Sistema local de memória para pesquisa de investimentos: 18 perfis de investidores analisam uma ação de forma independente e, depois, combinam os resultados em um consenso ponderado com evidências rastreáveis.
xbtlin/ai-berkshire
Um conjunto de skills para Claude Code e Codex que pesquisa empresas de capital aberto sob a ótica do investimento em valor, aplicando as abordagens de Buffett, Munger, Duan Yongping e Li Lu com análise multiagente.
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Esta página apresenta um projeto de código aberto e não constitui aconselhamento de investimento. Negociar e investir pode gerar perdas: avalie o risco por conta própria e siga as leis do seu país antes de usá-lo.
O que é?
AI Berkshire é uma coleção de skills de pesquisa de investimentos que funcionam com Claude Code e Codex. Cada skill é um comando, como /investment-research ou /earnings-review, que orienta um agente de IA por um fluxo de trabalho predefinido para analisar uma empresa listada em bolsa, abrangendo modelo de negócio, vantagem competitiva, gestão, riscos e valuation. A metodologia se organiza em torno de quatro investidores de valor: Warren Buffett, Charlie Munger, Duan Yongping e Li Lu. Cada um recebe uma perspectiva diferente, permitindo que suas conclusões entrem em conflito e sejam confrontadas entre si.
A estrutura busca resolver o problema de consistência ao pedir a um chatbot genérico que analise ações. Ela exige um veredito com faixas de preço, aplica uma checklist com resultados de aprovado, reprovado ou zona cinzenta e inclui um modo multiagente no qual quatro agentes pesquisam a mesma empresa de forma independente antes de um agente líder sintetizar os resultados. Uma ferramenta separada de rigor financeiro faz verificações com base em Decimal, como a conferência do valor de mercado e a validação cruzada entre várias fontes, para evitar números calculados mentalmente sem verificação.
O repositório contém 22 skills, uma biblioteca de exemplos de relatórios gerados e scripts de instalação para os dois clientes. É uma ferramenta de apoio à análise, não uma recomendação de investimento, e o README ressalta que os resultados dependem do modelo subjacente e devem ser verificados de forma independente.
Recursos principais
- 01Oferece 22 skills acionadas por comandos de barra, cobrindo pesquisa aprofundada, análise de resultados, triagem de setores e acompanhamento de portfólio.
- 02Executa um modo de equipe multiagente em que quatro agentes, cada um com uma perspectiva diferente, pesquisam uma empresa em paralelo.
- 03Exige vereditos e faixas de preço explícitos, em vez de resumos equilibrados.
- 04Inclui uma ferramenta em Python para conferir valor de mercado, índices de valuation e validação cruzada entre várias fontes usando aritmética decimal exata.
- 05Instala-se no Claude Code e no Codex por meio dos scripts fornecidos.
Casos de uso
- Pesquisar a qualidade do negócio, a vantagem competitiva e o valuation de uma empresa listada em bolsa antes de decidir se vale a pena aprofundar a análise.
- Analisar um relatório anual ou trimestral linha por linha com um fluxo estruturado de revisão de resultados.
- Fazer uma triagem de um setor ou índice para encontrar empresas que atendam a uma checklist de investimento em valor.
- Acompanhar ao longo do tempo se a tese por trás de uma posição existente continua válida.
Início rápido
- 1
Instale o Claude Code via npm
npm install -g @anthropic-ai/claude-code - 2
Clone o repositório
git clone https://github.com/xbtlin/ai-berkshire.git - 3
Instale as skills no diretório de commands do Claude Code a partir da pasta do repositório
./scripts/install-claude-commands.sh - 4
Execute uma research skill dentro do Claude Code
/investment-research 腾讯
Antes de usar
- As deep research skills consomem muitos tokens porque executam várias rodadas de pesquisa e síntese multiagente.
- É preciso instalar o Claude Code ou o Codex primeiro; as skills dependem desses clientes.
- Os números de histórico do README são autodeclarados e não foram verificados de forma independente.
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Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é ai-berkshire?
- Um conjunto de skills para Claude Code e Codex que pesquisa empresas de capital aberto sob a ótica do investimento em valor, aplicando as abordagens de Buffett, Munger, Duan Yongping e Li Lu com análise multiagente. AI Berkshire é uma coleção de skills de pesquisa de investimentos que funcionam com Claude Code e Codex. Cada skill é um comando, como /investment-research ou /earnings-review, que orienta um agente de IA por um fluxo de trabalho predefinido para analisar uma empresa listada em bolsa, abrangendo modelo de negócio, vantagem competitiva, gestão, riscos e valuation. A metodologia se organiza em torno de quatro investidores de valor: Warren Buffett, Charlie Munger, Duan Yongping e Li Lu. Cada um recebe uma perspectiva diferente, permitindo que suas conclusões entrem em conflito e sejam confrontadas entre si.
- ai-berkshire é gratuito? Qual é a licença?
- ai-berkshire é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- ai-berkshire ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de ai-berkshire foi em 4 de nov. de 2026.
- Para que posso usar ai-berkshire?
- Pesquisar a qualidade do negócio, a vantagem competitiva e o valuation de uma empresa listada em bolsa antes de decidir se vale a pena aprofundar a análise. Analisar um relatório anual ou trimestral linha por linha com um fluxo estruturado de revisão de resultados. Fazer uma triagem de um setor ou índice para encontrar empresas que atendam a uma checklist de investimento em valor. Acompanhar ao longo do tempo se a tese por trás de uma posição existente continua válida.
- Como instalar ai-berkshire?
- Instale o Claude Code via npm: npm install -g @anthropic-ai/claude-code Clone o repositório: git clone https://github.com/xbtlin/ai-berkshire.git Instale as skills no diretório de commands do Claude Code a partir da pasta do repositório: ./scripts/install-claude-commands.sh Execute uma research skill dentro do Claude Code: /investment-research 腾讯
- Onde consigo ai-berkshire?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/xbtlin/ai-berkshire
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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