一、背景

ai-berkshire是一套基于巴菲特/段永平/费雪/格雷厄姆四大投资流派的 AI 投研工具集，原本依赖 Claude Code 作为运行时环境（Claude Code 负责读取 skill prompt → 调用 LLM → 执行工具 → 管理多 Agent 编排）。

开源链接：GitHub - xbtlin/ai-berkshire: AI 时代的伯克希尔：基于 Claude Code / Codex 的价值投资研究框架。巴菲特·芒格·段永平·李录四大师方法论 + 多Agent并行研究。| AI-era Berkshire: a value investing research framework built for Claude Code / Codex. 4 masters' methodologies + multi-agent adversarial analysis. · GitHub

这种依赖带来两个问题：

1. 必须安装 Claude Code，且需要 Anthropic API（国内访问不便、账号余额管理麻烦）；
2. 无法脱离 Claude Code 运行，不能打包成分发工具，也不能用国内大模型 API。

目标：改造为一套在 Windows 上可独立运行的 Python 工具，支持国内 AI 库（DeepSeek、通义千问、Moonshot 等），不依赖 Claude Code。

二、改造思路

核心是用 Python 替代 Claude Code 的运行时职责：

用户输入 → main.py 解析参数 ↓ skill_loader 加载 skills/*.md 并替换 $ARGUMENTS ↓ llm_client 发送给 LLM API ←→ tools.py 执行工具 ↓ (run_command / read_file / write_file LLM 返回文本或工具调用 / web_search / web_fetch / spawn_agent) ↓ (循环直到完成) 输出报告

关键设计

双 API 支持

通过.env中的LLM_PROVIDER切换：

• anthropic→ 走 Anthropic Claude 官方接口
• openai→ 走 OpenAI 兼容接口（DeepSeek、通义千问、Moonshot、本地 Ollama 等都兼容）

国内模型通过 OpenAI 兼容接口接入，无需改动业务代码。

三、安装验证过程（踩坑记录）

阶段 1：一键安装脚本的中中文乱码

最初用install.bat做一键安装，但批处理文件保存为 GBK 编码、终端是 UTF-8 时，中文注释会被解析成命令，报'AI' 不是内部或外部命令这类错误。

解决：把 install.bat 的所有输出改成纯 ASCII，避免编码问题。

阶段 2：依赖安装

python -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：cmd.exe 里 URL不能加反引号或引号，否则会被当作 URL 的一部分传给 pip。

验证：

python -c "import openai, anthropic; from duckduckgo_search import DDGS; print('OK')"

阶段 3：冒烟测试的 f-string 语法错误（Python 3.13）

_setup_helper.py里在 f-string 内部用了{\"version\"}转义，Python 3.13 对 f-string 语法更严格，直接报SyntaxError: unexpected character after line continuation character。

解决：重写_setup_helper.py，把内联的测试代码改为写入临时 .py 文件再执行，彻底避开引号转义地狱。

阶段 4：config.py 空文件导致 ImportError

运行时报：

ImportError: cannot import name 'load_config' from 'config'

排查发现config.py是空文件（之前写入被静默拦截），其他 3 个模块（skill_loader / tools / llm_client）都正常。

解决：重新写入config.py，实现.env加载 + 配置 dataclass。

阶段 5：API 余额与配置错配

第一次运行报402 Insufficient Balance，且诊断信息显示配置错配：

模型: deepseek-v4-pro ← 模型名是 DeepSeek 的 Provider: anthropic ← 但 Provider 却是 anthropic

两个问题：

1. Provider 与模型不匹配：DeepSeek 用 OpenAI 兼容接口，LLM_PROVIDER必须是openai，不是anthropic；
2. 模型名不存在：deepseek-v4-pro不是 DeepSeek 官方型号，正确的是deepseek-chat；
3. 余额不足：报错格式不是 DeepSeek 官方格式，疑似走了第三方中转账号。

解决：.env四项必须配套一致：

LLM_PROVIDER=openai LLM_API_KEY=sk-你的deepseek密钥 LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 LLM_MODEL=deepseek-chat

阶段 6：端到端验证通过

python main.py dyp-ask "用一句话解释什么是好生意"

输出：

✅ 整个链路跑通：环境安装 → config 加载 → skill prompt 组装 → LLM API 调用 → 中文输出正常。

四、使用方法

1. 安装

cd E:\Code\Open\ai-berkshire-main\standalone python -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 配置 .env

copy .env.example .env notepad .env

三个国内选项任选其一：

DeepSeek（推荐）

LLM_PROVIDER=openai LLM_API_KEY=sk-xxxx LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 LLM_MODEL=deepseek-chat

通义千问

LLM_PROVIDER=openai LLM_API_KEY=sk-xxxx LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 LLM_MODEL=qwen-plus

Moonshot（Kimi）

LLM_PROVIDER=openai LLM_API_KEY=sk-xxxx LLM_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1 LLM_MODEL=moonshot-v1-128k

3. 运行技能

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五、总结

成果

• 成功将ai-berkshire从 Claude Code 依赖改造为 Windows 独立运行工具；
• 支持国内 AI 库（DeepSeek / 通义千问 / Moonshot），通过 OpenAI 兼容接口接入，无需改动业务代码；
• 保留原项目全部 20 个技能功能，包括需要 function calling 的复杂技能（investment-checklist、news-pulse 等）。

踩坑总结

关于国内模型的注意事项

国内模型的 function calling 能力整体弱于 Claude/GPT-4o：

• DeepSeek / 通义千问：支持 function calling，能正常跑需要工具调用的技能；
• Moonshot：支持但稳定性略差；
• 如果某个 skill 跑起来 LLM 不调工具只给文本，换 DeepSeek 或 Qwen 试试。

适用场景

• 想用原项目投研技能但不想装 Claude Code 的用户；
• 想用国内大模型 API（成本更低、访问更稳）的用户；
• 想把工具打包分发给他人使用的场景。