EarlMind

写基金投资书连载时，我让Claude Opus 5.5用SVG做公众号封面，第一遍就出了红色系设计和少字Logo。更妙的是，廉价模型就能按章节批量替换，代码能力让封面这件小事有了新玩法。

剔除估值波动后，万得全A过去十年内生价值年化约3.3%，纯每股盈利仅约1.5%；未来十年中性情景的复合年化回报约2.5%。当宽基贝塔不再慷慨，长期收益或许得从留存效率与估值周期里重新寻找。

厌倦Yahoo品类有限和长周期复权bug后，Tiingo这个面向个人投资者的美股数据源是否值得转投？免费额度看似有限，但实测拉取二十多年ETF复权收盘价只消耗一次调用，日常间歇使用可能比想象中宽裕。

每天赠送的300积分不够用，终于为Wind的金融AI服务充值。好服务值得优先付费，可真正担心的是免费时怕它消失，收费后又怕它被放弃——Wind会重蹈Google的覆辙吗？

用Zotero收藏AQR、UBS这类机构研报，官方插件几乎帮不上忙，关键词和摘要只能手动补。绕了Gemini提示词和Cloudflare Worker一圈后，答案却落回本地一个Raycast脚本：输入网址，BibTeX、中文摘要与PDF自动到位。

花了一天折腾Quarto和Zotero，只为手动写一本《给少数派的基金投资书》。如果基金赚钱、基民不赚钱是常态，那大多数人信奉的长期持有、偏爱成长股，或许都值得重新想一想。

当大模型的智商被反复讨论，陈宇森却把企业 Agent 的起点拉回 150PB 的沉睡数据：AI 办公不是按坐席卖给企业的个人工具，而是帮企业连接、理解、复用上下文。智能化的钥匙，或许在每一个专业人士手里。

Muse 爆火让资本看到个人 AI 助理的新叙事，但亚马逊拉闸揭示更险峻的“路权之困”：胜负或许不在模型，而在谁能自带消费生态与执行路网。背靠阿里消费矩阵的千问，能否更早跑通 C 端商业闭环？

我懒得发小红书，也不想用AI改写后不像自己，却发现微信公众号后台能把长文自动转成小绿书笔记，还会读图OCR、生成封面和图片编号。连投资长文表格里的数据都能被读出来，我顺手写了个抓取脚本，但最后发布仍坚持手工来。

Jev把文本推理压成极快极便宜的概率输出，似乎打开AI交易新天地，但一轮尝试大多亏钱或跑输基准。直接让大模型做交易决策，既撞上宽客早已深耕的结构化数据高墙，也困于新闻驱动的后视镜与回测难题；它更现实的出路，可能在投研流水线而非接管账户。