TL;DR

AI Berkshire는 Claude Code Skill 집합과 병렬 에이전트 패턴을 결합해 가치투자 리서치의 일관성·정밀성·재현성을 확보한 프레임워크이다. 각 Skill은 하나의 연구 시나리오를 정의하고 호출 시 4개 에이전트가 각기 다른 투자 관점(段永平·巴菲特·芒格·李录)을 병렬로 조사한 뒤 Team Lead가 구조화된 결론과 가격 구간을 제시한다. 계산 파이프는 Python의 decimal.Decimal 기반 도구로 재무 산출을 정밀하게 검증하고, 정보 풍부도 등급·빠른 반증 체크리스트·다중 출처 교차검증으로 편향과 수치 오류를 줄인다. 실전 트랙레코드(2024:+69.29%, 2025 YTD:+66.38%)와 Claude Code의 Skill 배포 방식으로 즉시 실무에 적용 가능하지만, 외부 데이터 품질·API 접근성과 Claude Code 의존성은 도입 시 고려 요인이다.

주요 기능

• 여러 Skill 명령을 통해 단일 회사의 심층 리서치 자동 실행
• 4개 에이전트 병렬 연구로 상충하는 관점 도출 및 Team Lead의 종합 판정 도출
• financial_rigor.py를 이용한 정밀한 재무 산출과 다원 출처 교차검증
• 체크리스트·스코어링·세 가지 시나리오(낙관/중립/비관) 방식의 평가 출력
• 주가 이상 급변 시 10–15분 내 원인 귀속(news-pulse) 리포트 생성

어떻게 동작하는가

사용자는 Claude Code 환경에 Skill(.md)들을 등록하고 각 Skill을 호출하면 내부에서 4개의 에이전트가 병렬로 웹검색·데이터 교차검증·계산을 수행한다. 각 에이전트는 서로 다른 투자 관점을 담당하고 Team Lead가 종합해 구조화된 결론(통과/불통/회색지대, 가격구간 등)과 정밀 계산 결과를 생성한다. 계산 파이프는 Python의 decimal.Decimal 기반 정밀 산출과 다중 출처 크로스체크를 포함한다.

해결 문제

프롬프트 기반 단회성 분석의 일관성·정확성 문제를 해결해 동일 입력에 대해 재현 가능한 구조화된 투자 판단과 정밀 재무 산출을 제공한다.

지금 주목받는 이유

Claude Code Skill 형태의 에이전트 워크플로와 공개된 실전 트랙레코드(2024: +69.29%, 2025 YTD: +66.38%)로 사용자 관심이 증가했다.

차별점

• 네 명의 가치투자 관점을 각각 에이전트로 병렬 운용해 상충하는 관점을 명시적으로 생산함
• 정밀 금융 계산을 위한 tools/financial_rigor.py와 decimal.Decimal 기반 연산으로 수치 오류 가능성을 낮춤
• 하드 체크리스트·정보 풍부도 등급·반증(逆向) 검사 등 편향 완화 메커니즘을 워크플로에 내장
• Claude Code Skill 형식으로 즉시 배포 가능한 명령 집합을 제공해 사용 시작이 간단함

사용 사례

• 상장회사 개별 심층 리서치를 자동화해 동일한 기준으로 분기별 리포트 갱신하고 추적할 때
• 포트폴리오 구성 전 후보군을 빠르게 체크리스트·퍼널 방식으로 선별할 때
• 긴급한 주가 이슈 발생 시 10–15분 내 원인 귀속 리포트를 받아 대응 결정을 내려야 할 때
• 비상장기업(마이너·프라이빗) 가치를 다원적 근거로 추정하고 신뢰도 표기를 필요로 할 때

시작하기

Claude Code CLI를 설치한 뒤 레포를 클론하고 skills의 .md 파일을 Claude Code의 commands 디렉터리에 복사하면 즉시 호출 가능하다. 핵심 명령 예: npm install -g @anthropic-ai/claude-code; git clone https://github.com/xbtlin/ai-berkshire.git; cp ai-berkshire/skills/*.md ~/.claude/commands/; 이후 /investment-team 회사명처럼 Skill 호출.

요구사항

• node.js 및 npm(Claude Code CLI 설치용)
• Python3 (tools/*.py 실행용)
• Claude Code 계정 및 로컬 commands 디렉터리(~/.claude/commands) 접근
• 인터넷 접근(웹 검색·다중 출처 데이터 수집용)

벤치마크

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