用 AI 推荐的 Tiingo 换掉 Yahoo 免费接口，每天 1000 次调用就足够我用——实测拉一个 ETF 二十多年的复权收盘价只耗一次额度。接口让大模型照文档封装，和其他数据源统一调用。

每天送的 300 积分不够用，我终于给 Wind 的 AI 服务充了值。对好的 AI 服务，我一向愿意付费，甚至优先付费，就怕免费的东西用着用着就没了。

机构研究报告没有 DOI，用 Zotero 插件入库总不顺手，我让 AI 写了个 Raycast 脚本：输入网址就生成 BibTeX 复制到剪贴板，顺带下载 PDF 并按引用关键词改名。

为手动写一本《给少数派的基金投资书》，花一整天折腾 Quarto 和 Zotero：数据一更新，重新渲染就能同时输出网页和电子书。对比2005年写论文时手工维护参考文献，如今有大模型帮忙，方便太多。

在云栖大会上，我原本不认同「专业人士，用千问办公」这句口号，听完陈宇森的演讲却改观了：企业 Agent 的核心是帮企业连接、理解、复用数据，把上下文还给每一个跑在一线的专业人士。

Muse 登顶美区免费榜、Meta 股价单日涨 11%，转头却被亚马逊拉闸。云栖大会上看到千问的 Personal Agent 进展，我更确信个人助理的胜负在于有没有现成贯通的路网，背靠阿里消费矩阵的千问或能更早跑通。

我懒得发小红书笔记，直到发现微信公众号后台的小绿书转换：自动生成文字封面，读图把表格里的数据OCR进正文，还标好图1图2。再让AI写个抓取脚本，手动上传只要一两分钟。

Jev 发布后，网上冒出一堆用它做交易的尝试，结果大多是亏钱或跑输基准。用大模型直接做交易决策并不靠谱，它真正的价值是提升投研流水线的效率。

海淘的卡其裤还是八十美元，一摸却薄了许多，翻官网评论才知道，Brooks Brothers 破产被收购后把高克数纯棉换成了 97% 棉加 3% 弹力纤维。降本增效近乎不可逆，我只好另找替代品牌。

当年我用 OLS 跑出越界的概率预测，如今 Jev 砍掉自回归、只做分类判断，300 毫秒给出经过校准的置信度。大模型在交易系统里的价值，不是长篇推理，而是把新闻公告变成能扣动扳机的信号。