牛得林奇每周课程总结
目标
把长直播还原成一份“读者能迅速抓住主线、又查得到全部公司”的正式总结。
不要把课件压缩成摘要。直播转写是判断牛总观点、态度和重要程度的主证据；课件只用于校正术语、数字、标题和材料背景。参考总结只学习结构与可读性，不继承其事实或观点。
“全面”不等于平均用力：正文展开重要主题，文末用全量台账覆盖每一家被点名的公司。这样既不漏项，也不让一百条课件淹没牛总真正强调的内容。
开始前
- 确认输入：直播转写、课程课件、课程日期和可选参考稿。用户没有指定输出时，默认新建飞书文档；用户可以改为 Markdown、DOCX、PDF 或其他位置。
- 原始文件缺少一项时继续处理已有材料，但明确能力边界：
- 只有转写：可总结牛总观点，术语和数字校正置信度下降；
- 只有课件：只能做课件摘要，不能称为“牛总直播观点总结”；
- 没有参考稿：不影响内容提炼。
- 读取 references/growth-loop.md，定位或初始化跨期状态目录。每期开始先读
current-context.md、jargon-glossary.json和最近观点；不要依赖对话记忆。 - 默认输出为飞书 Docx：读取状态目录的
config.json，使用其中的父节点；没有父节点时创建到个人文档库。如当前 Agent 提供飞书文档 Skill／工具，先读取其操作规则再发布；没有飞书能力时保存本地 Markdown 并标记待发布。默认创建新文档，不覆盖旧版本。用户明确指定其他位置或形式时覆盖默认配置。 - 如需核对会变化的证券代码、上市状态、公告或价格，优先使用交易所、监管机构、公司公告等一手来源。外部核查只能纠错或补口径，不能替牛总补造观点。
- 完整读取 references/speaker-profile.md，用牛总的身份、投资风格和语言习惯帮助消歧、去噪和识别言语功能。人物背景是弱先验，不得覆盖当期直播证据，也不得作为固定介绍写入正式稿。
必须建立的中间产物
不要直接从长转写写成文章。先在工作目录建立以下内部材料；它们不进入群内正式稿：
- 结构索引：开场、过课件、答疑、结尾及原始段落／时间锚。
- 转写校正表：原词、校正词、依据、置信度。
- 主题证据卡：观点归属、态度、重要级、逻辑链、数字和反证。
- 公司全量台账：每一家被点名的上市公司、未上市公司及明确指代的证券工具。
- 课程身份资产清单：方法论、书单／工具、牛基50等课程池变动、学员暗语、牛总利益关联。
- 观点修正记录：牛总在当期或跨期明确推翻、降级、升级的判断；以最新明确表态为当前结论，同时保留变化原因。
- 本期成长包：本期新增暗语、观点事件、数据快照、用户纠正和输出地址；按
run-packet固定结构记录。
需要字段和判定方法时，读取 references/evidence-model.md。
工作流
1. 提取并保留证据锚
- 提取转写正文，保留原始段落号或时间戳。
- 提取课件页码、标题、正文和关键图表信息。
- 保留原始文本，不在唯一证据上直接覆盖改写。
- 课件与转写按公司名、专有名词、数字、日期和讲课顺序匹配；不确定时留空，不强行对应。
2. 清洗语音转写
- 删除无信息口头语、机械重复和识别噪声，但保留表达态度强度和个人风格的原话。
- 课件与上下文能唯一确认时直接校正。
- 高概率但不唯一时写
_（疑似：……）_。 - 无法确认且会影响结论时写
_（原文不清）_；不影响主线的噪声可删除。 - 重点复核公司、人名、证券代码、行业术语、单位、年份、价格和数量级。
- 利用人物背景提高候选词排序，例如买方／卖方、牛基50、券商研究所、行业暗号及长期关注赛道；但只有课件或上下文能唯一确认时才能直接校正。
- 先查状态目录的
jargon-glossary.json。其中user_confirmed映射可直接用于校正；模型推断或单次转写猜测只能进入待确认队列，不能污染正式暗语库。
不要为了文句顺滑，把含混或矛盾的话改成逻辑完美的结论。
3. 还原讲课顺序
按语义识别并保留：
开场主动判断 → 按课件过稿 → 答疑落到公司与价格 → 结尾回扣／补充
开场与答疑通常比课件标题更能代表牛总的真实优先级。牛总跳讲、回讲或明确说“这个不用讲”时，以直播行为为准。
4. 判定观点归属、态度和重要性
为每条重要信息标明归属：牛总观点、课件观点、提问者说法、外部核实事实或研究者点评。
态度标签统一为：
- 🔥 牛总强调：主动提出、反复回扣或使用强确定词；
- ✅ 牛总认同：明确看好、认可、纳入池子或认为可以关注；
- 🟨 牛总保留：方向认可但对估值、时点或兑现存疑；
- ❌ 牛总否定：明确认为贵、逻辑不成立、蹭概念或基本面不支持；
- 😄 玩笑／反讽：夸张收益、轮动暗号或明显非正式判断；
- 📄 课件观点／未评价：只念标题或复述材料，牛总没有表态；
- ❓ 待核实：转写不清、口径不明或重要事实尚未核准。
允许同一公司同时存在“长期认同＋短期保留”。不要压成单一看多或看空。
牛总擅长主动复盘和修正。出现“我以前认为／现在要改”“上周说过／这次修正”等信号时，单列观点变化：旧判断、最新判断、变化原因和后续验证。最新明确表态优先，但不要删除旧判断造成的语境。
跨期比较时，使用 current-context.md 中最近有效观点，把本期标成：首次出现、延续、增强、减弱、反转或条件变化。没有当期证据时写“本期未更新”，不能把历史态度冒充本期表态。
重要性分为：
- A级：开场主线、反复强调、明确价格／估值／排序、答疑回访、反对课件或形成可复用框架；
- B级：完整展开、支撑主线、给出行业筛选或公司比较；
- C级：只念标题、解释公司做什么或没有新增判断。
正文详写 A，适度写 B，C 级合并为快速过稿或只进入公司台账。
5. 执行课程身份资产硬覆盖
普通重要度不能压掉下列内容：
- “道与术”、周期观、市场观等牛总方法论：独立标题，按 A 级处理；
- 牛总明确推荐的书、工具、指数或 ETF：完整列名，至少 B 级；
- 牛基50、牛基指数及其他课程池调入调出：独立标题，调出、调入、理由和替换逻辑放在同一处；
- “先遣图”“大炮手”“蝴蝶迷”等学员暗语：保留原词，用高亮框或窄表格解释；
- 牛总本人投资、持有、参与融资或项目关联：醒目标注利益关联。
“牛基50”是课程股票池名称，不按字面推断只有50只。历史／非最新版股票池可用于校正简称和发现课程关系，但不能证明当期仍在池，也不能因为表中没有就否定牛总当期口径。
6. 建立公司全量台账
至少做两遍扫描：
- 按公司名、别名、产品名和证券代码扫描整份转写；
- 按主题证据卡反查所有公司是否已经入表。
合并简称、旧名和口误，但保留不能唯一确认的候选。每家公司都要记录：
- 正式简称、代码、市场／是否未上市；
- 出现环节和提及原因；
- 牛总态度与重要级；
- 公司核心内容和判断逻辑；
- 所有价格、估值、市值、时间窗口、催化和风险；
- 对未来股价的判断类型、条件、期限和置信度。
股价判断分成以下类型，避免把不同口径混为一谈：
- 明确目标价；
- 目标市值或估值倍数，可换算但必须展示假设；
- 方向判断，如“还有空间”“高位风险”“先跌后看”；
- 条件式路径，如“若资产注入完成，则……”；
- 当前价／历史价引用，不是预测；
- 玩笑、反讽或转述他人目标，不是牛总正式预判；
- 未给出明确股价预判。
牛总没有预测时必须写“未给出明确股价预判”，不能替他推导目标价。详细字段见 references/evidence-model.md。
7. 审查核心逻辑
只对 A 级及少数关键 B 级主题做点评，固定检查四层：
事实发生了吗？
↓
如何改变行业供需、成本、价格或折现率？
↓
目标公司的收入、利润和现金流暴露有多大？
↓
当前估值、资本开支、摊薄和时间价值是否支持股东回报？
点评要回答：A 为什么能推到 B、缺哪项数据、什么情况会证伪。把点评明确标成“研究者点评”，不要混入牛总原意。
8. 生成正式稿
先写结论，再按讲课顺序展开。使用 references/output-template.md 的结构，并根据当周内容删去空章节。
正式稿的核心要求：
- 标题写“牛得林奇（牛总）”，正文统一称“牛总”；
- 开头用三分钟总览给出主线、方向排序和最关键标的；
- 核心公司写清代码、价格／估值口径、股价判断、条件和风险；
- 课程池调整、方法论、书单和暗语拥有醒目位置；
- 正文最后给出“四列表”的全部公司台账：公司（代码）｜态度｜核心内容｜未来股价预判；
- 不逐条复述课件，不把 C 级材料写成长段；
- 不在公开稿放本地路径、证据锚、内部方法说明或付费课程大段原文。
标的字体规则
先给核心标的分配语义标记，再用 scripts/stance_markup.py 确定性渲染：
[[VERY_BULLISH:公司（代码）]]：牛总非常看好、反复强调、核心持有或明确强推；飞书显示为橙色加粗；[[GENERAL:公司（代码）]]：一般看好、中性、保留、只作讨论或态度不够强；飞书显示为加粗；[[VERY_BEARISH:公司（代码）]]：牛总非常不看好、明确让躲开、不纳入或称没有价值；飞书显示为绿色加粗。
课程专用配色中，绿色表示“明确回避”，与常见“绿色=推荐”相反，因此开篇图例必须解释。只有明确强态度才使用橙色或绿色；“公司好但贵”、短期谨慎或没有表态一律只加粗。长期强看好但短期谨慎时可用橙色，同时在文字中写清两个时间尺度；态度冲突无法归并时只加粗。
9. 适配发布载体
- 默认生成飞书可解析的 Markdown，并允许混用飞书行内 XML 颜色标签。发布前运行
stance_markup.py --format feishu，确保没有语义占位符残留。 - 飞书引用使用已支持的 blockquote／callout，不输出原样
<quote>...</quote>。 - 为便于导出 PDF，表格优先 2—4 列；过宽信息改成分组卡片。
- 不使用需要横向滚动的 Mermaid 图；复杂逻辑使用竖向 ASCII、窄表格或普通分点。
- 若用户要求“新建版本”，必须创建新文档，不覆盖旧总结。
10. 通过质量闸门后再交付
逐项执行 references/quality-gate.md。如任一高风险项失败，先回到证据卡或公司台账修正，不要直接润色掩盖。
11. 每期结束必须完成一次成长
正式稿通过质检后，按 references/growth-loop.md 生成本期 run-packet.json，再执行：
python3 scripts/memory_tool.py ingest --state-dir <状态目录> --packet <run-packet.json>
python3 scripts/memory_tool.py validate --state-dir <状态目录>
该步骤会追加观点事件、保存数据时点、吸收用户确认的暗语并重建 current-context.md。它不会自动改写 SKILL.md：单期观察进入记忆，流程规则只有在用户明确要求永久化，或同类问题出现至少两次后才晋升，避免越总结越偏。
一次“成长”至少要留下一个可复用增量；如果本期没有新暗语或观点变化，也要记录“观点延续／本期未更新”和数据 as_of，证明完成过跨期核对。发布失败但正文已通过质检时，可以记录为 publication_status=pending；正文未通过质检时不得写入成功运行记录。
边界
- 这是课程观点总结和研究辅助，不是实时荐股或个人交易计划。
- 具体股票判断必须保留直播日期和条件，不能包装成当前仍有效的建议。
- 不发布付费课程原文、完整转写、版权课件或大段第三方研报。
- 不把外部核查结果冒充牛总观点，也不把研究者判断写成牛总原话。