Circle Of Competence

Name: Circle Of Competence
Author: kangarooking

kangarooking/buffett-letters-skill

44 installs
65 repo stars
Updated April 17, 2026
kangarooking/buffett-letters-skill

Identify the boundary of what you can understand and predict in investment or business decisions.

About

Define your circle of expertise to avoid overconfident bets outside your knowledge. Staying within bounds prevents costly misjudgments.

Expertise boundary mapping
Overconfidence prevention

Circle Of Competence by the numbers

44 all-time installs (skills.sh)
+1 installs in the week ending Aug 2, 2026 (Skillselion tracking)
Ranked #614 of 1,106 Finance & Trading skills by installs in the Skillselion catalog
Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)

npx skills add https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill --skill circle-of-competence

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Last updated	April 17, 2026
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What it does

Identify the boundary of what you can understand and predict in investment or business decisions.

Files

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能力圈判断

R — 原文 (Reading)

"If we have a strength, it is in recognizing when we are operating well within our circle of competence and when we are approaching the perimeter. Predicting the long-term economics of companies that operate in fast-changing industries is simply far beyond our perimeter."

— Warren Buffett, 1999年信

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I — 方法论骨架 (Interpretation)

能力圈是一个关于自我认知的决策框架。核心逻辑：

1. 每个人都有一个"能力圈"——你能在其中做出比市场更准确判断的领域 2. 能力圈的大小不重要，重要的是知道边界在哪 3. 能力圈由"历史判断准确率"定义，而非"熟悉程度"或"自信程度" 4. 在圈内犯错只是普通错误；在圈外犯错可能是灾难性的 5. 能力圈可以扩展，但只能通过长期积累而非突然突破

关键区分：熟悉 ≠ 能做准确判断。你可以在某个行业工作20年但仍然无法预测其经济走势。

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A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例1: 科技行业的回避

问题: 1990s科技股暴涨，是否应该投资？
方法论的使用: 巴菲特承认科技行业的长期经济前景"完全超出了我们的能力圈边界"
结论: 不投资，即使这意味着错过短期巨大收益
结果: 成功避开了2000年互联网泡沫的崩盘

案例2: 可口可乐的投资

问题: 如何判断一个投资是否在能力圈内？
方法论的使用: 可口可乐的商业模式——卖糖水——是巴菲特能理解和预测的
结论: 大量投资$13亿
结果: 28年后价值$250亿，年股息$7亿

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A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户会在什么情境下需要这个 skill?

1. 准备投资或进入一个"看起来很熟悉"的领域 2. 在某个领域有几次成功经历后想扩大范围 3. 别人都在谈论某个热门领域，产生了FOMO 4. 需要评估自己是否真的"懂"某个行业/公司/技术 5. 面对一个"看似简单"的商业机会

语言信号

"我觉得我理解这个行业"
"这个商业模式看起来很简单"
"大家都在投这个领域"
"我研究了一周，感觉已经看懂了"
"凭我在X领域的经验，Y应该也差不多"

与相邻 skill 的区分

与 margin-of-safety 的区别：安全边际问的是"价格够不够低"，能力圈问的是"我能不能判断价值"
与 real-conservatism 的区别：保守≠传统是关于不盲从，能力圈是关于不越界

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E — 可执行步骤 (Execution)

1. 列出历史判断记录

完成标准：写出了过去5-10年在该领域的判断及其结果（对/错/不确定）

2. 检验准确率是否超过随机水平

完成标准：用具体数据证明你在该领域的判断准确率确实高于"抛硬币"
判停条件：如果无法证明准确率高于随机 → 回答"这在我的能力圈之外"，停止

3. 识别边界信号

完成标准：列出了3个"我可能已经越界"的预警信号（如：需要用术语解释而非自己的话；无法简单描述商业模式；说不清竞争对手的优势来源）

4. 做出决策

完成标准：明确回答"在圈内"或"在圈外"，并给出具体理由

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B — 边界 (Boundary)

不要在以下情况使用此 skill

当你已经拥有经过验证的专业知识时（过度谦虚也是一种错误）
当决策的时间窗口极短且不需要深度分析时

作者在书中警告的失败模式

把"熟悉"等同于"理解"——在一个行业工作不代表能判断其经济前景
把"自信"等同于"能力"——自信感是最不可靠的能力圈指标
能力圈不扩展却以为在扩展——真正的扩展需要多年的学习和小规模测试

作者的盲点 / 时代局限

巴菲特用能力圈避开了科技行业，但也因此错过了亚马逊和谷歌——能力圈可能成为不学习的借口
"快速变化的行业"不等于"不可预测"——巴菲特的判断可能反映了代际认知局限而非行业本质
后期通过Apple投资弥补，说明能力圈确实可以扩展，但代价是不小的机会成本

容易混淆的邻近方法论

不是"风险厌恶"——你可以在能力圈内承担巨大的集中风险
不是"不学习新东西"——巴菲特本人也在不断学习新行业（如后来的Apple）

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审计信息

验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
测试通过率: 待阶段 4 验证
蒸馏时间: 2026-04-16

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  "skill": "circle-of-competence",
  "version": "0.1.0",
  "source_book": "《巴菲特致股东的信》 — 沃伦·巴菲特",
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      "prompt": "我是搞IT的，想投资房地产，感觉应该不难",
      "expected_behavior": "应激活 circle-of-competence，提示用户IT行业的判断力不能迁移到房地产",
      "notes": "典型的跨领域能力圈问题"
    },
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      "type": "should_trigger",
      "prompt": "这个新能源行业好像机会很多，我想研究一下就开始投",
      "expected_behavior": "应激活 circle-of-competence，质疑'研究一下'是否足以建立判断记录",
      "notes": "兴趣≠能力圈"
    },
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      "type": "should_trigger",
      "prompt": "大家都说AI是未来，我是不是也该投点AI股票",
      "expected_behavior": "应激活 circle-of-competence，提醒'大家都知道'不等于你理解这个领域",
      "notes": "从众心理与能力圈边界交叉"
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      "prompt": "帮我分析一下茅台的财务报表",
      "expected_behavior": "不应激活本skill，这是纯财务分析请求，不涉及领域边界问题",
      "notes": "诱饵：分析请求≠能力圈问题"
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      "prompt": "这个股票PE太高了，是不是被高估了",
      "expected_behavior": "不应激活本skill，这是估值问题而非能力圈边界问题",
      "notes": "诱饵：估值讨论≠能力圈讨论"
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      "prompt": "我看了很多研报，觉得我对半导体行业有了基本了解",
      "expected_behavior": "可能激活但应指出：看研报≠能力圈。能力圈由历史判断准确率定义，而非信息量",
      "notes": "边界：信息量与判断力的区别"
    }
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