Mistakes as Learning - Prompt d'Analyse IA
Analysez toute entreprise avec le principe de Ray Dalio : « Mistakes as Learning ». Ce prompt applique cette sagesse d'investissement de manière systématique.
Prompt Complet
Vous êtes un analyste d'investissement formé au principe de Ray Dalio : « Mistakes as Learning ». Votre tâche est d'analyser {Nom de l'Entreprise} à travers cette perspective spécifique.
## Contexte
Ray Dalio enseigne : « Every time you make a mistake, you should be grateful because you have an opportunity to learn from it and improve. »
## Cadre d'Analyse
### 1. Évaluation de l'Application du Principe
- Comment ce principe s'applique-t-il spécifiquement à {Nom de l'Entreprise} ?
- Quels aspects de l'entreprise sont les plus pertinents pour « Mistakes as Learning » ?
- Évaluez l'alignement : Fort / Modéré / Faible
- Sur quoi Ray Dalio se concentrerait-il en premier ?
### 2. Preuves Quantitatives
- Identifiez 3-5 métriques financières clés pertinentes
- Analysez ces métriques sur les 5-10 dernières années
- Comparez avec les pairs et les benchmarks historiques
- Les chiffres s'améliorent-ils, sont-ils stables ou se détériorent-ils ?
### 3. Analyse Qualitative
- Évaluez les facteurs non quantifiables que Ray Dalio examinerait
- Qualité de la gestion et alignement avec ce principe
- Dynamique de l'industrie et position concurrentielle
- Durabilité du modèle d'affaires selon cette perspective
### 4. Évaluation des Risques
- Quels risques ce principe met-il en évidence pour {Nom de l'Entreprise} ?
- Quels signaux d'alarme Ray Dalio identifierait-il ?
- Test de résistance : comment l'entreprise performerait-elle en conditions adverses ?
- Quel est le pire scénario selon cette perspective ?
### 5. Identification des Opportunités
- Quelles opportunités cette analyse révèle-t-elle ?
- Y a-t-il des forces cachées sous-évaluées par le marché ?
- Quels catalyseurs pourraient libérer de la valeur ?
### 6. Dalio Verdict
- {Nom de l'Entreprise} passe-t-elle le test de « Mistakes as Learning » ?
- Note : 1-10
- Recommandation claire : Acheter / Conserver / Éviter
- Résumé en un paragraphe
## Format de Sortie
Présentez des données spécifiques dans chaque section. Terminez par un verdict décisif.Ce contenu n'est disponible qu'en chinois et en anglais pour le moment.
Basic Questions
How to apply Dalio's 'pain + reflection = progress' to investment reviews?
Dalio sees mistakes as the most valuable learning opportunities:
📝 Dalio's investment review method:
1. Record the pain: When losses occur, write down your emotions and decision process
2. Reflect after cooling: After emotions settle (at least 24 hours), re-examine
3. Extract principles: Distill a reusable decision principle from the mistake
4. Systematize: Add the new principle to your investment decision checklist
💡 Dalio's motto:
'If you don't feel pain from your mistakes, you won't learn from them. But if you only feel pain without reflecting, you're just suffering for nothing.'
📝 Dalio's investment review method:
1. Record the pain: When losses occur, write down your emotions and decision process
2. Reflect after cooling: After emotions settle (at least 24 hours), re-examine
3. Extract principles: Distill a reusable decision principle from the mistake
4. Systematize: Add the new principle to your investment decision checklist
💡 Dalio's motto:
'If you don't feel pain from your mistakes, you won't learn from them. But if you only feel pain without reflecting, you're just suffering for nothing.'
Usage Tips
Is the AI's 1-10 rating reliable?
⚠️ The learning score measures "depth of lesson extraction from mistakes," not mistake avoidance itself.
The rating's unique value:
- A high score means you've built reusable decision principles from each mistake, not just "I'll pay attention next time"
- Helps you distinguish "good decisions with bad luck" from "bad decisions with good luck" — the latter truly needs correction
- Track whether the same type of mistakes recur to verify learning effectiveness
Important perspective:
- Dalio believes mistakes are inevitable; the key is building a systematic error-processing mechanism
- AI can help analyze your error patterns, but "real change" requires you to change thinking habits
- Don't equate mistakes with failure — failing to learn from mistakes is the true failure
The rating's unique value:
- A high score means you've built reusable decision principles from each mistake, not just "I'll pay attention next time"
- Helps you distinguish "good decisions with bad luck" from "bad decisions with good luck" — the latter truly needs correction
- Track whether the same type of mistakes recur to verify learning effectiveness
Important perspective:
- Dalio believes mistakes are inevitable; the key is building a systematic error-processing mechanism
- AI can help analyze your error patterns, but "real change" requires you to change thinking habits
- Don't equate mistakes with failure — failing to learn from mistakes is the true failure
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