如何从0构建AI投研系统？可迭代，可落地！—串台《小苔花园》

最近在系统性地重新思考怎么去构建一个闭环的AI协作系统，而不仅仅是一个个单点的功能。闭环的系统才能够陪伴我们持续不断地迭代进步。

这期不聊具体的细节，主要是提供思路和落地的原则。

第一个环节：拆解投研的工作流。

第二个环节：以近期很火的MLCC为例，这是一个AI从idea的获得就深度参与的案例，给大家分享一下实际应用中这个系统是怎么工作和落地的。

第三个环节：从零构建的原则——拆解工作流、最小可运行原则、AI first、一定要有反馈。以及最关键的开放心态和好奇心！

祝大家端午快乐！

串台《小苔花园》，第一次参加线下播客的录制，感谢韦华和帅总的邀请和小黑的技术支持。如果有播客界的朋友想聊聊AI和投资，也欢迎联系我！我的公众号是奔波儿r，二维码在shownotes最后。

E005_唐奕波：如何从0到1搭建自己的AI投研智能体？| 零代码基础上手指南 - 小苔花园 | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙

🎤主播：唐奕波 ｜主持：王韦华、樊帅 ｜技术支持：小黑

🕙时间线

引言

00:50 嘉宾唐奕波介绍

05:48 用Claude Code之前的基础准备

第一章拆解投研工作流

07:30 用好AI的第一步是先了解自己的工作

08:00 私募研究员投研工作的六个环节

10:08 第一个环节：Idea收集
15:19 第二个环节：信息收集
16:02 第三个环节：深入研究
17:24 第四个环节：给老板汇报
17:59 第五个环节：决策
20:28 第六个环节：跟踪研究
22:14 知识库

第二章：实践案例——MLCC

24:00 Stage1：IDEA从哪来

27:58 Stage2：信息收集

29:03 Stage3：深入研究

31:24 Stage4：给老板汇报

32:36 Stage5：决策

32:48 Stage6：跟踪研究

35:19 总结六个步骤

第三章：理解AI投研智能体的基本原则，从零开始搭建

我的双层系统架构：内层系统

38:32 三个闭环

39:07 闭环1：假设验证

39:31 闭环2：知识沉淀

39:41 闭环3：规则晋升

我的双层系统架构：外层系统

40:22 外层元系统

42:28 什么是Skill？

44:44 “逐层展开”原则

47:39 什么是斜杠触发命令？

52:45 外层系统：摩擦记录与反馈

53:00 四层自我进化

第四章先建一个MVP（最小可运行架构）

53:23 第一重要原则——MVP原则

54:03 MVP的最小文件夹
54:54 最小系统也要三级路由，从CLAUD.md开始

55:35 文件夹的结构

56:21 MVP的本质就是由路由的MD文件和文件夹的结构构成

第五章从MVP开始“做加法”

输入端和知识库的拓展

58:34 输入端的拓展

01:00:00 知识库的拓展

输出端的拓展和反馈

01:01:03 输出的拓展

01:01:10 反馈机制

本节总结：

拓展的原则

01:04:02 拓展原则之人机协作

01:04:16 给AI读的

01:04:52 给人读的

第六章：给系统做“减法”

01:06:48 定期清理

01:08:30 为什么要清理项目路由文件中的“规则”？

第七章：进阶需要的两大思维

01:09:16 “AI First”思维

01:09:44 什么是GitHub？

01:11:25 “平等的协作者”思维

01:15:10 AI智能体的局限之一：审美
01:18:15 我的“小豆花”

第八章：研究员与AI投研智能体的关系

01:18:29 现状：从“协助”到“相互加强”

01:18:44 AI智能体的局限之二：文章结构

01:20:38 “相互加强”的案例：接受AI的意见，也要指出AI的错误

01:21:24 终极目标：端到端

01:21:30 进一步成长

第九章：如何摆脱不会构建AI智能体的焦虑？

01:23:23 觉得构建AI投研智能体麻烦，不做又焦虑怎么办？

01:24:17 商品化的AI投研智能体：Alpha派、AlphaEngine、Wind等的讨论

总结：请记住四大原则

01:29:09 四大原则

01:29:11 拆解自己的工作流
01:29:27 第一重要的原则——MVP原则
01:29:42 第二重要的原则——AI First
01:29:55 反馈系统

01:31:08 原则之外：要“开放”

01:31:20 价值投资者和AI

01:32:46 把“不想干的活”丢给AI

彩蛋：闲聊和问答

01:33:21 Mac和Windows上构建AI投研智能体有啥区别？

01:34:30 第一次亲密接触AI投研智能体的时间和过程？

01:37:42 AI提升效率会不会让你工作更轻松？

01:39:27 对于伟大企业家的研究，AI可能没法帮你“做广”，但可以帮你“做深”

01:41:19 你的判断、审美更重要

01:43:47 每天消耗多少Token？用中转站还是直接账户？

01:47:28 樊帅感谢奕波，期待早日再来！

本期金句

AI First，想到就去做，AI干不了再说。
你给它喂再多巴菲特，它也成为不了巴菲特。
你想让AI学会审美是几乎不可能的。
AI没有目的，AI的目的就是你给它的那个任务。
要做加法的同时持续做减法，保持系统可运行。
你跟AI是平等的，它check你，你也check它。
杰文斯悖论：用了AI反而每天12点不想睡。
AI变化太快了，它不是以年维度，是以月维度变化的。
要适应硅基时代的作息规律。
你用了AI不见得快特别多，但你不用，有可能慢很多。

工具与资源：

ClaudeCode、Codex、Anthropic、DeepSeek
Substack、Reddit（海外 idea 来源）
FMP（海外财务数据 API，约 200 美金/月）
Obsidian（笔记软件入口）
Macmini（定时跑任务）
刘小排：《防封号指南》mp.weixin.qq.com
秋芝2046：《Claude Code 上手指南》 www.bilibili.com

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