AI 投研家园
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AI AI 投研家园AI RESEARCH HUB GitHub
数据底座
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AI 应用演进路径 · AI APPLICATION EVOLUTION PATH

从堆信息，到答问题
再到让 AI 接管

①② 堆信息：从「有个标就随便传」的信息堆砌，到一键研究所汇总市场现状 —— 仍是把信息换个地方摆。

③ 答问题：市场问答实录站在真问题上当场用数据作答 —— 实时、实验性质、指向答案。

现在第 ③ 站已跑通下一步第 ④ 站 · 让 AI 接管
看示范看板 →
skills.json Skill 清单 manifest.json 数据集索引 index.json 全库索引 MCP {{ mcpHome.tools }} 个工具
{{ skills.length || '--' }}
专业 Skill · 第 ④ 站的沉淀物
110GB
历史数据 · 21 数据集 / 885 分片（养分）
{{ h2StarCount || '--' }}
示范看板 · 第 ② 站的产物（反映现状）
AI 应用演进路径 · 四站
① 信息堆砌 ② 现状看板 ③ 问出答案 ④ 让 AI 接管
1
信息堆砌有个标就能随便上传，堆完就完 ⇒ 只是堆信息，还没到答问题
2
现状看板一键研究所汇总现有信息、反映市场现状 —— 有用，但仍是「现状」
3
需求 / 问题导向市场问答实录：真问题 + 当场用数据作答 实时 · 实验 · 指向答案 —— 这才叫答问题
4
底层做厚规范 / 机制 / 工作流沉淀到底层（用户端做薄 · 底层做厚就是这一站）⇒ 让 AI 接管，它自己跑
现在在哪 · 下一步
「薄 / 厚」是第 ④ 站的支撑，不是主线 —— 做厚只为让 AI 接管。
现
现在 · 第 ③ 站已跑通15 篇问答实录已上线；Skill 与 110GB 数据正往第 ④ 站沉淀
下
下一步 · 第 ④ 站让 AI 接管：最值钱的是人脑子里的想法，Skill 只是把它变成工具的辅助
跳到： 🧩 全部 Skill ⬇ 怎么安装 📊 示范看板 🕘 最近更新 🗄 数据底座 ↗
01 · SKILLS · {{ skills.length }} 个

先挑 Skill —— 这就是这个站的全部内容

每一个 Skill 就是一项能装进 AI 的投研能力。鼠标停在卡片上，直接看它能做什么、跑出什么。

怎么装？ ↓
💡 默认按「有示范看板 → 数据库型 → 母 Skill → 能力型中间件 → 基础工具」排，亮点在前。数据库型 = 装好就自带数据；母 Skill = 通过对话把你的做法训练成专属 Skill。点卡片看详情 / 下载。
02 · 一键研究所

每一个 Skill，都能跑出一套示范看板

{{ h2StarCount }} 个已上线的成品看板 —— 不想装 Skill，先点开看结论也行。

进「一键研究所」看全部 →
03 · HOW TO INSTALL

怎么装：一句话，两秒钟

不用下载、不用解压、不用找目录 —— 让 AI 自己装。

1
复制这一句不需要下载、不需要解压
{{ installPrompt }}📋 复制
2
粘进你的 AITrae / Cursor / Claude Code / Codex 均可
要取数据？ 装一个接入件 researches-hub，或直接复制下面这段字粘给你的 AI —— 它会自己读清单、只按分片取数： 不用注册也能读：ai.researches.cn/llms.txt · ai.researches.cn/storage/catalog.json · ai.researches.cn/storage/skills.json
MCP
也可以直接接 MCP {{ mcpHome.tools }} 个工具，一个地址；支持 MCP 的客户端可直接添加。 {{ mcpHome.endpoint }}
没有客户端就用上面的 researches-hub 入口维护中，地址仍可复制
怎么接
  1. 把 {{ mcpHome.endpoint }} 填进支持 MCP 的客户端。
  2. 首次用 mcp_ key，放在 Authorization: [已脱敏]
  3. 先调 whoami 看身份和额度，再调具体工具。
research-agent · ai.researches.cnagent running
➜ ~
手动下载安装（点击展开）

首次使用需登录授权（邮件地址 + 密码）。也可以直接下载 ZIP 解压后放到工具的 skills 目录。

{{ t }}
{{ tool.name }}
{{ p.label }}
{{ p.path }}

{{ tool.note }}

04 · RECENT UPDATES · LIVE

最近更新

只留最近 5 条、一行一条；完整记录在「全部更新」里。

全部 Skills →
AI 投研家园 · 学习中心

先真的做出来
再写下来

这里放三样东西：技术手册（Skill 怎么用、怎么做的）、Skill 教程（一步步跟着做）、AI 培训（夜间 AI 投研课 / AI 一本通）。

教程内容全量开放，不用登录也能从头看到尾。

从第一课开始 ↓去 Skill 商店 →
{{ (tutorialCatalog.entries || []).length || '--' }}
已上线教程
{{ learnCoveredCategories || '--' }}
覆盖大类
无需登录
全量开放
一篇教程是怎么来的
1
真机跑一遍先在一台真机上把这件事完整做出来
2
记下全过程命令、报错、怎么绕过去，都留档
3
整理成步骤去掉只有作者知道的上下文，补成别人能照着做的顺序
4
配真实截图用真实运行结果，不用示意图
5
归档进学习中心按大类放好，随时能翻

这里放的是什么

技术手册

讲一个 Skill 或中间件内部怎么分层、每层干什么、接口长什么样。要集成、要二次开发、或者只想知道"它到底怎么做到的"，读这个。手册不假设你已经装好了环境，读完就能判断它能不能用在你那儿，而这个判断其实比读完就动手更重要，因为装错东西再拆掉的时间成本，远高于读半小时文档。

Skill 教程

从安装开始，到取数、跑数、出图、导出，一步步跟着做。命令写全，报错了怎么绕过去也写，因为真实环境里第一次就能跑通的比例并不高，卡住的地方往往不是原理，而是路径、权限、版本这些琐碎事。教程里用的是真实运行结果，不是示意图，照着做能复现。

AI 培训

正式培训课件与 AI 投研服务介绍，讲 AI 怎么改变卖方和买方的工作方式。能力讲，边界一起讲：哪些环节已经能替人做，哪些还差得远。把边界讲清楚比把能力讲漂亮更有用，因为前者才决定你敢把什么交给它。

登录后可查看全部教程内容

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共 {{ learnHubEntries.length }} 篇
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📚 {{ learnHubCategoryMeta.name }}
开始学习 →
该分类暂无内容
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内容类型：

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暂无教程
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按 Skill 归组浏览

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{{ t.title }}

{{ t.description }}

{{ getDifficultyLabel(t.difficulty) }}
暂无教程
范围说明：学习中心的教程与手册记录的是本机真实跑通的操作过程，命令与截图来自实际运行环境。不同电脑的目录结构、依赖版本可能不同，步骤需要按自己的环境调整。内容供学习参考，不构成投资建议。
|

{{ selectedTutorial.title }}

AI 投研家园 · 一键研究所

先看它能算出什么
再决定要不要装

每个数据库 Skill 都有十几到二十几个分析视角。这里把每个 Skill 的全部视角在最新数据上跑一遍，做成一张能直接点开、能自己复算的示范看板。

看板上的每个数字都带数据来源和区间。没有来源和区间的数字，这里不放。

浏览全部看板 ↓看 AI 速递 →
{{ hubLiveBoards || '--' }}
已上线示范看板
{{ hubColumns || '--' }}
速递栏目
每周一发刊
速递更新节奏
一张看板是怎么来的
1
数据入库每天从数据源取数，落本地库并上云
2
全视角跑一遍把这个 Skill 的每个分析视角都在最新数据上执行
3
出图并检查每张图查断裂、断点、线不连续，不合格就重跑
4
做成示范看板结论、图表、口径说明，一页讲清
5
上线到一键研究所挂到对应 Skill 下，点开即看

这里放的是什么

每周三期的速递

AI 速递、海外买方速递、海外卖方速递，每周各发一期。每一期要回答的其实就三件事：这一周发生了什么，哪些数字动了，动得够不够大。而"够不够大"这件事，光看涨跌幅本身是看不出来的，得放到历史区间里比，所以每期都会交代当前值在近三年、近五年里排在什么位置。往期一律不删，按时间排在下面，翻回去就能和这一期对照着看。这样做的意思很直白：下一次有人问起同一件事，你手里有一份当时的记录，而不是"我记得好像是"。

每个 Skill 的全部视角

一个数据库 Skill 通常有十几到二十几个分析视角，而人做汇报时会习惯性挑三五个好看的放上去，剩下的留在底稿里不动。这里不挑，全部在最新数据上跑一遍，做成能点开、能自己复算的看板，目前一共 {{ hubLiveBoards }} 个。你因此会看到同一件事的不同侧面，也包括那些结论不好看的一面。比如某个策略回测下来跑不赢基准，这件事同样写在上面，标得清清楚楚；把不好看的一面藏起来，看板就变成了宣传材料，那还不如不做。

先看这三样

每张图下面写着数据来源、区间和样本量。看到数字先看这三样：数据从哪来，算的是哪一段时间，样本有多少。有的结论只在某个门槛下成立，换一个门槛就不成立，这一类在看板里会写明。如果某篇看板里有个数字找不到这三样交代，那是我们的疏漏，可以指出来，会补上。

登录后可直接打开任意示范看板 / 期刊

栏目 / 示范看板

全部示范看板

加载看板中...

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一键研究所的全部看板需要登录后才能打开。
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暂无看板
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{{ entry.title }}

{{ entry.description }}

📊 示范看板→{{ entry.categoryName }}
打开看板 ↗
数据来源与边界：本栏目的示范看板与速递期刊是方法论演示与研究记录，数据来自公开可得的第三方数据源和各 Skill 自带的数据底座，不构成对任何具体债券、主体或策略的投资建议。看板中出现的主体名单是算法输出示例，用来说明方法怎么落地，不代表推荐。
|

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Community · 交流与讨论

社区交流

把用 AI 做投研时踩过的坑、跑通的路子、想不通的问题贴出来。提问写得越具体，越容易被回答——带上数据区间和报错原文，比"有人遇到过吗"有用得多。

先搜再问：站里的 Skill 教程、示范看板与数据底座都能先搜一遍；搜不到再发帖，别人也更容易接得上。

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排行榜暂无数据

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💬

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Post · 讨论

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评论 ({{ currentPost?.comments?.length || 0 }})

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Account · 我的角落

个人中心

这里放你在这个站上的痕迹：收藏过的 Skill、发过的帖子、下载过的东西、拿到的成就。数据都存在站点这边，换一台电脑登录还在。

🔒

请先登录查看个人中心

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{{ userStats.createdAt ? '加入于 ' + formatDate(userStats.createdAt) : '' }}

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已解锁

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绑定后可用手机号登录（当前：{{ currentUser.phone || '未绑定' }}）

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修改密码

登录账号：{{ currentUser.email }}

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🔑 API 密钥

用于「自由取数」与「数据底座」的程序化调用：X-API-Key: [已脱敏] 只是想让 AI 取数？不必配 key —— 在 Skill 商店安装对应 Skill，其取数模块会自动带上你的密钥。

新密钥已创建 —— 请立即复制保存，关闭后无法再次查看！

{{ newApiKey }}
{{ k.label }} {{ k.enabled ? '启用' : '已禁用' }}
{{ k.rateLimit }} 次/分 · {{ k.dailyQuota }} 次/天 · {{ k.lastUsed ? '最后使用 ' + formatDate(k.lastUsed) : '尚未使用' }}
⚠️

密钥列表没加载出来

{{ apiKeysError }}

还没有密钥。填个标签点「创建密钥」即可。

接口速查：程序调用 POST /dataapi/execute/<接口ID>， 请求头带 X-API-Key: [已脱敏] 自由取数， 数据底座见 data.researches.cn。

🔌 MCP 接入密钥

给支持 MCP 的客户端用：地址 https://mcp.researches.cn/mcp， 请求头 Authorization: [已脱敏] mcp_…。 每把默认 90 天，最多 5 把有效；只在这里显示一次，关了只能轮换。

新 MCP 密钥已创建 —— 只显示这一次，请立即复制！

{{ newMcpKey }}
{{ k.label }} {{ k.enabled ? '启用' : '已撤销' }}
{{ k.expires_at ? '到期 ' + formatDate(k.expires_at) : '长期有效' }} · {{ (k.scopes || []).length }} 项权限 · {{ k.last_used ? '最后使用 ' + formatDate(k.last_used) : '尚未使用' }}
密钥列表没加载出来：{{ mcpKeyError }}
还没有 MCP 密钥。填个标签点「创建 MCP 密钥」。
📋

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{{ getCategoryIcon(detailSkill.category) }} {{ getCategoryName(detailSkill.category) }} ⭐ {{ detailSkill.rating }}

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作者：{{ detailSkill.author }}
版本：v{{ detailSkill.version }}
下载：{{ formatNum(detailSkill.downloads) }}
更新：{{ detailSkill.lastUpdated }}
更新记录
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