我用 AI 给自己搭了一个投资工作台

marsbitPubblicato 2026-06-16Pubblicato ultima volta 2026-06-16

Introduzione

作者利用AI(特别是Vibe Coding)在半个月内为自己搭建了一个个性化的投资工作台,实现了过去因技术门槛高而搁置的诸多想法。 工作台的核心是四个实用工具: 1. **跨市场资产面板**:将分散在美股、Crypto、港股、A股等不同市场的持仓集中在一个页面展示,清晰呈现总资产、当日盈亏及市场异动,并逐步加入了异动监控、投资图谱和复盘备忘录功能。 2. **PM投注监控仪表板**:聚合预测市场的投注信息,将概率变化与新闻、二级市场波动对照分析,帮助捕捉因信息差(尤其是东亚地区信息)带来的机会。 3. **运营小后台**:用于管理写作的选题、进度和发布平台,部署在云端便于移动访问。 4. **一键排版工具**:自动将稿件转换为不同平台所需格式,节省手动调整时间。 作者认为,AI降低了工具开发门槛,使普通投资者也能逐步构建自己的基础系统,如资产观察、信号监控、赛道图谱和复盘系统。关键变化在于形成了“想法-实现-反馈”的快速闭环,让灵感能即时落地并持续迭代,极大提升了效率。

最近半个月,我有点沉迷 Vibe Coding。

不是那种「我要做一个多牛的产品」的沉迷,而是突然发现,过去很多一直停留在脑子里的小想法,好像真的可以被自己一点点做出来了。

大家都知道,Vibe Coding 就是用自然语言,命令 AI 去给你写代码,把产品搓出来。

我平时主要用 Codex 和 Claude Code 的客户端配合着来,描述需求和功能模块,它们帮我写代码,额度不够的时候,就切到 CLI 接 DeepSeek API 继续跑。

一、那些「想做但一直没做」的念头

我以前脑子里经常冒出一堆想法。

比如,能不能有一个面板,把美股、Crypto、港股、A 股这些资产放在一起看,别每天在好几个软件里来回切。

比如,能不能做一个异动监控,某个资产突然涨跌,我第一时间就能看到,而且顺带知道它跟哪些标的、哪些板块有关系。

比如,能不能做一个投资图谱,研究一个赛道的时候,别只盯着一个项目,而是把上下游、受益标的、潜在风险、相关资产,整张网都铺出来。

再比如,预测市场(PM)上有很多关于未上市公司估值、市值反超、宏观事件的投注,能不能把这些数据,跟新闻节点、二级市场的变化放在一起对照着看。

想法是不少,但真要做起来,太麻烦了。

要懂代码,要会设计页面,要接数据,还要反复改;找人做吧,成本高,需求还不一定说得清。来回几次,大多数念头最后都变成了那句——「算了,先用 Excel 凑合一下吧」。

可这半个月用 Vibe Coding 折腾下来,我发现这件事是真的不一样了。

我开始给自己搭一些很粗糙但能解决问题的工具,一个想法冒出来,当天就能让它进系统,而不是散落在聊天记录、收藏夹和我自己的脑子里。

二、半个月,我搓出来的四个小工具

这半个月我主要做了四个东西(其他零碎的小工具就不算了)。

第一个,跨市场资产面板

起因特别简单。我的资产分散在好几个地方:港股、美股在券商 App 里,Crypto 在交易平台,A 股又在另一个软件。

每天想看一眼自己整体什么情况,得挨个打开、来回切,看完一圈还是拼不出全貌,所以我做的第一件事,就是把持仓全塞进一个页面:

上面是总资产、当天的盈亏,下面按市场分块——美股一栏、Crypto 一栏、港股 A 股各一栏,一眼扫过去,整个家底什么状态,今天谁在涨谁在跌,清清楚楚。

做完发现还挺好用,我就忍不住一个 Tab 一个 Tab 地往上加,因为用着用着新需求又冒出来了:

  • 异动监控:我提前设好关注的标的和阈值,谁突然大涨大跌,它直接给我标出来,省得我一直盯盘。
  • 投资图谱:研究某个赛道的时候,把上游、下游、受益标的、风险点、相关资产都画成一张网,这样 便于追溯资金传导链条和关系网;
  • 备忘录 + 复盘:当时为什么看好、后来发生了什么、判断哪儿对了哪儿错了,随手记下来,回头能翻;

这个面板因为装的全是我自己的真实持仓,比较私密,所以我是本地部署的。

第二个:PM 投注监控

这个是专门盯预测市场的。

简单解释一下,预测市场(比如 PM)就是大家拿真金白银去赌一件未来的事会不会发生,价格本身就代表了市场认为的概率——比如「SpaceX 6 月底市值达到 2 万亿美元」的 yes 标到 0.8,意思就是市场觉得它有八成可能发生。

我关心的那些投注,比如「OpenAI/Anthropic 年底估值会不会上去」「七姐妹里某个市值反超事件会不会成真」、「xx 和 xx 会不会见面」,以前得一个个去翻,现在我把它们集中到一个仪表板上,再把概率的变化跟新闻节点、二级市场的波动摆在一起看,谁先动、谁带动谁,一目了然。

我还按自己的一套标准给这些投注做了分层(我内部叫 T1(高确信)/ T2(比较稳)/ T3(纯投机)),用预期收益率排个序,这样一眼就能分清哪些只是噪音。

说句实在话,我在这个市场上的一点小优势,就是中文信息和东亚这边的政经动态——很多是西方玩家主导的,对这块的定价经常慢半拍,机会就藏在这个时间差里。

第三个:运营小后台

这个跟投资没关系,是我自己写东西用的。

我平时选题、写稿、发好几个平台,进度全靠脑子记和翻聊天记录,经常乱,于是做了个小后台来管,囊括了选题清单、文章进度、发布平台和灵感箱。

因为这个我出门也可能要用,就没做本地,而是放了云端——用 GitHub + Vercel 部署,手机上打开就能看能改,挺方便。

第四个:一键排版工具

这个主要是为了解决我个人的小需求,写完一篇稿,要发很多平台,尤其是 Web3 媒体的每个平台排版规矩都不一样,手动调一遍特别费时间。

所以我搞了个小工具,配合 Coding 调好的浏览器油猴脚本,一份 Markdown 或 Word 原稿丢进去,它自动帮我转成各个平台对应的格式并直接插图,谈不上多高级,但每天能帮省下一点机械活。

其实这 4 个东西现在都很初级,甚至可以说有点丑,也谈不上成熟产品,但对我来说已经很有用,因为一个想法出现之后,我能马上让它进系统,而不是任它散掉、忘掉。

这才是我觉得最重要的变化。

三、普通人的投研方式,真的变了

也因为这样,我越来越觉得普通人做投资,不一定非要一上来就搞多复杂的模型,但至少该有几个属于自己的基础系统。

因为现在 AI 对普通人的改变,不是让你突然变成大神,而是让原来很多「想做但做不了」的事情,可以先做个雏形。

尤其对我这种每天要看市场的人来说,感觉特别明显,只要有思路,每个普通投资者其实都可以慢慢攒出几个自己的基础系统:

  • 资产观察系统:你到底在关注哪些资产,它们属于哪个市场,最近什么变化;
  • 信号监控系统:哪些事一旦发生,可能意味着市场预期在变;
  • 图谱整理系统:一个赛道不是一个点,而是一张网,谁在上游、谁在下游,谁吃情绪、谁吃业绩、谁吃资金。尤其过去一年多,AI 板块的股票几乎就是在奖励那些能吃透一个赛道的人(从 HPC 到光模块再到存储链);
  • 复盘系统:你当时为什么看好,后来发生了什么,对在哪、错在哪;

这些事以前不是不能做,是太麻烦,很难坚持,AI 最大的意义,就是把麻烦这件事砍掉了一大块。

你不一定会写代码,但你可以描述需求,然后慢慢攒出自己的产品设计,而且不用一次做完,先出第一版,边用边改。

这也是 Vibe Coding 最吸引我的地方,反馈太快了, 以前一个想法从冒出来到落地,中间可能隔很久,久到你自己都忘了当初为啥要做。

现在是今天想到一个功能,当天就能试;试完不满意,马上改;用了两天又冒出新需求,接着迭代。

这种「想法—实现—使用—反馈—再修改」的闭环,一旦转起来,是真的会让人停不下来。

写在最后

这篇就当是「太乐 Tyler」新阶段的首篇记录。

往后会尽量日常更新,记录我的投资思考、工具亲测、链上实操和套利研究,以及一些科普/入门向的 Web3 实操和投资知识点。

欢迎关注,随时交流。

Domande pertinenti

Q什么是Vibe Coding?作者主要使用了哪些AI工具来实现它?

AVibe Coding 是指用自然语言命令AI来编写代码、实现产品功能。作者主要使用了 Codex 和 Claude Code 的客户端,并在API额度不足时切换到CLI并使用DeepSeek API。

Q作者搭建投资工作台的主要动机是什么?

A作者的主要动机是将自己分散在美股、Crypto、港股、A股等多个市场的资产整合到一个统一的视图中查看,避免在多个软件间切换,并能快速监控资产异动、构建投资图谱,将停留在脑中的想法快速实现成可用的工具。

Q在文章中,作者提到了哪四个主要的小工具?请简要说明其用途。

A1. 跨市场资产面板:整合不同市场(美股、Crypto、港股、A股)的持仓,提供总览和异动监控。 2. PM投注监控:集中跟踪预测市场(如PM)上的投注,将概率变化与新闻、二级市场波动关联分析。 3. 运营小后台:管理个人的写作选题、文章进度、发布平台和灵感,部署在云端方便移动访问。 4. 一键排版工具:将稿件自动转换为不同Web3媒体平台所需的格式,节省手动排版时间。

Q作者认为AI技术对普通投资者的最大改变是什么?

AAI技术对普通投资者的最大改变不是让人突然变成专家,而是极大地降低了将想法实现为可用工具的门槛和麻烦。它使得普通投资者能够快速搭建属于自己的基础系统(如资产观察、信号监控、图谱整理、复盘系统),并实现‘想法—实现—使用—反馈—再修改’的快速闭环,让以往因麻烦而难以坚持的工作变得可行。

Q根据文章,作者认为在预测市场(PM)中,自己的优势是什么?

A作者认为自己的优势在于对中文信息和东亚地区政经动态的掌握。许多预测市场由西方玩家主导,他们对这些信息的定价反应经常慢半拍,作者认为投资机会就隐藏在这个时间差里。

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Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

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