龙虾接入什么股票api好

opencloud 接 codex 正确姿势其实很简单，核心就一句话， gpt 五点四不按量计费，你只需要一个叉 gpt 二十到账户，基本就可以放心去跑。和很多按量扣费的方案不一样，这种模式最大的优势就是你不用一边用一边盯着余额看肉了。 不管你接的是中转站 colo 还是 kimi mini max， 本质上大多数都还是按量计费，也就是说你跑的越多花的越多。在用 open colo 接 codex 的 时候，投坑基本可以放心去烧，不用老担心 a p i 费用突然爆掉。而且 open colo 接 codex 本身也很简单，如果你装的是全剧版 open colo， 直接执行这条命令就行。 open clone models autologging 剪剪 provider、 open io codex 等。接下来浏览器会跳转，你登录自己的叉 gpt 账号完成授权就可以了。后面你再把配置文件按要求配好，参考我提供的两张配置图片，重启后就可以直接开跑。

就在刚刚，小龙虾已经开始和艾玛的知识库打通了，接通了之后龙虾就不只是和你聊天了，而是直接可以做知识的萃取和沉淀，把内容直接写进你的艾玛笔记里面，还可以读取知识库内容，还可以导入知识库，相当于给龙虾接入了。第二大脑。 第一步，先注册一个艾玛账号，第二个，先领养一只小龙虾。这一步如果你已经学会了，就直接跳过，任何大厂的小龙虾都可以接入。 第三步，进到这里，找到艾玛技能的安装地址和 api key 的 获取地址，你需要安装艾玛 skill， 然后去对应的页面获取 api key。 第四步，把请安装艾玛技能这段指令直接发到你龙虾的聊天窗口，龙虾就会自动的去安装了。 第五步，这里有一个我自己踩过的坑，有时候直接安装会失败，解决的办法很简单，不要直接从事直接去官方的这个共享的仓库下载对应的压缩包，也就是压缩文件，把这个压缩文件直接拖到龙虾的聊天窗口里面安装就可以解决了。 六步，安装完成之后，把你获取的 api 可以 全部复制给龙虾，龙虾就会自动的和艾玛完成配对。第七步，开始测试，你直接在龙虾的聊天窗口里面给他安排一个任务，比如说我让他把这段文字写进艾玛的笔记里面， 如果提示成功了，然后你就可以去电脑端和手机端的艾玛笔记里面去查看了，这时候你就会看到你新建的内容，到这里恭喜你，就说明你的龙虾已经成功连上了艾玛了。第二大脑连接成功。

大家好，我是量化搞钱童掌柜，我觉得 open club 对 于咱们最实在的意义就是帮我们打工，为我们赚钱。那么接下来我们将会用实战的案例向各位老板展示龙虾做量化，实现稳健收益， 并在展示的过程中介绍 ai 发展的内在逻辑以及融合，将这些逻辑运用在实战量化当中。 我们来具体看一下这只 ai 龙虾究竟是啥？就是帮我们自动完成任务目标的 ai 工具。比如说我有一个诉求，就是让 ai 帮我写一个稳定赚钱的量化策略，此时龙虾登场，交给我马上搞定， 然后开始他进行计算，自己工作进行研发，最后输出一个相应比较好的策略。有了直观的感受之后，我们来看一看 ai 发展的内在逻辑。 提升效率是唯一的标准，基本上是层层递进的关系，也就是在一个基础之上， 我们可以看到四个步骤，不断的智能化。首先是 python 编程，目的就是高效的去操作电脑，那么它需要对语言有基本的了解，需要掌握一套逻辑，那么 l l m 也就是我们所说的大语言模型。 他有两项掌柜总结的比较好的提升点，第一个就是在原有的搜索基础之上加上了框架总结，这样话更加的智能和高效，而不是简单的输出搜索结果，还给我们进行了总结。知识库呢，就相当于如果说我们比如说是量化或者医学， 或在某一方面，对吧？有专业知识，你要把这个知识库要给他匹配上，这样呢他就可以给出更加专业的答案。 同时它相对于原来比如说我们要学编程，它可以更好地理解人话，就是把我们说的话拆解为电脑知道可以听得懂的 python 语言，这样的话呢，可以提升操作效率。 智能体是什么？是在咱们的大语言模型基础之上，进行更加专业的 it 化或流程化操作。 比如说你像咱们提到的刚才的量化交易，它有几个步骤，我们要收集数据进行分析、回测，甚至最后的交易部署。那么单靠大语言模型就是它只能解决一部分， 而整体的流程，对吧？我们通过智能题可以一步的一键操作，后面将会着重举例讲解。 那么 openclaw 是 什么呢？就相当于把多个智能题，比如说这个负责数据的清洗和搜集，那个负责信就是这个新闻的数据，比如说一些因子啊或相应的宏观数据的处理，将最后整体整合到一起之后，然后由 openclaw， 对吧？多智能体协助，同时根据咱们提出的目标完善，我就提出一个目标，你帮我做一个赚钱的策略，它协助这些智能体，最后给咱们一个整体的一个答案，这就是层层递进的效果， 这样我们就能够直观的体现了 python 编程，对吧？我们可以高效的操作电脑，那么有了相应的数据之后，我们就可以进行我们的策略框架，因子框架 定投，对吧？套利策略，刚才咱们展示的就是咱们的定投，比如说机械定投，我们运行一下 ok， 它不仅输出了我们始终投入的资金，比如黄线投入资金，而蓝线是我们的净值，我们可以看到，那么我们投入资金在这里，蓝线在这里，那我们直观的看到就是挣钱的，相应我们输出的这些结果，包括资金的使用效率，它的正收益的占比， 对吧？这些都可以直观的输出。同时我们如果用 ai 怎么做？一行代码不写，我们就将它运行一下，这是 ai 做的， 那么相对于咱们自己做的，它还是稍微有些欠缺，但是总体能用，我们可以看到它的数据和展示并没有这么多的完善，对吧？那我们的花式定头我们可以展现一下， 这就是刚才我们展现的案例，他的数据整体的展示的结果更加的完善，包括整体计算的数据，投资了多少，买了多少，卖了多少，持仓的市值这些都展示的更加的完善。 通过这样的展示呢，各位老板一定可以清晰的发现， ai 的 确可以帮我们干活，也可以提升极大的效率， 但是重点在于咱自己一定要在专业性上以及自己想要什么要把它说清楚，只有自己把这个事情想清楚之后呢？ ai 才能够更好的为咱们服务。 所以必要的编程基础以及相应的咱们的专业能力还是十分需要，你至少知道，你看这是全部 ai 写的代码，你要看的懂，可以告诉他哪些东西需要修改，同时自己如果会写的话呢，你可以写的更漂亮， 对吧？根据自己的需求也可以将你的框架交给 ai， 这样的话呢，其实是一个相互增长的一个过程。 接下来我们还是通过一个实际的案例，将大圆模型和智能体咱们直观的串一下， 我们拿股票分析作为实际案例，首先我们分析一下宇宙航，首先明确一下咱们只做讲解，而不做咱们具体的投资建议， 好，他给出了相应的介绍，首先对吧？是低估值高股息，然后包括钙蓝基本面分析，然后呢包括他的估值与性价比， 包括绝对估值以及其他的相应的标的的对比，合理估值以及适合的人群，还有投资建议短期长期风控。 然后最后有一句话总结，整体的架构非常的完善，包括他参考的以往的这些信息，对吧？以前咱们如果做这个股票分析，需要进行自己整理出相应的结构，然后最初得出最后的一句话总结。 那么目前咱们所有的大语言模型的产品，它的优势并不只是简单的进行信息的搜索，包括咱们刚才展示，对吧？它有整体的一个框架的展示，而且随着它的发展和迭代， 就是能力会越来越强，而越来越专业。整体的他展现出来的这种结构其实已经超过了七十分，大概七十到八十分左右这样一个概念， 这就是大语言模型的魅力。我只是让他帮我分析一下宇宙航这只股票，他整体的给我展现的是一套框架性的输出， 能够极大的提升咱们的效率，为咱们的决策呢增加相应的帮助。那什么叫智能题？也就说我觉得他的分析还不够专业，我需要根据我更专业的诉求提供更高的标准，那这个时候我们就需要智能题的介入， 那什么是智能题？我们还是直观的感受一下，依旧让他分析一下咱们的宇宙航，首先我们可以看到他开始调用技能，这个大圆模型是暂时没有的，对吧？他完成技能的加载，首先对各股进行分析，进而呢他有三个步骤， 包括你看这个时候它就会有编程和脚本，对吧？它自动的运行，咱们不需要运行，只需要交给它即可。然后进行相应的数据的整理，它会告诉咱们，对吧？它这些相应的信息来自哪里，然后后面会有它的思考， ok， 你 看它在整理，在思考，并给出完整的分析报告和操作建议，它这里面不仅有分析报告，还有操作建议， 那么下面我们看到他分析的一个流程，对吧？这里我们可以简单的看到他还计算了相应的技术指标，比如均线五日、十日、二十日，当然可以根据自己的需求，咱们自己自行添加或者训练他都 ok。 进而他把以上的这种理性的还有感性的，还有数据面都整理下来之后，给出了相应的报告， 我们看一看，对吧？整体的优势、风险因素以及相应的操作建议，中长期点位整体都给出。然后呢我们继续对他要求，让他生成专业的投资报告，我们看到他已经生成了 行业地位，这里面跟简单的大模型来讲，他会有财务报告 以及支撑位和操作的建议消息面，对吧？这些感性的综合都帮你整理出来，而且还可以下载，可以变成 pdf 和 markdown 模式， markdown 模式就便于 进行这个计算机的理解和传输，对吧？是计算机经常用的一种模式， markdown， 对吧？ pdf 也可以，那么形成了就是专业的投资报告，你看这里面也写到，对吧？由 ai 系统分析生成，仅做参考，不作为投资建议， 就是非常的明晰，那如果你对这样的报告继续不满意，你看加入最新的财务报表分析，完善深度报告， ok， 你 看它又开始进行 完善和读取，最后完善相应的文件，对吧？已进行了深度的改善，这个时候他四个步骤就把之前的这些报告，财务报告加入进去，我们可以看到新的报告是， ok， 对 吧？他会增加更多的内容，信用评级，风险评估，以增加更多的财务数据， 这些都会有财务实窗，对吧？财务报表这些核心逻辑据说在原有的基础之上可以不断的丰富，就越来越专业， 进而我们可以让他做直观的动态的一些 ppt 的 图标，对吧？这个时候我们要求让他更加的直观，他又开始调用相应的代码，也就是我们教会他相应的技能，最后生成报告，我们可以看一下， 好，这样更加的直观，我们可以放大看， 不仅可以演示，还可以对每一页进行编辑，那我们可以由原来的文字报告生成这样的图标，有了数据的加持，包括几大行业的对比，行业里面各个银行的对比， 那更加的直观和明了，最后还贴心的输出，对吧？投资分析部，我们就可以将我们的技能复制给他。 那么智能体的逻辑来自于哪里？我可以给各位老板简单的展示一下。以前掌柜做股票分析，你看都手书对这个相应的行业，对吧？我们用 excel 进行分析，包括对于一些行业，对吧？这些都自己画的， 那么对行业的理解都是通过自己的手书，对吧？就手写手搓进行这些框架的分析，这样的效率比较低，也比较慢， 包括相应的数据的模拟以及模型的建立，对吧？ excel 之前其实都可以完成，但是呢它不够智能，包括很多数据的更新都需要手动去更新，这样耗费了极大的精力。 那么有了这样的智能体之后呢，我们就把刚才咱们进行股票或者期货分析的逻辑和框架交给智能体，或者形成咱们完整的工作流，对吧？那么他每天只需要 把相应的我们需要这些信息进行收集总结，并根据我们输出的格式的要求，像这种类似的，以及我们最后要求，比如说我们的操作啊，或后续的他的风险压力点，按照我们需要这种格式给我们输出， 这样就完成了智能体的搭建。而且它不只适用于一只股票，对吧？它所有的股票都适用，相当于我们把我们能力交给了 ai， 这样它在原有的大模型的基础之上，你看我们这个大模型的基础之上 又更加的进了一步，就变成了我们的智能小助手，所以呢，智能体就是更加 智能的，咱们的大模型相当于把它多个技能进行叠加，根据咱们的专业需求输出咱们需要的信息以及结论。 那么龙虾是什么？它又是智能体，进一步的效率提升，它可以把多个智能体串联或者并联起来，让它们协做，最终以完成咱们的任务目标为核心。 那么重点在于哪里？重点我们可以看到 ai 的 发展其实是层层递进的，在目前掌柜看来，其实最为重点的是知识库， 也就是说最后不管是智能题还是龙虾，那么我们最核心的还是知识库和架构，也就是我们只有教会他如何去做事情或更好的做事情，而且非常明确的告诉他我们需要什么样的结果，也就是我们的专业知识和架构的输入， 这样它才能更好地理解我们的需求，进而输出我们需要。所以整个 ai 的 发展呢？它其实是层层递进的关系， 我们来还是以 ai 咱们的量化工厂举例，什么叫知识库，对吧？刚才有了咱们具体的数据库之后，那么最有价值的就是围绕数据库我们进行首先回测的框架， 进而我们在回测的过程中会实现很多的因子，我们可以看到，比如说 a t r， 我 们常用这种真实波动力的因子，我们可以把这些东西总结下来， 下次我们直接用函数调用，对吧？就这么短短的一行代码，我们就可以实现这么多的计算，进而计算出我们的因子，对吧？一个因子两个因子，不断地总结，比如说我们可以看到啊，将近三千行， 那么可能就是百十来个因子，把基础因子都搁到里面去，我们只要调用就 ok 了。在调用因子的基础之上，我们可以研发我们的因子策略，我们可以看到因子策略， 包括我们定投的策略，回测研发套利的策略，所以它的知识库也是层层叠加的，只有你把这些知识完整的交给了咱们的 ai 之后， 那么他才能够更好的理解你的需求，也就说你让他完成这个任务，你没给他元素，没有给他专业的这些知识库，他是没有办法去完成你的任务，所以知识库的建立也十分的重要。 最后我们来看一看如何用爱赚钱，其中的关键是什么？掌柜认为持续创造价值就是商业的本质。那么要想用好龙虾，基本的编程能力是一定要有的，那么随着与它的互动，在实战中可以相互提升。 什么是基本的编程能力？我们可以看到左边已经整理好对吧？你至少要知道代码的执行的顺序，它相应里面这些空格或数字， 包括 int， float、 string， 对 吧？字母串它分别代表什么你至少知道对吧？这些基本的最为基本的配置，这样的话呢，你才能够去给龙虾去制定边界，防止它在你的权限之外， 对吧？你要给他可控的权限，就不会发生这种意外的事情，包括咱们的信息泄露，以及帮咱们删除一些咱们不应该删除的文件，这些其实只要具备基本的编程，你是可以给他进行定义的。 第二个掌柜觉得最为关键，也就是品味，就是行业的专业知识和经验是最为重要的，你的龙虾聪不聪明， 重点还是在于自己的专业知识，你有没有教会他专业的能力，只有你把他训练的特别好，他才能够给予你专业的回馈，也就是有价值的信息反馈。 最后掌柜认为人家 ai 才是未来的主流发展方向，也就是人家 ai 等于现金的生产力， 为什么人负责这种创造性的设计以及更高的搭建框架性的思维，而 ai 负责将咱们的框架性的思维形成最终的执行方案，能够高效的执行，只有这两者结合，那么 ai 会成为咱们人的 能力的放大器以及延展器，会让聪明的人更加的聪明，其实最终就是玩的就是科技，核心还是效率。讲了这么多，各位老板还不干起来？

未来呢，我会逐步的去实现做波段的量化，现在实现了龙虾定盘，今天跟大家分享一下吧。就是我觉得未来呢，可能散户能用得起的量化就是 agent 去做交易，呃，因为我们没有办法像就是机构那样去买圈上的接口， 就是那样的成本会很高，但是 agent 呢，我觉得问题还不大。 ok， 话不多说，开始吧。首先呢，我用的还是 opencloud， 这里呢是让我的程序员朋友写的一个股票的开盘页面，给龙虾的方法也很简单，直接截个图发给他就行了，然后他就更新出来了。这个界面呢，也不是我们看的，就是比如说简单的设置了一下， 有分十五日跟十日，然后有吃它。目前呢，我从这一周测试，从五分钟一次抓取到三分钟到一分钟到三十秒， 到今天我收的十秒都是完成了，并且没有被封，因为这用的是免费的 api 接口，所以说频率太高的话容易被封， 至少目前啊，我用十秒的是没问题的。然后这个时候我们就可以给他设置定时任务，比如说呃某某某股票涨跌幅达到多少多少，或者股价达到多少的时候，呃，飞书发给我，然后我这里测了一周都没有啥问题，然后这里都是他一直在发的，一些监控 天给我发了几十条视频，消耗呢，也还好，今天才用了七千多积分，就是一天一万的话都是完全够用的，平均下来差不多一块钱左右。可乐是零端部署的，就目前他能做的是钉盘，然后数据分析，写策略。就我现在定时任务就收了三个，我有两个 a 检测，一个是 每天给我在六点的时候做复盘，复盘完过后还要出，一个是每天给我在六点的时候做，复盘完过后还要出一个新闻，然后另外一个每天在早上九点和晚上九点才会上八取十只新闻 做复盘的，这个还要在九点二十五做一次进价分析，然后更新一下策略。就目前这些呢，我觉得都做得还行，但是没有很惊艳，他们俩就像是新员工一样，就还得需要一段时间去调整吧。然而未来我要实现真正量化呢，还缺一步就下单，就现在我是不放心把下单的活交给他。 就是还是我自己在做，但是他可以减少我看盘的这个频率了。那以后呢，我还是要实现让 agent 去做下单的， 包括今天也去测试了，就是澳龙，智普的这个澳龙嘛？澳龙呢？我同样今天让他去测，就是监控每百分之一通知我，他的默认频率呢，是五分钟一次。那我觉得频率太低了 对吧？我最早也测的是五分钟，现在我们都能做到十秒，我就差三十秒一次，然后奥龙告诉我的是，三十秒一次的话，抓取的时候都可能还有十到二十秒，三十秒会很紧凑，而且数据可能会限流，就是有可能被封，然后他还是执行的。那这里呢提醒呢，消耗托克会比较高。确实， 我看了一下这个免费积分啊，五分钟就花了我五百，免费有两千的积分，五分钟花五百意味着啥呢？意味着 五十分钟就是五千对吧？五十分钟还不到一个小时，澳龙的积分五千就是九块九，那就是十块钱，盯盘的话就都只能盯五十分钟，那一天盯盘的话得盯四十块钱，那这个成本可能是有点高了。只是智普还是后面研究一下吧，看一下他要不要让他直接来做执行，让那边来做监控。 当然我还会跟我的程序员朋友商量一下，看一下还是让 open cloud 来做这个事。虽然我是非常想用国产的大模型的，但是智普的这个消费 token 确实消耗有点高，包括腾讯今天的这个 qcloud 公测了，我也不知道具体怎么样，回头再研究一下吧，反正找一个性价比高一点的。 如果是做执行的话，那大不了以后让 opencloud 来做其他的所有东西，分析选票策略，然后让另外一个来做执行，对吧？云端他做不了执行嘛，但我们现在也在想办法让云端实现执行，他也不是完全没有可能。 那如果实在不行的话，那就大不了就做本地部署嘛，麻烦点就麻烦点了，反正我目前的计划是这样的，反正目前来看， opencloud 去做钉盘这个事。嗯，调到十秒级别是没有问题的。就定一个票， 但多只票我没有测过，因为免费的接口频率太高，可能会封你的 ip， 然后定的票越多，它的频率就越高。那如果六只票的话，你说一分钟定一次，那也还是可以的。就这个频率以下，我还没有测。而且从成本来讲， oppo cloud 的 这个成本也是最小的。 就是我用的扣子啊，字节跳动的扣子的，这个相当于你可以理解为字节的云空间，也可以理解为字节云，它的一个编程平台也是一键部署的，然后这个看盘页面呢，是因为有程序的，所以说我只能把它上传到会员的云空间里面了， 有需要的可以去取。以后的会员空间会多分享一些 ai 的 应用的迭代，不管出什么产品，我都会第一时间去做，当大家的赛博 ai 队友，然后分享一下我的每日思考，因为我看到最近其实没怎么录视频，还加了好多会员， 我希望会员朋友们可以多给我提一些你们所需要的东西啊，有什么问题随时在群里面问我，要不然挣你们这个钱。我心里还有点不安的感觉，也没帮大家做什么东西，就大家不管在养虾呀当中遇到的问题就是跟 ai 相关的东西，或者说跟一些就是思考相关的，只要不问票都可以， 因为很多人他拿着龙虾不知道做什么，所以说我觉得我是肯定要花时间去研究他的，因为之前我也说过，我们其实大家都能看到 ai 的 这个时代的浪潮来临，其实想加入 ai 的 时代红利无非就三个，第一个参与，第二个使用，第三个投资，对吧？参与就是你能进这些公司去工作，上班还是创业 都可以，就是你能把时间精力投入进去。那第二就是使用，要熟练的使用 ai 行业每一次你在产生的这些工具，说不定某一次某一个工具，你就能用它创造出价值来，但是工具它本身没有价值，得是使用工具的人去创造价值。 那第三就是投资跟它相关的东西，等着时代发展的时候去分那个红利，当真正所有的产品落地的时候，红利就消失了，那我现在没法参与，就只能使用加投资。 所以说任何一款产品出来我肯定都会去试，包括像腾讯 qq， 我 虽然我不是很喜欢用腾讯的产品，但是我还是会去试，毕竟它可以 下载到电脑上，就相当于是本地部署，如果成本不高的话，就看一下它的强度怎么样，功能性怎么样。之前我说龙虾视频我也分享了，就是龙虾，它只是一个 agent 的 第一个产品，就 iphone clan， 后面肯定会有国产的出来，包括千的 gdp 问世，对吧？它是第一个，但现在国内有多少人用千的 gdp 呢？也不多，大家也是 用，要么用 deepsea， 要么用豆包，要么用智普、 kimi 等等。所以说不管龙虾也好，还是熊猫也好，还是什么也好，就它只是个 agent。 反正我觉得未来的 agent 一定会做很多事，包括 agent， 游戏 agent， 直播。我反正现在能想到的是立马结合它来做交易，就是正好可以弥补散户做不了量化的这个痛点。 那大家你就像你打一个 fps 游戏一样，别人都开科技，你不开科技，你怎么跟他打？你怎么打得过？那打不过就加入呗，大不了你的科技强一点，我的科技稍微弱一点，但是也是科技的对碰，但是最终其实拼的还是策略，对吧？ 它也不是说纯屏外挂，但我觉得目前来讲，肯定我们做短线是用不到它的，因为它的即时性达不到短线，而且对情绪的理解力也不行，至少在时效上肯定是不行的。那些短线的量化都是找券商买的，那些接口很贵，就我们用 agent 的 这个，不管是时效性，哪怕能做到毫秒级别，但是 现在大模型的这个反应速度还是不行的，他的反应速度稍微有点慢，所以量化公司肯定是在时效性跟反应度上我们是比不了，但是那做波段跟中长线其实就不及那几秒钟了。好吧，希望对大家有帮助，以 后让你的龙虾帮你去做复盘，帮你写策略，然后帮你钉盘，最后来帮你交易。当然这个前提是你要是这个总总管 ceo， 就 他们都只是你的员工， 你是那个拍板的人，策略能不能用对吧？怎么用还是你跟他交谈当中磨出来的。 ok， 希望这个视频对大家有帮助，以后大家有什么跟 ai 相关的问题，可以随时在评论区留言或在群里艾特我，私信我，都可以一起加入光荣的进化吧。

大家好，我是根古，今天是 open call 的 第二十一堂课啊，从这堂课开始我们进入实战篇。呃，前二十堂课差不多，我们把龙虾的配置啊，和各种打通不同的这个模块，比如说飞书的模块，机妙的模块，浏览器的模块，让它实现了一个母龙虾的初步的一个 和这个员工办公的一个类型数字人，对吧？从今天这堂课开始呢，我们来讲一下这个不同的这种小的知识点，来帮助大家能够快速的利用运用起来。首先还是从上堂课开始，其实就开始分析了，然后你可以看一下这个网站啊，这个有个叫 harvard 的 网站， clofalf 网站，这个 clofalf 网站是一个非常好用的一个呃， skills， 也就是目前有两大阵营吧，一个是 clofalf， 另外一个是那个 clofalf 上的一个 os osarm 里面的一个 skills 啊，那我们下堂课也可以去给大家分分享。那这里面有一个这个这个这个，这个叫我的 finance， 炒股的一个这样一个玩意，大家如果不知道该怎么查找啊？可以去这个主页里面去查找查找，然后这里有个更多啊，看所有的技能，然后这里面有一千四百个技能啊，四千四百个技能，我给大家稍微演示一下，就这个技能以后，我随便点一个假设是这个技能，这 finance， 这个这个 a k 雪儿的，然后你找到它以后，你找到它以后，应该是这个吧？啊，不是这个，这个啊，这两个其实都是可以的，其实这两个都是可以的，都是免费的查找全国的全世界的股票，然后把这个东西当漏了下来，当漏了下来了以后，要放到我们的一个龙虾的目录， 这个目录是类似于加目录下的一个龙虾的 skills work space skills 里面我把它放下来了，放下来了以后把这个路径拷贝出来，能让龙虾去学习一下哈，请学习这个技能。 我这里用的是吉米亚三点三点零 flash 模型，那建议大家一定要用好的模型，不要用那个比较烂的模型啊，比如说，呃，这个有些免费，他很差，那个他就不知道你要干什么，是吧？他如果理解起来都出问题的话，那就没办法用了，没法用了。然后他其实学习技能，其实我这已经学习了， 只有学，学习完了以后，学习完了以后，你就说用它去查找呃。最近的黄金的股票啊，用，用这个技能啊，其实他是学习了用这个技能啊。其实你可以给他取个名字，但最好先不要取名字啊，查找他觉得查到百度今天的股价， 让他去做。我们边讲一讲这个原理。原理的部分啊，就这里，就实际上这个史蒂奥就是赋予了 ai 手和眼，对吧？ 呃，所以说如果，如果你不装样式，龙虾就是一个大圆模型，它只能跟你对话。但比如说我让你呃去改某行代码，那它就要启动不同的这样一个，呃， agent agent 啊，这里面叫 skills， 其实一模一样的。呃，我，我理解就是一个 agent 有 一个 agent， 有 多个 skills 啊，有多个 skill 啊，可以这么理解了，也就是多个 tools。 所以说他的名字虽然千奇百怪，现在，嗯，但他理论上都一样的，所以说他挺呃他，你可以认为是个当之老也好，这里他讲呢，就无法处处达真实世界，所以说需要他的手和脚，那这就是他的第一个手是吧？ 就很像千手千手千手千眼观音说他有，他有千种能力，所以说他 skill 是 有数据的感知系统的执行啊，这都是要去装 skill。 说生态矩阵。第一个就是零代码方案，然后用用 ai 自动打开网站，也就之前我的浏览器一篇啊，打开了以后就帮你去看网页。第二种就是我不要用这个，不要用网页了，我直接用 api， 因为 a p r 在 绘画框里进行交流，这个是不错的一个东，这个是一个是未来进化的方向。我不需要打开网页了，我直接把网页想要查的内容直接通过对话给我告诉我，甚至帮他去 帮我进行数据的整理、过滤、提炼、分析、总结，这是我想要的。我其实并不想看某个网页，是吧？但是我比如说海量的网页，海量的信息，今天有十条信息，我没时间啊，你能不能帮我取出最重要的两条，让我看一看，或者标题，然后我我觉得某个标题感兴趣，我就去看，打开这个网页去看， 最后一个就开箱即用，那更牛逼了，他直接就是拿到我的想要的结果，比如说跟我做成一个 ppt， 当他做 ppt 还需要素材，那就调不同的 api， 去找今天的这个媒体新闻啊吧。 最后就是唤醒小龙虾啊，这这个没啥，就配置操作，这个已经可以让龙虾自动的去配置，我们看看他好了没。哎，这个就出来了啊，百度的股价今天是这个是吧？然后我还可以说，呃，请基于最近三天百度股价分析未来三天 的趋势啊。当然大家用的时候不要说，真正用的时候不会说分析三天，可能分析三个月，但是如果我分析三个月，他这个接口请求啊，会非常的慢，为什么呢？因为这个玩意他是一个免费的，你用龙虾去学习他，他会告诉你那个网站，那个网站你打开去注册，拿了一个 key， 然后再给他，他就能访问了，这个是免费的，所以说他应该是， 他应该是会比较慢，哎，他已经好了，对吧？他已经好了。然后呢？请，请分黄金价格，未来三天去分，你让他分析一下，我看要多久， 然后他在想的时候，他不断的要调这个接口去查金价，是吧？然后加完金价以后，他又把这个数据给到这个大圆模型啊，这龙虾的大圆模型，井面的三，然后井面的三进行分析，实际上就这样子，它龙虾本身并不是大圆模型啊。他我反复强调龙虾就是一个一个工具平台，也就智能智能体工具平台，它提供了一个 给所有的这个用户啊，就所有的用户可以无缝的揭露你各种的死给钥匙啊，或或者是他本身自带的一些死给钥匙，你需要开机的，开机的说一说，对吧？稍微等一下， 可能要一两分钟吧。对， 有的时候你让他查这个数据啊，他查三个月，一个月他就卡死了，因为这个数据太多了，可能那边接口反馈报错了，报错了以后这个龙虾因为 也没办法去，他一直以为那边会给他数据啊，他如果没有明确的报错，他就一直卡在这里，一直卡在这里可能卡半小时都有可能，所以说遇到这种情况你就 stop 不 了，或者是你去这里面这个地方，对吧？这个地方进行。呃，我怎么想尝一下 小窗一下给大家看。哎，这出来了出来了，过去一周的金价趋势啊，你看还是还可以，一分多钟，一分多钟啊，强势的冲击最高怎么怎么样是吧？ 这维持住这个东西仅供仅供参考啊。因为有些人做量化投资的话，他其实打通了龙虾，你去整合你自己的模型啊，一定要有自己的模型，我这没有模型的，就所以说我查到了金价也好，或者他的历史过往的 数据，他其实没有那个大脑啊，没有这个这个这个图谱分析啊，他没有那个。呃，我们说的这个这个金融的领域的模型分析他是瞎瞎瞎说的，可能还不如一般的这个这个这个这个操盘手的这个水平，对吧？所以我也不是很懂这块，但是他至少有模有样，是吧？阵地筑基做的短期压力避险回归怎么怎么样是吧？ 好，实际上最后就是说从被动的聊天工具到自动驾驶的助理啊，这个形象比喻很好啊，是吧？你你你现在解放了双手，所以说现在的 l r 虽然是辅助驾驶，他也是基本上类似于实现了龙龙虾这样一个 这样一个功能，让那个机器接管人工，然后进行的，比如长途跑一段路，只要出现极端的情况可能换取人工呼叫人工进行接管，所以说大概是这样子的一个情况，这样一个情况，所以说今天的课就分享这，你学会了吗？

上次呢，我分享了这个龙虾欧本可乐一家装包哈，很多朋友反馈哈，软件装好了之后呢，不知道在具体有什么使用哈，那么接下来呢，呃，我的几个视频，我带大家看几个真实的实际的例子哈，那么今天这个例子呢，就是我最近跑通的飞书钉盘的小龙虾哈， 揭露飞书以后呢，左边呢，可以让他帮我钉这个技术面和窥影，右边呢，让他实时的检测基本面和消息面啊，七成二十四小时不休息啊，相当于给自己配了一个全天候的教育助理， 实现起来呢，也比较简单哈，我们直接用圆的 o k curl 揭露非输机型儿，最最核心的一步呢，是去 ko hub 搜索 stock monitor 的 技能包哈，一键安装给机型儿。 那么之后呢，你只需要发一句话哈，比如帮我盯着宁德时代，那么它就开始自动干活了。很多读者担心 token 的 费用比较贵哈，那我建议大家呢，用火山引擎的 colin pran 哈，它是包月订阅制的，相当于给你的龙虾开了一个性价比非常高的无限量自助餐厅， 彻底告别按 token 计费的。当然， ai 再聪明啊，也不构成任何投资建议啊，它最大的价值是帮我们省掉那些无聊的重复操作。好，我是郭正，咱们下期视频再见！

这里教你小白安装法，手把手避开所有常见的坑，包括环境配置、权限问题、下载速度等等。看完不仅历史安装费你熟练后，甚至都可以接上门安装单了。我们直接开始。 第一步，安装 note js。 虽然 open 靠官方文档不要求提前安装 note js， 但先把这一步做完，可以避开很多坑。首先来到 note js 的 官方下载页面， 点击 windows 安装程序按钮，下载完之后打开安装包，如果出现弹窗，问是否允许此应用对你的设备进行更改。点击是在安装窗口里，首先勾选用户同意协议，然后点 next， 下一步安装位置可以保持默认，你也可以进行更改。 接下来我们可以一路无脑点 next， 然后点击映 so 开始安装。这里我们要稍微等待片刻， 完成后点击菲丽莎钮， node js 就 安装好了。第二步，安装 git git 并不是必备安装项，但很多人后面遇到的一些报错，本质上都和 git 配置有关，所以也可以提前避坑。来到 git 的 官方下载页面，根据你的电脑架构选择对应的下载链接， 比如我这台电脑是 windows x 六十四，所以点这个。下载完之后，点开安装包，点击 next， 这里同样安装位置可以保持默认，你也可以进行更改。再往后，如果你不是专业开发者，不用纠结这些设置，我们可以一路无脑点 next。 终于到了最后一个选项，点击 install 开始安装，等待一小会。安装完之后，我们可以把这个 view release note 取消勾选，它会打开 git 更新说明的网页，对安装没有影响。然后我们点击 finish， git 的 安装就不搞定了。 第三步，安装 open call。 在 菜单栏搜索 power shell， 这里注意要选择以管理员身份运行，然后会打开一个大黑窗口。那为了避免 power shell 默认策略太严格导致安装报错，我们要先输入一下这个命令，然后回车运行。 运行后， power shell 可能会出现一个提示，问我们是否确认修改执行策略，这里输入 y， 然后回车表示同意这一次修改。然后我们再输入这个 open call 的 官方安装命令，并回车执行。 这个命令可能会运行一段时间，如果中途出现弹窗，问是否允许公共网络和专业网络访问此应用？点击允许。当你看到一句来自 open call 的 花音信息，就说明 open call 已经按中成功了。可花啊，不过这还没完。第四步，配置 open call。 open call 故意展示一段话，提醒你使用塔可能存在风险，问是否积蓄，这里可以按键盘上的左方向键选择 yes， 然后回车确认。接下来保持默认的 quick start 模式，继续回车。 下一步需要选择 open call 背后的大模型服务商，这里有很多选择，比如 open eye， atropic 等等。 那这里呢，可以根据个人偏好进行选择，用键盘的上下方向键进行切换。如果你已经创建过某个服务上的 api 密钥，可以直接使用，但我呢，会选择 kimi 模型的公司公益上的 ai 不是 广告，而是因为 kimi 会免费送新用户十五块钱额度，我之前的还没有用完。 那这里呢，也教你如何创建大模型 api 密钥。以 kimi 模型为例子，来到他们开放平台的控制台，左侧有个 api 管理，我们点击新建 api 按钮，给这个密钥取个名字， 下面选择项目，然后点击确定就可以看到啊。创建出的密钥的值密钥一定要进行保密，被别人拿去用的话，烧的就是你的额度了，然后先别着急点确定，先点旁边的副站钮，然后回到 power 下 回车。选择模型服务商后，因为我是在提米国内官网创建的密钥，所以这里选择点 c n 的 api 密钥类型回车， 接下来问用什么方式提供密钥，选择现在复制密钥值回车，接下来把之前复制的粘贴到这里来。回车后呢，要选择具体的模型，我就保持默认的 kimi k 二点五。 再接下来我们要选择通讯渠道，也就是要通过 telegram 还是 discord 还是飞书之类的工具啊。和小龙虾进行对话，我们目前可以一路点向下键选择 skip for now， 也就是先跳固，因为呢涉及到一些准备步骤。后面我们再来进行配置， 然后问要不要现在配置 skills， 也就是小龙虾掌握的技能，如果你有比较清晰的目的啊，这里可以看看有没有需要配置的，每个技能后面的括号里啊，都写出来应用的场景，那这个呢，也可以留到后面进行配置，我们按空格选择 skill for now， 然后回车。 接下来会出现一系列问题，问我们要不要配置好各种服务的 api 秘钥，比如 nile 秘钥，可以用来生成图片，那如果你还没有创建好的秘钥，也可以先都选择 no， 回头有需要再进行填写。 下一步问我们要不要启用 hock， hock 指的是在某个事件发生时自动执行某个功能，我们目前啊也可以先跳过空格，选择 skip for now， 然后回车。 接下来程序会启动网关，我们会看到有个秘密窗口被自动打开了，这个窗口先不要去关它，等待一段时间回到之前的 power shop 窗口。他问我们想用什么方式启动小龙虾，我们可以选用 v r b y。 网页图形界面会更加直观和操作友好一些。 回车后会出现提示说有网页自动被打开，选择允许会进入到这个幺二七点零点零点一这个网页。在聊天界面，我们就已开始和自己的小龙虾对话了。 如果你能收到来自小龙虾的回复，说明我们的配置也已经完成了。在华安，但小龙虾之所以出圈，其中一个原因是它可以接入各种通讯软件，接入后我们只需要在手机上发一条消息，它就能在电脑上自动开始干活。所以我们接下来要做的是把 open call 和飞书连接起来。 第五步，创建飞书机器人。来到飞书开放平台，点击右上角登录，如果没有账号，可以注册一个个人账号，不需要加入任何企业。登录完之后，点击开发者后台，然后点击创建企业自建应用，给应用起一个名字，填写对应的描述 图标，也可以自定义，然后点右下角的创建按钮。接下来我们点击添加机器人能力， 然后通过右侧菜单栏来到权限管理点开通权限，我们在搜索框里输入 i m 冒号，注意是英文冒号。然后我们把出现这些消息相关的权下先都加上，点击确认开通权限。上面有提醒我吗？应用发布后，当前的修改才会生效， 所以我们可以先点创建版本，然后在这个界面输入版本号，比如一点零点零，以及对应的更新说明，接下来点击保存并确认发布。现在我们的飞书机显就创建好了，但还需要把它和 open call 接通。 第六步，连接 open call 和飞书，回到 power 下，我们输入一个命令， open call comfik。 再次进行配置。 第一个问题，选择 logo， 也就是在本机运行，然后我们要选择配置 channels， 也就是通讯渠道。接下来回车选择 configurink， 用来添加新的消息渠道。这里一路向下，找到飞书后回车 要在飞书上运行，需要先安装飞书渠道插件，所以这里回车选择通过 npm 安装，等待一会儿安装完成后，我们要输入飞书应用的 app secret， 这个在飞书的开发者后台啊就能获取。 我们先按回车，然后来到飞书开发者后台的凭证与基础信息，复制这个 app secret， 然后把值粘贴到 power 项， 接下来还要输入 app id， 也是一样的流程复制，然后粘贴进来。再然后我们要选择飞书和 open call 的 通行方式，默认的 web socket 是 实时通信模式，配置起来进难。所以回车选择 我们的机器人应用啊，是在国内版飞书，也就是飞书点 c n 这个域名创建的，所以选 china。 这个接下来问我们是否允许在群聊里使用机器人，这里可以选择 open， 也就是在所有群里都可以用机器人，但必须艾特机器人。 下一步我们选择 finish 表示完成配置，然后这一步问要不要现在配置私聊访问策略，以至于谁可以在非数私聊里用 open call 机器人，我们选择 yes， 然后如果只是自己测试用啊策略可以先选 open， 表示任何人都可以辞掉机器人。这样呢，不需要先进行配对， 如果是正式环境，建议选择 perry， 然后回车选择最后的康听令。这样我们就完成了飞书通讯渠道的配置。接下来在 power 上输入 open call gateway， 启用网关， 然后在飞书的自建应用界面点击左侧菜单的事件与回调编辑订阅方式选择为长链接保存。 保存后我们就可以添加事件搜索接收消息，勾选上确认添加。再然后来到权限管理，点击开通权限搜索通讯录，把获取通讯录基本信息勾选上，点击确认。 要让这些保存生效，我们要再次发布版本，点击创建版本，输入新的版本号以及对应的更新说明。这次啊，我们是在给机器人添加消息接收能力，其余保持默认，点击保存并确认发布。 第七步，测试对话飞书机器人的配置啊，到目前就完成了，虽然过程很漫长和琐碎，但现在我们就可以尝试在飞书上和小龙虾对话了。 来到飞书 app， 可以 在消息列表里找到自建应用的入口，点击打开应用，随便输入一条消息， 可以看到 open call 回了一个表情，表示自己正在输入，然后等待几秒就可以收到他的消息了。我们可以继续和他私聊对话，也可以把他拉进群聊里，艾特他回答问题。如果想让他变得更强，也可以给他配置更多 skills， 扩展他能完成的任务，但建议啊，只安装官方或可信来源的 skills， 避免大。

一分钟带你了解龙虾 ai 六大核心企业。一、拓维信息、华为、升腾加 openclaw 双剑合璧，以基于自研的再红 os 三点零完成对 openclaw 的 深度适配与预集成，并推出 ai box。 二、优克德国内龙虾第一入口两千零二十六年一月首发专属镜像一键部署，打通主流办公平台，海外节点同步上线。 三、云赛智点绑定揭月星辰 openclaw 最大调用方的核心算力供应商，上海智算生态，深度参与，订单确定性强。 四、美丽云坐拥东数西算国家级算力，纽加超低 pe 绿电算力，为 openclaw 提供大规模低成本算力底座。五、海量数据，国产数据库龙头 openclaw 的 算力刚需，直接拉动国产数据库与向量存储需求，是 openclaw 数据底座的核心受益标的。 六、童博股份、英伟达算力、卖产人 h 一 百集群支撑 openclaw 大 模型训练，通用算力需求提升，带动租赁业绩。

一条命令让软件变成 api 给 opencl 调用。兄弟们，港大真的太顶了！刚开源了一款龙虾神器，这个叫做 c l i anything 的 东西， 只需要输入一行命令，它就能扫描软件原码，将 g u i 操作映射到 api， 可以 把任何有代码库的软件变成结构化 c l i 给你的 ai 使用。这个想法真的太赞了！ lender obs studio 主要到 i o 等开源软件都实测成功了，快去试试吧。

龙虾 ai 核心概念股梳理，一、拉卡拉二、龙兴中科。三、尤克德四、绿联科技五、云赛智联六、宁波建工七、浪潮信息。八、中科曙光九、海天瑞生 十、汉德信息十一、雅康股份十二、大卫科技十三、海光信息十四、溧阳技术十五、昆仑万维十六、神州数码十七、网速科技十八、青云科技十九、生幸福。

徐哥，网上都在说你养龙虾了吗？龙虾是什么东西啊？消耗的 token 又是什么？ ai 时代啊，谁掌握了 token， 谁就掌握了高效生产力。而这背后最直接立行的两个行业，你可以记一下。第一，数据中心行业，作为 token 的 核心软住宅体，可以作为绝对的核心受益者。 第二，云服务行业，它作为 tikken 的 主要题目方，将享受 ai 普及的需求与红利。还有这个龙虾啊，它不是水里游的那种，它是能帮你躺赢的 ai 龙虾，它叫 open code， 是 个智能体，不是普通的 ai 啊，它的能耐啊，大户，超乎你的想象， 可以帮你盯盘、看数据，可以精准捕捉每个机会，帮你赚钱哎，帮你码字写文案，帮你做表格，处理数据。更主要是它还会自动学习， 今天让他学习清华化学系的全部课程，过几天他就能变身教授级的碳达。但重点来了啊，再厉害的龙虾，也得为保城的干活。而 open code 的 口令啊，就是 token， 像豆包啊，千万啊等这些正能量消耗的全是 token， 没有 token， 再智能的也要洗菜。记住了， token 不是 算力，像腾讯、百度、阿里云这些大厂啊，就是专门提供 token 的 补剂站。而 token 的 核心产出力呢，就是数据中心。关注我，做您身边一个懂财经的朋友！

欧本科尔龙虾 ai 爆火出圈，概念股全线异动， ai 智能体迎来全民时代。近期，一款名为欧本科尔的开元 ai 智能体，凭借能干活、可本地部署全开元的颠覆性优势， 从即刻圈火遍全网，因红色龙虾 logo 被网友亲切称为龙虾 ai、 养龙虾、部署训练称为科技圈热词。受此催化，悲谷龙虾 ai 概念股集体爆发， 算力、云服务、智能硬件、企业服务等板块全线异动，成为资本市场最炙手可热的新主线。一、龙虾 ai 到底是什么？从会聊天到能干活的范式革命波本科尔由奥地利开发者彼得斯坦伯格打造， 是一款开源、本地优先、可自主执行任务的 ai 智能体。 agent 框架 get 破星标短时间内突破二十五万， 成为现象级开源项目。与叉、 g、 p、 t、 e 等被动对话 ai 不 同，它实现了三大核心突破，主动执行，具备任务拆解、自主决策、跨软件操作能力，可七成二十四小时后台运行，直接操作电脑文件、浏览器、办公软件， 完成报表、邮件代码、内容运营等全流程工作，真正从只说不做变为动手干活。隐私优先、数据本地存储，支持离线运行， 兼容主流大模型与五十家社交办公平台兼顾效率与数据安全，低门槛普及开源免费一键部署， 普通用户无需专业技术即可养龙虾，彻底打破 ai 技术壁垒。这一从对话 ai 到执行 ai 的 跨越，精准击中个人与企业的效率痛点，引爆全民参与热潮， 也点燃了资本市场的炒作热情。二、概念股全线狂飙，四大板块集体受益，龙头联板 洛本科澳爆火，直接拉动算力基建、云服务、智能硬件、企业及应用四大产业链环节， a 股相关概念股迎来批量涨停，资金疯狂涌入。一、云服务龙头核心受益 尤克特率先推出 o 本科澳专属云镜像与一件部署服务，连续大涨，触发异常波动。公告青云科技、顺网科技同步二十厘米涨停。云电脑边缘算力产品直接适配龙虾 ai。 二算力与 i d c 云赛智联、美利云、拓维信息等涨停。龙虾 ai 的 高算力消耗与本地部署需求，大幅拉动算力租赁服务器、数据中心需求，算力基建成为最确定的受益方向。三、智能硬件与国产芯片 中科创达完成龙虾 ai 全平台适配，瑞星威龙星、中科实现本地运行，边缘计算终端、 ai 盒子、国产芯片板块迎来增量空间。 四、企业即应用落地汉德信息将龙虾 ai 集成至企业服务平台，覆盖财务供应链场景。拉卡拉餐谷企业落地办公，智能体 企业服务公司抢先卡位商业化落地。资金层面，短线资金聚焦实锤落地标地， 龙头股连续涨停，带动板块扩散，从科创版到创业版，从算力到应用，全产业链掀起养龙虾行情。三、爆火，核心逻辑技术拐点加需求爆发加资本共振龙虾 ai 与概念股同步爆发，并非短期炒作， 而是三重逻辑共振的结果。技术拐点， ai 从文本生成走向任务执行，智能体成为 ai 产业化的下一个核心赛道。 booboo 二是首个全民级落地产品需求爆发，个人追求效率解放，企业急需降本增效，龙虾 ai 提供了低成本、可落地的解决方案。市场空间打开，资本加持开源项目破圈引发科技热潮， 上市公司快速适配落地资金顺势炒作新题材，形成技术热、股价涨、热度升的正向循环。 同时，腾讯、阿里云等大厂推出一键部署服务，进一步降低普及门槛，推动龙虾 ai 从即刻玩具变为全民生产力工具，也为概念股提供持续催化。 四、风险提示概念炒作退潮，聚焦真实落地随着行情发酵，监管与市场风险逐步显现，多家公司发布异动公告， 优客的明确相关产品未形成规模化收入、业绩影响存在高度不确定性。龙虾 ai 仍处早期阶段，技术稳定性、商业化路径、数据安全等问题待检， 盲目跟风存在炒作风险。板块分化加聚，纯概念标地将快速退潮，仅有产品落地，有客户资源、有技术储备的公司具备长期价值。五、结语 ai 智能体时代开启长期赛道已限 都本科尔龙虾 ai 的 爆火，标志着 ai 从对话时代进入知心时代，智能体成为 ai 产业化的核心方向。概念股的全线异动是资本市场对这一技术革命的提前定价。短期看，板块仍将围绕落地进度分化， 警惕纯概念炒作风险。长期看，算力、基建企业及智能体边缘硬件等环节将持续。受益于 ai 智能体的普及，这只龙虾搅动的不仅是股市，更是整个 ai 产业的未来格局。

openclaw 核心概念股，四大板块受益，一核心龙头二算力端侧硬件三应用集成技术赋能四生态间接受益。

中饭来袭，中国 ai 圈养龙虾火出圈了字节，阿里、腾讯、小米等国内巨头第一时间介入，有人称帮忙上门安装已经几天赚了二十六万。社交媒体铺天盖地推出知识付费部署教程。 对于普通人来说，这只龙虾 overdone 能干啥呢？除了能给你做爆款内容外，还可以做售后回答问题，甚至直接借管你的电脑，跨越软件边界自主完成任务，包括安排日程、编辑代码、整理文件等等，永不疲倦的为你工作。 养龙虾正成为中国科技圈的新风潮。周末，深圳腾讯大楼前排满的等待安装龙虾的人群，从小 小学生到老大爷，火爆异常。那么下周 a 股养龙虾概念股会不会火热一把？猫哥花了五个小时查验资料，紧急为大家梳理出了养龙虾概念股，建议收藏备用，点赞关注，猫哥，为你带来有价值的分享！