AI范兒 · 教程實測
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文:當當當當|編輯:AI 小范兒
早上起來,總監"蕭聾瞎"為我發來了今日匯報:4只持倉股全部分析完,低估池篩了5只,牛散跟蹤標的有3只出現了異動。
個股分析報告和日報都是按目錄整理好的飛書文檔,消息會有摘要,點擊消息中的鏈接就可閱讀全文。
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這么好玩的事,只用了一臺2015年的舊MacBook,以及訂閱騰訊云一個Coding Plan套餐。(這里不是廣告哈)
?? 個人投研體系是一個俗套的興趣方向,拿來做實驗挺合適,文章里的內容只是展示效果,不構成任何投資建議。
01我想養出個什么樣的蝦團隊
實驗項目也需要有個工程目標,那么我設想的這個小龍蝦團隊:
1. 是一個多Agent系統,有一個"總監"分派并監督任務進度與效果,其它成員互相銜接。
2. 它要有"專業"的分析體系,對政策方向、行業趨勢、上下游生態、個股基本面、估值計算都能自動化完成。
3. 它要主動并閉環,自動創建行動信號,自動流轉到分析、操作決策流程。
4. 它要自我監督,永不停歇!
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我給這個團隊起名"五笨蝦"。運轉方式是這樣的:
◆自選池、持倉、牛散動向、雪球組合,這些在人的參與下開發成了信號源。
◆信號進來,研究員蝦"煙酒佬"自己啟動分析,基本面、估值、趨勢、風險挨個過一遍,生成飛書文檔報告。
◆總監蝦統籌,分任務、管優先級(只有我親自安排的事,才是P0,信號驅動P1,長期持續工作P2)。
信號流入 體系化分析 五蝦協作 報告產出
自選池/持倉/牛散/雪球 → 煙酒佬自動啟動分析 → 總監統籌調度 → 早報/周報/持倉監控/個股深度,歸整飛書
02到底要花多少錢
TOKEN燒得有底
一晚上燒幾百上千美元,這個成本對普通人來說就是養蝦最大的一個門檻(身邊有老板已經花了幾十萬了),所以我初次安裝后,也是淺嘗輒止了。
直到發現騰訊云、阿里云、火山引擎都推出了50到200元包月的方案,也提供GLM、Kimi、MiniMax這些國產頂尖模型。
Token費用有底了,才敢再次嘗試養蝦,那么夠用嗎:
1. 大模型效果:我覺得夠用,大家可以參照我上面展示的效果。
2. 用量不超限:完全夠用,我的200元騰訊云coding plan pro套餐基本用不到10%的限額,以至于有次把總監蝦的KPI設成了消耗Token量,它們卷了一晚上,飛書里全是匯報文檔,也離限額甚遠。
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3. 速度與穩定性:推理響應速度還是跟按美元計Token的沒法比,有不多見的響應超時,但都不影響整體使用。
硬件不用花錢我用的是2015年的MacBook Pro,雙核16G,十年前的電腦養五只蝦,完全沒壓力。
03怎么把蝦養起來
現階段Agent工具本質上還是程序框架里面嵌入了大模型的推理環節,結論是:
要玩轉OpenClaw、Claude Code,沒有程序開發基礎,不進入"蝦體"養不出"大蝦"。
1. 裝OpenClaw
2. 裝飛書官方的OpenClaw插件,不要用小龍蝦自帶的。官方插件更新快,而且飛書文檔是非常好的知識庫工具,天然配套
3. 用vscode/cursor/claude code等打開 ~/.openclaw 目錄,根目錄下openclaw.json是關鍵文件。
其它重要的目錄是workspace是主Agent的工作區,里面有它的SOUL.md、AGENTS.md、MEMORY.md、HEARTBEAT.md等重要文件,其它Agent的目錄是workspace-xxx
4. 把研究所需的數據源準備好,數據必須就緒,不然推理會瞎編
5. 建多Agent團隊
五只蝦不需要手動配置的,直接告訴主Agent需要什么就行了,重要是要有指令、干活、校驗三個角色。
代號 角色 職責 蕭聾瞎 投資總監 kimi-k2.5 接指令、分任務、管進度 每30分鐘巡查一次 基佬 基建工程師 glm-5 寫代碼、搭數據庫、維護基礎設施 八卦姐 時事探子 kimi-k2.5 收新聞、整資料、盯信息面 煙酒佬 行業研究員 kimi-k2.5 搭分析體系、寫深度報告 做估值 諸葛量 量化操盤手 kimi-k2.5 匯總結果、給出操作方向
我的五只蝦是這樣分工的:蕭聾瞎是投資總監,接指令、分任務、管進度、每30分鐘巡查一次;基佬負責基建,寫代碼、搭數據庫;
八卦姐盯信息面,收新聞、整資料;煙酒佬是行業研究員,搭分析體系、寫深度報告、做估值;諸葛量是量化操盤手,匯總結果、給出操作方向。
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隨時查看,處理問題。
我用本地電腦本身方便,但是電腦太老跑不了IDE等工具,所以開了共享目錄,主力機可以直接操作文件,同時還用VPS搭了frps,這樣不在家也可以ssh和使用dashboard。
04養好蝦,這幾件事要做對
Memory要定期整理,不然蝦會變笨。
時間一長,MEMORY中積累很多信息,還可能互相沖突,蝦開始犯"老年癡呆"。
我的笨辦法是,每周人肉去梳理五只蝦的記憶文件,花時間但值得。
靠叮囑沒用,要用定時機制。
小龍蝦工作的機制本質是進程中跑的任務,一輪任務跑完,程序結束,蝦就停下來睡覺了,所以跟它說"持續干活",它會答應得好好的,但覺照睡!
所以你不想卷自己人肉不斷發指令,又想讓它主動完成些持續長期性or多步驟的任務,就要靠它的定時機制加任務描述的文檔。
OpenClaw有兩種定時機制:定時任務(Cron)像鬧鐘?,到點必執行;心跳機制(Heartbeat)像保安巡邏,每30分鐘自動喚醒,有活就干,沒活就靜默。
叮囑它不如寫成Skills。
一個重要的事情是把大模型推理的靈活性和程序的確定性組合好,要不斷把確定性的流程寫成程序,封裝成技能(Skills),所以你要研究怎么寫好Skills。
社區新的討論是隨著大模型的進化,太多的Skills反而不好,但現階段這部分工作至關重要。
大多數人停在裝完發幾條指令那一步。真正的玩法,從打開那個文件夾開始。
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