早在發出 105（畫樹）那篇文章的時候，我就知道這一天會來。
我只是沒想到會這麼快。
當時我說過：把這套方法攤開來寫，等於把引擎拆給你看。我預計會有人 reverse engineer。
現在真的開始發生了。
但我也說過：我只是站在前人的肩膀上。科學精神不是我發明的。MECE 不是我發明的。我的使命是把知識交給下一個能用上的人。
所以今天，我決定再走一步。
我把整套方法論——從敘事偵測、假設樹建構、情景估值，到每日自動監控——封裝成了 AI Agent 技能文件。
這不是一篇文章，不是一個 PDF，不是一段教學影片。這是一組結構化的指令，直接載入 Perplexity Computer、Claude Coworker、或 ChatGPT Agent，你的 AI 就能端到端執行整套流程。
166 個商業策略框架。MECE 假設樹。可證偽條件。自動監控。全部內建。
而且你可以導入自己的專業知識——行業研究、自建模型、過往筆記——讓框架真正成為你自己的武器。
這套方法已經被不同背景的從業者驗證：
→ Anthony Yiu（CFA） 結合煙草行業知識，用 Claude Opus 4.6 建了一個雙週訊號產生器——”Very sound logical framework. I just shared with my friends and they also find it useful.”
→ Kevin Curran（CFA） 用 NotebookLM + Gemini 跑了幾隻股票，加上概率權重——”Looks good.”
→ Tiger Capital Research（Princeton-based α trading team）直接 restack 了我的研究，他們每天壓縮 12 小時市場訊號到 5 分鐘——一支專業量化團隊的認可。
→ VegaTrader（SPY & VIX trader）看到之後主動私訊——”I love what you’re doing!”
→ Recital 在 Substack 公開推薦——”A highly logical analytical framework you can combine with your domain expertise to elevate the quality of investment analysis.”
市場上會有人模仿方法論。但沒有人比原作者更清楚每一個設計決定背後的 why。
這是源頭。不是複製品。
這個產品不是給所有人的。
先講清楚——每跑一次完整的分析流程（敘事偵測 → 假設樹 → 情景估值），AI Agent 的 token 消耗不低 (~100 HKD)。每天自動監控，token 成本會持續累積。這不是一個「買完放著」的東西，是一個「每天燒子彈」的系統。
所以這是給三種人的：
第一種：專業投資者。 管理的資金規模讓這個成本根本不算成本。你需要的是一個比你更不會累、更不會遺忘、更不會情緒化的分析流程——把重複勞動交給機器，把判斷力留給自己。
第二種：機構。 研究團隊、基金、資產管理公司。需要一套可重複、可審計、可部署到多名分析師的方法論框架。按席位授權，支持團隊部署。
第三種：和我一樣的人。 基層出身。沒有家底，沒有名校MBA，沒有人脈帶你入行。但你相信靠自己的腦袋和紀律，可以在市場裡找到別人看不見的東西。你願意把別人花在社交和應酬的時間，拿來一個假設一個假設地拆、一棵樹一棵樹地畫。你知道 alpha 不是從天上掉下來的——是從無數個被推翻的假設裡，活下來的那一個。
如果你是第三種人，你不需要我告訴你這值不值。你自己會算。
兩個版本。選適合你的。
🟢 Professional — 個人投資者
完整的分析引擎：敘事偵測 → 假設樹建構（166 框架）→ 情景估值 → 假設樹自動監控。僅限個人投資研究——嚴禁任何商業用途，包括付費訂閱內容（Substack、Patreon）、付費教育、顧問服務、基金管理等。
→ https://90spminvesting.gumroad.com/l/szgub
🔵 Institutional — 機構及商業用途
與 Professional 相同的完整技能文件，加上商業使用權：可用於付費研究報告、基金投資流程、顧問交付物、付費訂閱內容、教育課程等。按席位授權，支持團隊部署。首年購買後，續期 $9,999／席位／年。
→ https://90spminvesting.gumroad.com/l/hafqow
為了部落。
我被標題吸引進來了
只畫樹，會不會只見樹不見林？
有沒有興趣畫林？畫macro?