之前看了up史诗级韭菜的视频觉得海吉亚这个公司好像不错，所以就让ai帮忙分析一下。
使用的是普通的ChatGPT plus会员，用的是chat功能，开的是高档位。分析prompt如下：
“分析一下海吉亚这家公司。以这个问题为故事线分析它的真实投资价值，考虑它本身业务的发展，估值，还有公司已经承诺的颇为慷慨的股东回报计划，讨论为什么它的ocf持续增长，相比于ipo时约是10倍，但是股价却只有那时的六七成。”
“继续下一轮分析”（这里上一轮的结尾是“反过来，如果收入继续下降、FCF在working-capital释放结束后掉回4亿元左右，或者管理层以“发现优质并购机会”为由重新加杠杆收购医院，那么今天的9–10倍PE很可能只是正确反映一个低增长、重资产、低pricing power医院集团的合理估值，而不是错杀。这也是为什么我认为，下一轮海吉亚研究最有价值的不是再泛泛分析医院业务，而应该直接做一轮 “海吉亚 Owner Earnings / ROIC / M&A资本配置重建”：把2019–2026所有医院收购、capex、商誉、负债、股份发行、回购、OCF和FCF逐年重建，回答一个更关键的问题——这家公司过去每投入1元新增资本到底赚回了多少，而未来停止扩张以后，每股到底能吐出多少钱。 这一轮做完，我们才能真正判断HK$10–11究竟是便宜，还是仅仅“看上去PE低”。我也可以持续跟踪它的回购执行、2026全年FCF以及有没有重新启动大额并购。”）
“先继续下一轮，同时简述你现在计划一共几轮，剩下的每一轮分析什么，我认为对于投资非常重要的估值分析轮是哪一轮，”（这里上一轮的结尾是“下一轮我建议继续沿着这条线做 “Hospital-by-Hospital Unit Economics / SOTP”：把苏州永鼎、长安、贺州、单县、成武、宜兴等主要医院按成熟医院、收购医院、新建爬坡医院分类，看看集团利润率下降究竟是成熟资产本身恶化，还是被大量新院/收购医院的爬坡期稀释。如果是后者，那么目前5.5亿元Owner Earnings可能还有自然上升空间；如果成熟医院本身也持续恶化，那现在的FCF harvesting故事就没有表面这么漂亮。”）
“进入 Round 4：2026–2030 Earnings Bridge 分析”
“进行下一轮 Round 5：Balance Sheet + Shareholder Return + Buyback/Dividend/M&A Capital Allocation Stress Test”
“继续进行Round 6 — Full Valuation 分析”
“进行Round 7 分析 ，同时对比chat物业管理股首次完整研究母本 v1 — 2026H1中的分析框架，里面哪些层级是我们分析海吉亚也可以用到但是没有用到需要补充的（当然不是所有都需要补充），如果需要补充，则应该如何把额外的轮次融入我们这个chat的分析结构。另外在分析估值和中短期投资假设以及回报的时候，同时要考虑到我们目前在中国宏观路径里做的大环境研究对于这个行业以及这个个股的影响。如果在我们的预计期维持目前的弱情况，或者按照我们目前判断最可能的CC路径继续，可能会对我们从纯财务或者业务的角度分析的五年收益带来什么新的角度和更新结果。”（这里补充一下：我提到的另一个chat是之前已经分析了同样是史诗级韭菜推荐的中海，保利，金融街）
“进入Round 8 — Industry / Competitive Moat / Payer & Policy Transmission 分析”
“进入Round 9 — Accounting Quality / Receivables & ECL / Governance 分析”
“进行第十轮最终分析，同时考虑chat物业管理股首次完整研究母本 v1 — 2026H1在第十轮之后的handoff生成，规划冻结之后给stage3和正式持仓的stage4 prompt结构。我们在这里也可以拆成多轮生成，不需要把整个结构都放到下一轮中。”（这里斜体是改动了一下原来的消息来隐去个人信息，不过意思是一样的，就是在讨论完了和个股相关的信息后融入整体的持仓逻辑去讨论）
“同意生成海吉亚首次完整研究母本 v1 — 2026H1作为像“PM_BASELINE_V1 物业管理股首次完整研究母本 v1 — 2026H1”一样的冻结handoff总结，但是有关于未来规划的以下问题：如果我目前还没有其他的Healthcare Equity，我们可以成立的monitor应该是一个可以容纳但是不限于海吉亚的monitor，它可以接收我们这个chat的handoff，也可以接收未来可能的覆盖其他公司类似研究论chat的handoff。当然就像我们在chat《S物业管理股首次完整研究母本 v1 — 2026H1》里那样的，我也需要你在这里的之后几轮给这个monitor和stage4仓位执行work创立初始prompt”（这里是考虑到了可能的行业属性，将整体的行业持仓视角融入到最后的具体买卖和管理逻辑中
“继续下一轮《Healthcare Equity Monitor》初始Prompt + 标准接收协议 的生成和最后仓位执行work的初始prompt生成”
其实这里可以看到，我个人最多只能说是提供了一个初始对象和一个大框架思考思路，具体的分析和生成，包括实际的规划都是ai自己推荐的，我当然也没看出来非常大的问题，主要的prompt都是类似于“下一轮”，“再下一轮”这样。
除了自主程度高外，整体的分析其实也很快，和我要让gpt辅助我研究同人小说写作时的费劲经历呈现了鲜明对比，这其实也侧面体现ai在生产力方向上的功能有很强的特化。
