーが他の場所や形式を明示的に指定した場合は、デフォルト設定を上書きする。
変更される可能性のある証券コード、上場状況、公告、価格などを確認する必要がある場合は、取引所、規制当局、会社公告などの一次情報源を優先的に使用する。外部検証は誤りの訂正または口径の補完のみに使用し、牛総の見解を補って作成してはならない。
references/speaker-profile.md を完全に読み込み、牛総の身分、投資スタイル、言語習慣を使用して、曖昧さの解消、ノイズ除去、発話機能の識別に役立てる。人物背景は弱い事前確率であり、当期のライブ配信の証拠を上書きしてはならず、固定の紹介として正式原稿に記述してはならない。

必ず作成する中間成果物

長い文字起こしから直接記事を書いてはいけない。まず作業ディレクトリに以下の内部資料を作成する。これらはグループ内の正式原稿には含めない。

構造インデックス：オープニング、教材説明、Q&A、エンディング、および元の段落／タイムスタンプ。
文字起こし校正テーブル：元の単語、校正後の単語、根拠、信頼度。
テーマエビデンスカード：見解の帰属、態度、重要度、論理チェーン、数字、反証。
企業フル台帳：言及されたすべての上場企業、非上場企業、および明確に指示された証券商品。
コースポートフォリオアセットリスト：方法論、書籍リスト／ツール、牛基50などのコースプールの変更、受講者用語、牛総の利益関連。
見解修正記録：牛総が当期または期間間で明確に覆した、格下げした、格上げした判断。最新の明確な表明を現在の結論とし、変更理由も保持する。
今期成長パケット：今期の新しい用語、見解イベント、データスナップショット、ユーザー修正、出力アドレス。run-packet の固定構造に従って記録する。

フィールドと判定方法が必要な場合は、references/evidence-model.md を読み込む。

ワークフロー

1. エビデンスアンカーを抽出して保持する

文字起こし本文を抽出し、元の段落番号またはタイムスタンプを保持する。
教材のページ番号、タイトル、本文、重要な図表情報を抽出する。
元のテキストを保持し、唯一の証拠に直接上書き修正を加えない。
教材と文字起こしは、会社名、固有名詞、数字、日付、講義順序でマッチングする。確信がない場合は空白のままにし、強制的に対応させない。

2. 音声文字起こしをクリーニングする

情報のない口癖、機械的な繰り返し、認識ノイズを削除する。ただし、態度の強さや個人スタイルを表現する原文は保持する。
教材とコンテキストで一意に確認できる場合は直接校正する。
確率は高いが一意でない場合は _（疑似的に：……）_ と記述する。
確認できず結論に影響する可能性がある場合は _（原文不明）_ と記述する。メインラインに影響しないノイズは削除してもよい。
企業、人名、証券コード、業界用語、単位、年、価格、数量レベルの重点的な再確認を行う。
人物背景を利用して候補語のランキングを向上させる。例えば、バイサイド／セルサイド、牛基50、証券会社研究所、業界用語、長期注目セクターなど。ただし、教材またはコンテキストが一意に確認できる場合のみ直接校正できる。
まず状態ディレクトリの jargon-glossary.json を確認する。その中の user_confirmed マッピングは直接校正に使用できる。モデル推論や単一回の文字起こしの推測は、確認待ちキューにのみ入れることができ、正式な用語ライブラリを汚染してはならない。

文の滑らかさのために、曖昧または矛盾した発言を論理的に完全な結論に修正してはならない。

3. 講義順序を復元する

意味論的に認識し、以下を保持する：

オープニングの自主的判断 → 教材に沿って説明 → Q&Aで企業と価格に落とし込む → エンディングで回収／補足

オープニングとQ&Aは通常、教材のタイトルよりも牛総の実際の優先順位を代表する。牛総が飛ばし講義をしたり、戻って講義をしたり、「これは説明しなくていい」と明確に言った場合は、ライブ配信の行動を優先する。

4. 見解の帰属、態度、重要性を判定する

各重要情報に対して帰属を明記する：牛総の見解、教材の見解、質問者の発言、外部検証事実、または研究者のコメント。

態度ラベルは一律で：

🔥 牛総強調：自発的に提起、繰り返し回収、または強い確定的な言葉を使用。
✅ 牛総賛成：明確に好意的、認める、プールに組み入れる、または注目すべきと考える。
🟨 牛総保留：方向性は認めるが、バリュエーション、タイミング、または実現に疑問がある。
❌ 牛総否定：明確に割高、ロジックが成立しない、コンセプトに便乗、またはファンダメンタルズがサポートしないと考える。
😄 冗談／皮肉：誇張されたリターン、ローテーションの合図、または明らかに非公式な判断。
📄 教材の見解／未評価：タイトルを読むか資料を復唱しただけで、牛総は態度を示していない。
❓ 確認待ち：文字起こしが不明瞭、口径が不明、または重要な事実がまだ確認されていない。

同じ企業に対して「長期賛成＋短期保留」が同時に存在することを許容する。単一の強気または弱気に圧縮してはならない。

牛総は自発的な振り返りと修正を得意とする。「以前はこう思っていた／今は改める」「先週言った／今週は修正する」などのシグナルが現れた場合は、見解の変化を別途リストアップする：旧判断、最新判断、変化理由、その後の検証。最新の明確な表明を優先するが、旧判断によるコンテキストを削除してはならない。

期間間比較を行う場合は、current-context.md の最新有効な見解を使用し、今期を以下のようにマークする：初登場、継続、強化、弱体化、反転、または条件変更。当期の証拠がない場合は「今期は未更新」と記述し、過去の態度を今期の表明に見せかけてはならない。

重要性は以下に分類される：

A 級：オープニングメインライン、繰り返し強調、明確な価格／バリュエーション／ランキング、Q&A での再訪問、教材への反対、または再利用可能なフレームワークの形成。
B 級：完全に展開、メインラインをサポート、業界スクリーニングまたは企業比較を提供。
C 級：タイトルを読むだけ、企業の事業内容の説明、または新しい判断なし。

本文では A を詳述し、B を適度に記述し、C 級は簡単な通過または企業台帳にのみ入れる。

5. コースポートフォリオアセットのハードオーバーライドを実行する

通常の重要度では以下の内容を圧殺できない：

「道と術」、サイクル観、市場観などの牛総の方法論：独立したタイトル、A 級として扱う。
牛総が明確に推薦した書籍、ツール、指数、ETF：完全にリストアップし、少なくとも B 級。
牛基50、牛基指数、その他のコースプールの追加・削除：独立したタイトル。削除、追加、理由、置き換えロジックを同じ場所に配置する。
「先遣図」「大砲手」「蝴蝶迷」などの受講者用語：元の単語を保持し、ハイライトボックスまたは狭いテーブルで説明する。
牛総本人の投資、保有、資金調達への参加、またはプロジェクト関連：利益関連を目立つように注記する。

「牛基50」はコースの株式プール名であり、文字通り50銘柄しかないと推測してはならない。過去／非最新版の株式プールは、略称の校正やコース関係の発見に使用できるが、当期もプールにあることを証明できず、テーブルにないからといって牛総の当期の口径を否定してはならない。

6. 企業フル台帳を構築する

少なくとも2回スキャンを行う：

会社名、別名、製品名、証券コードで文字起こし全体をスキャンする。
テーマエビデンスカードを使って、すべての企業がすでにテーブルに入っているかを逆引きする。

略称、旧名、言い間違いを統合するが、一意に確認できない候補は保持する。各企業について以下を記録する：

正式略称、コード、市場／非上場かどうか。
登場したセクションと言及理由。
牛総の態度と重要度。
企業の核心的内容と判断ロジック。
すべての価格、バリュエーション、時価総額、時間枠、触媒、リスク。
将来の株価判断のタイプ、条件、期間、信頼度。

株価判断は以下のタイプに分類し、異なる口径を混同しないようにする：

明確な目標株価。
目標時価総額またはバリュエーション倍率。換算可能だが、仮定を示さなければならない。
方向性判断。「まだ余地がある」「高値圏のリスク」「まず下落、その後見極め」など。
条件付きパス。「資産注入が完了すれば……」など。
現在価格／過去価格の引用。予測ではない。
冗談、皮肉、または他人の目標の引用。牛総の正式な予測ではない。
明確な株価予測なし。

牛総が予測していない場合は「明確な株価予測なし」と記述し、目標価格を代わりに導出してはならない。詳細なフィールドは references/evidence-model.md を参照。

7. 核心ロジックをレビューする

A 級および一部の重要な B 級テーマにのみコメントを行い、固定で4つの層を確認する：

事実は発生したか？
    ↓
業界の需給、コスト、価格、または割引率をどのように変えるか？
    ↓
対象企業の収益、利益、キャッシュフローのエクスポージャーはどの程度か？
    ↓
現在のバリュエーション、設備投資、希薄化、時間的価値は株主リターンをサポートするか？

コメントはなぜ A から B に至るか、どのデータが欠けているか、どのような状況で反証されるかを回答する。コメントを明確に「研究者コメント」とマークし、牛総の意図に混入させてはならない。

8. 正式原稿を生成する

まず結論を書き、次に講義順序に沿って展開する。references/output-template.md の構造を使用し、当週の内容に応じて空のセクションを削除する。

正式原稿の核心要件：

タイトルは「牛得林奇（牛総）」とし、本文では統一して「牛総」と呼ぶ。
冒頭の3分間概要で、メインライン、方向性の順序、最も重要な銘柄を提供する。
核心企業については、コード、価格／バリュエーションの口径、株価判断、条件、リスクを明記する。
コースプールの調整、方法論、書籍リスト、用語は目立つ位置に配置する。
本文の最後に「4つのリスト」のすべての企業台帳を提供する：企業（コード）｜態度｜核心内容｜将来の株価予測。
教材を箇条書きで復唱せず、C 級の資料を長い段落に書かない。
公開稿にローカルパス、エビデンスアンカー、内部方法の説明、有料コースの長い原文を載せない。

銘柄のフォントルール

まず核心銘柄に意味論的マークを割り当て、次に scripts/stance_markup.py で決定的にレンダリングする：

[[VERY_BULLISH:企業（コード）]]：牛総が非常に好意的、繰り返し強調、核心保有、または明確に強く推奨。Feishuではオレンジ色太字で表示。
[[GENERAL:企業（コード）]]：一般的に好意的、中立、保留、議論のみ、または態度が十分に強くない。Feishuでは太字で表示。
[[VERY_BEARISH:企業（コード）]]：牛総が非常に好意的でない、明確に避けるよう指示、組み入れない、または価値がないと言及。Feishuでは緑色太字で表示。

コース専用配色では、緑色は「明確な回避」を意味し、一般的な「緑色＝推奨」とは逆であるため、冒頭の凡例で説明しなければならない。強い態度がある場合のみオレンジまたは緑色を使用する。「会社は良いが割高」、短期慎重、または態度なしは、すべて太字のみとする。長期強気だが短期慎重の場合はオレンジを使用可能で、文中に2つの時間軸を明記する。態度が競合して統合できない場合は太字のみとする。

9. 公開プラットフォームに適応させる

デフォルトで Feishu が解析可能な Markdown を生成し、Feishu インライン XML カラータグの混在を許可する。公開前に stance_markup.py --format feishu を実行し、意味論的プレースホルダが残っていないことを確認する。
Feishu の引用はサポートされている blockquote／callout を使用し、そのままの <quote>...</quote> を出力しない。
PDF エクスポートを容易にするため、テーブルは優先的に 2～4 列とする。幅が広すぎる情報はグループ化カードに変更する。
横スクロールが必要な Mermaid 図を使用しない。複雑なロジックには縦方向の ASCII、狭いテーブル、または通常の箇条書きを使用する。
ユーザーが「新しいバージョンを作成」を要求した場合は、新しいドキュメントを作成し、古い要約を上書きしない。

10. 品質ゲートを通過してから納品する

references/quality-gate.md を項目ごとに実行する。いずれかの高リスク項目が失敗した場合は、まずエビデンスカードまたは企業台帳に戻って修正し、直接ブラッシュアップして隠蔽しない。

11. 各期終了時に必ず一度成長を完了する

正式原稿が品質検査を通過した後、references/growth-loop.md に従って今期の run-packet.json を生成し、次を実行する：

python3 scripts/memory_tool.py ingest --state-dir <状態ディレクトリ> --packet <run-packet.json>
python3 scripts/memory_tool.py validate --state-dir <状態ディレクトリ>

このステップにより、見解イベントが追加され、データ時点が保存され、ユーザーが確認した用語が吸収され、current-context.md が再構築される。これにより SKILL.md が自動的に書き換えられることはない。単一期間の観察は記憶に入り、プロセスルールはユーザーが明示的に永続化を要求した場合、または同じ問題が少なくとも2回発生した場合にのみ昇格する。これにより、要約するたびに偏ることを防ぐ。

一度の「成長」では少なくとも1つの再利用可能な増分を残さなければならない。今期に新しい用語や見解の変更がない場合でも、「見解継続／今期は未更新」とデータの as_of を記録し、期間間チェックを完了したことを証明する。公開に失敗したが本文が品質検査を通過した場合は、publication_status=pending として記録できる。本文が品質検査を通過していない場合は、成功した実行記録を書き込んではならない。

境界

これはコースの見解要約と研究補助であり、リアルタイムの株式推奨や個人の取引計画ではない。
具体的な株式判断には、必ずライブ配信の日付と条件を保持し、現在も有効なアドバイスとして包装してはならない。
有料コースの原文、完全な文字起こし、著作権のある教材、または長大な第三者レポートを公開しない。
外部検証結果を牛総の見解になりすましたり、研究者の判断を牛総の原文として記述したりしてはならない。

牛得林奇每周课程总结