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.
输入 → 底座 → 日常 + 决策，三个工具串成一条闭环。 Input → substrate → daily loop + decision feedback. Three tools, one closed loop.
flowchart LR
P[🎙️ pod2wiki] -->|sources| W[🧠 karpathy-claude-wiki]
W -.->|read| D[📊 daily-watchlist]
D -->|hypotheses & trades| DHT[🎯 built-in HT]
DHT -.->|evidence| W
🎙️ pod2wiki把高质量播客（YouTube/RSS）自动转成中文摘要 + 英文原文存档。Whisper + DeepSeek，一键 AI 安装。 Podcasts and long-form RSS into Chinese summaries plus archived English transcripts. Whisper + DeepSeek. 
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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 + 决策 / Daily loop + decision
股票池每日 AI 监控，内置假设追踪。 /dw-today 写日报，/ht-new、/ht-status、/ht-trade 管理假设和交易证据。
AI-powered stock monitoring with built-in hypothesis tracking for Claude Code. 
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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
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