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關於某派 · 誰在寫這些精讀

某派是一款投資知識 App,精讀 220+ 位投資大師的經典案例。這一頁講清楚誰在做這件事、內容怎麼來、AI 在哪一步參與、出了錯怎麼改——這些事比"我們是誰"重要多了。

主編

某派使用者
黃智濤 Zhitao Huang
創始人 / 主編 · 獨立開發者

某派的全部內容選題、事實校驗、AI 邊界規則由我一個人最終拍板。我不是投資專家,但我讀了 15 年價值投資,也親手把伯克希爾每年的致股東信通讀了三遍。某派的每一篇精讀都是我先確認"這本書 / 這次投資我能用一句話說清楚為什麼重要",才會進生產線。如果你發現內容有錯,請直接告訴我,我會改並致謝。

我們怎麼做一篇精讀

1選題

先回答"這一篇值得讀嗎"

每個 unit 進入生產線前要通過一個測試:這個案例 / 這本書提供的判斷模型,30 年後還會有人用嗎? 用不上的不做。比如「沃倫·巴菲特 1988 年重倉可口可樂」過測,因為「合理價格買偉大公司」這套思維框架 100 年內都會被用;但熱門的"某基金經理 2023 上半年戰績"通常不過測。

2一手資料採集

不用二手分析,只用原始素材

每一篇精讀引用的關鍵事實必須能追溯到一手資料。可口可樂這篇,所有持倉、回報、分紅資料都來自伯克希爾歷年致股東信 + SEC 13F + 可口可樂年報,不是從其他公眾號或文章摘抄過來的。一手資料清單見下方。

3結構化生成

AI 做框架,人做判斷

初稿由 Claude Sonnet 生成,但"為什麼重要 / 哪些觀點是反直覺的 / 普通人怎麼用"這三個判斷必須由我手寫後再讓 AI 擴充套件。AI 負責把我的判斷展開成讀得順的文字,不負責告訴我什麼是對的。

4事實校驗

所有數字 / 年份 / 引言三重校對

初稿出來後,所有數字 / 年份 / 直接引言由我對照一手資料逐條核對,不放心的會再交叉驗證 2-3 個獨立來源。"10 億美元買入"、"市值 250 億美元"這類數字寧可空著不寫也不靠記憶寫。校驗過的欄位在 JSON 裡有 verified 標記。

5音訊合成

MiniMax 知性男聲 audiobook_male_1

音訊版用 MiniMax 的 audiobook_male_1 朗讀,這是我手動比較了 11 個備選音色後選定的,標準是"讀 30 分鐘不累 + 數字讀得清楚 + 抑揚不誇張"。每篇音訊生成後我自己聽一遍頭尾各 30 秒,有斷句異常會重做。

6上線後

讀者反饋是最重要的事實校驗通道

App 內每篇精讀底部都有"指正"入口,直接郵件到 hql@growing.inc。已修正的勘誤清單見 /about/corrections,完全公開。截至 2026 年 5 月共修正過 14 條事實錯誤。

一手資料引用規範

下表列出某派目前內容生產中使用的一手資料型別 + 來源。所有引用都可在精讀詳情頁底部的「引用」欄追溯。

致股東信
伯克希爾 1965-2024 / Berkshire Hathaway Letters · 直接來自伯克希爾官網
SEC 檔案
10-K / 10-Q / 13F · 經 SEC EDGAR 資料庫
公司年報
直接來自被研究公司的 Investor Relations 頁面
大師著作
《聰明的投資者》《證券分析》《窮查理寶典》《彼得·林奇的成功投資》等英文 / 中文一手版本,引用時標註頁碼
公開訪談
CNBC / Bloomberg / 伯克希爾股東大會問答錄音及官方記錄
學術研究
SSRN / 哥倫比亞大學價值投資中心 / Jstor 等收錄的同行評議論文

AI 在某派內容生產中扮演什麼角色

誠實說明

某派的內容生產使用了 LLM(Claude Sonnet),不藏。但 AI 的邊界是明確的——

+AI 負責: 把人工確定的論點展開成讀得順的中文,生成段落過渡,調整節奏,起金句草稿。
+AI 負責: 跨案例搜尋相似主題,推薦相關精讀,輔助選題。
AI 不負責: 判斷"這個案例值不值得做"——由我手動選題。
AI 不負責: 給出具體數字 / 年份 / 引言——所有事實資料必須由人對照一手資料填入,AI 輸出的事實性數字一律視為不可信。
AI 不負責: 評論中國政策 / 監管 / 政治人物,這條在 prompt 層硬過濾。

發現錯誤怎麼辦

所有事實錯誤請直接郵件 hql@growing.inc,標題寫"勘誤"+精讀名。我會在 7 天內回覆並修正,致謝列表公開在 /about/corrections

如果只是觀點分歧(比如"巴菲特賣蘋果是不是對的"),歡迎在 App 內 AI 對話功能裡討論,我每月會挑讀者討論中有意思的角度補進相關精讀的"延伸思考"模組。

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勘誤 / 商務合作 / 一般聯絡 · hql@growing.inc
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