私募研究员 · 不写代码 · 做 AI 投研工具，自己每天在用 Hedge fund researcher, zero-code. Every AI tool I ship, I use daily.
底座 → 日常 → 决策，三个工具串成一条工作流。 Substrate → daily loop → decision feedback. Three tools, one pipeline.
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底座 / Substrate
Karpathy 风格的个人 wiki 模板，给 LLM 读写。纯 markdown + frontmatter，刻意不用向量库。 A personal wiki template for LLMs. Markdown + frontmatter, no vector DB, no RAG. 
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日常 / Daily loop
股票池每日 AI 监控。你维护关注列表，说一句 /dw-today，Claude 抓价、搜新闻、写日报。
AI-powered daily stock monitoring for Claude Code. Maintain a watchlist, Claude writes the report. 
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决策 / Decision
每笔交易绑定假设，每条证据更新确定性。亏了知道为什么亏，赚了知道赚的什么钱。 Turn "I feel this will go up" into trackable, falsifiable theses. Every trade binds to a hypothesis. 
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投研本来就是知识工作 —— 追踪公司、假设、行业脉络，和追踪文章、概念、自己的认知迭代，需要的是同一套脚手架。我自己就是零代码出身，做出来的工具默认给"和我一样不会写代码"的人用。
English
Investment research is knowledge work — tracking companies, hypotheses, and industry threads needs the same scaffolding as tracking articles, concepts, and your own evolving thinking. I have zero coding background myself — every tool I build is designed for people who, like me, can't write a line of Python.
| 渠道 / Channel | 链接 / Link | 写什么 / What |
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| 公众号「奔波儿r」 | 代表作一篇 | 投资行业拆解 + AI 探索 / Industry deep-dives + AI experiments |
| 即刻 (Jike) | @奔波儿r | 日常想法和项目更新 / Daily thoughts & project updates |
- 让 0 代码基础的人也能搭建和维护自己的 AI 工作流（投研 / 知识库 / 写作）
- AI 在投资研究里真正能加速的环节，vs 只是看起来能加速的环节
- 个人知识库写给 LLM 看，和写给未来的自己看，哪些约定要重新定
新工具上线频率不低，想第一时间知道的话：⭐ star 上面任一仓库收 release 通知，或 follow 这个 profile。 New tools drop regularly — ⭐ any repo for release notifications, or follow this profile to catch them first.
🐱 Profile picture is my cat 豆包. He's the chief approver. / 头像是我家猫豆包，首席审稿人。