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Agent Skill · 研究检索

no-leverage(无杠杆)

no-leverage 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

no-leverage 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 54,679。

总安装 499周安装 20GitHub Stars 22下载 162核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:no-leverage(无杠杆)
来源仓库:https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill
仓库路径:skills/no-leverage
安装命令:
npx skills add https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill --skill no-leverage
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill --skill no-leverage

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装并使用。安装前需确认权限范围和维护状态,注意是否触发联网或命令执行。

no-leverage 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/no-leverage

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill --skill no-…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

no-leverage 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill --skill no-leverage。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

no-leverage 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

no-leverage 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

no-leverage 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

no-leverage 用的人多吗?

公开数据是累计安装 499 次,近一周安装 20 次,下载 162 次,GitHub 22 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

no-leverage 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
no-leverage

无杠杆 · 本页

49922权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

不用杠杆 / 财务堡垒

R — 原文 (Reading)

"There is simply no telling how far stocks can fall in a short period." (2017) "A string of wonderful numbers times zero will always equal zero. Don't count on getting rich twice." — Munger (2022)

I — 方法论骨架

核心逻辑:任何正数乘以零 = 零。

  • 杠杆在顺利时放大收益,但一次灾难足以永久出局
  • 伯克希尔股价历史上有4次下跌37%-59%——如果用了杠杆任何一次都足以出局
  • 因此:永远保持充足现金($300亿+),永远不依赖陌生人的善意
  • "宁取颠簸的15%也不要平滑的12%"——但前提是15%的路径上不会归零

A1 — 书中的应用

案例: 伯克希尔四次大跌

  • 使用: 1973-75(-59.1%), 1987(-37.1%), 1998-2000(-48.9%), 2008-09(-50.7%)
  • 结果: 如果用了杠杆,任何一次都足以永久出局。这是"不用杠杆"最强有力的实证论据

A2 — 触发场景

  1. 考虑用保证金/贷款买股票
  2. 有人建议"低成本融资投资"
  3. 评估一家公司的财务安全性
  4. 决定是否应该保持现金储备

语言信号

  • "要不要加杠杆?"
  • "利率这么低,借钱投资划算吗?"
  • "用保证金买合算吗?"
  • "为什么保持这么多现金?"

与相邻 skill 的区分

  • 与 margin-of-safety 的区别:安全边际是单个投资的保护,不用杠杆是整体财务策略

E — 可执行步骤

  1. 计算归零概率

- 完成标准:在杠杆X倍下,资产需要跌多少才会爆仓?这个跌幅历史上出现过几次?

  1. 检查能否承受最大回撤(不加杠杆)

- 完成标准:如果资产跌50%,你是否仍然不需要被迫卖出?

  1. 建立现金缓冲

- 完成标准:保持至少6个月生活费的现金,永远不用完

B — 边界

  • 不用杠杆 ≠ 不借钱——巴菲特用保险浮存金(一种"杠杆"),但成本为负且不可被"挤兑"
  • 极少数情况下杠杆可能是合理的(如套利,有确定性时间表)
  • 作者盲点:巴菲特有保险浮存金这种独特杠杆——普通人可能永远无法获得低成本杠杆

相关 skills (阶段 3 填充)

  • composes-with: margin-of-safety, float-thinking

审计信息

  • 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
  • 蒸馏时间: 2026-04-16

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

Codex

31.79%
按下载量换算51

Claude

31.78%
按下载量换算51

Cursor

17.4%
按下载量换算28

Gemini CLI

9.57%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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