從以前我就很需要『第二大腦』的筆記軟體作為手邊的記憶工具，從學生時期使用Google協作平台，到Blog，到Evernote、Notion與Heptabase
雖然這些套裝軟體都有其好用與方便之處
然而自從AI將寫程式的難度大幅降低之後，他也開啟了更多可能，例如客製化自己筆記的需求，以及更快的導入AI，而不需要等待其他產品增加『有限』的AI功能。
自己也很慶幸，活在AI技術通縮的年代，隨著AI模型商越來越捲，Google, OpenAI都推出免費層的AI API，讓我有能力免費的去使用AI打造自己的AI Blog與筆記軟體。
未來預計把各路大師（Bezos, Constellation, 蒙格）的股東信與股東會問答都加入，應該會蠻好玩的。
在這些大師區域會另外隔開來，以卡片的方式呈現。
連結點此
由於我是使用免費的網站部署工具，以及免費的AI，所以開啟速度會比較慢，開啟網站後可以先去泡杯咖啡（約1-2分鐘），等他開啟
若有什麼建議也歡迎跟我說
*由於免費AI是會納入這些巨頭的訓練資料，所以再問問題時，不建議將個資拿出來問，我這邊是不會儲存各位問的問題的。
下面是我剛剛玩的AI問答
問：巴菲特對好生意、好團隊、好估值的定義是什麼
答：
根據提供的部落格文章內容，巴菲特（或文中涉及的投資實體）對於「好生意」、「好團隊」及「好估值」的定義或相關考量如下：
好生意 (Good Business):
根據提供的內容，巴菲特（及其合夥人）尋找的「好生意」包含以下特徵或考量：
持續的盈利能力： 文章明確指出尋找「證明具有持續的盈利能力」的企業，並對「扭虧為盈」的情況或對未來預測不感興趣 (來源 9, 11, 19)。
良好的股本回報率且很少或沒有債務： 尋找在「使用很少或沒有債務的情況下，能在股本上獲得良好回報的業務」 (來源 9, 11)。
簡單且易於理解的業務： 如果業務包含很多技術，他們可能無法理解，因此偏好「簡單的業務」 (來源 9, 11)。
經濟特許經營權 (Economic Franchises)： 文章區分了「經濟特許經營權」和一般「企業」。經濟特許經營權源於一種被需要或渴望、客戶認為沒有近似替代品且不受價格管制的產品或服務。這種特徵使得公司能夠積極定價並獲得高資本回報率，甚至能容忍管理不善 (來源 2)。相比之下，一般的「企業」只有在是低成本營運者或供應緊張時才能獲得超額利潤，且更容易因管理不善而受損 (來源 2)。
非「大宗商品」產品且無過剩產能： 文章在討論保險業時提到，處於有大量產能過剩且產品是「大宗商品」（難以差異化）的行業，是盈利困難的主要對象 (來源 11, 17)。成功的企業通常能夠建立和強調產品或服務的特殊品質以實現差異化 (來源 11, 17)。
能夠產生價值和增殖的資產： 文章將黃金這種「沒有太大用處，也不能增殖」的資產與能產生價值的「生產性資產」進行對比，暗示偏好後者 (來源 16)。
好團隊/管理層 (Good Team/Management):
關於團隊或管理層，提供的內容提到：
管理層到位： 尋找那些已經有良好管理層在位的企業，他們無法提供管理 (來源 9, 11, 19)。
評估管理能力： 在考慮「控制股權」情況時，會評估公司的未來和「管理層的能力」 (來源 1)。在需要時，可能會加強管理層 (來源 15)。
區分傳統與保守： 文章認為保守的行動源於「明智的假設、正確的事實和合理的推理」，這與管理層的判斷力有關，而不是僅僅遵循傳統做法 (來源 7)。
批評投資管理中的集體決策、從眾和惰性： 文章認為這些因素是許多投資組織表現不佳的原因，暗示好的投資團隊需要避免這些問題 (來源 7)。
強調承保紀律： 在保險業務中，「核保紀律」至關重要，好的團隊會堅持評估風險、忽略市場份額、限制風險累積並避免道德風險 (來源 11, 18)。
好估值 (Good Valuation):
關於估值，提供的內容顯示以下考量：
相對低估： 在「一般 - 相對低估」類別中，尋找價格相對於「同等質量的證券」相對便宜的證券，要求與當前估值標準有顯著差異 (來源 1, 13)。
有吸引力的購買價格： 在「控制股權」情況下，進入的必要條件是「有吸引力的購買價格」。一旦獲得控制權，其價值由「企業的價值」決定，而非市場的非理性波動 (來源 13, 15)。
價值基於企業所能產生的： 文章在討論黃金時提到其價值不來自生產，而是基於未來有人願意支付更高價格，與之對比的是「生產性資產」，暗示估值應基於企業實際能產生的價值 (來源 16)。
尋求較大的利潤空間 (Margin of Profit)： 在「控制股權」投資中尋求較大的利潤空間 (來源 15)。
對基於歷史模型的估值保持懷疑： 文章批評了基於過去數據的「回測」模型，認為它們容易出錯，尤其是在環境發生變化時 (來源 30)。他們警告投資者應「小心帶著公式的怪咖」，並檢查符號背後的假設 (來源 30)。