龙虾能生成分析彩票吗

这两天，科技圈最火的名词莫属 ai 龙虾，腾讯大厦排起了长队，小米发布手机龙虾，这股热潮究竟在追捧什么呢？这只俗称龙虾的 openclaw 本至少是一个开源的 ai 智能体。和以往只会聊天的 ai 不 同， 它的核心突破在于动手执行，你可以把它理解为一个七乘二十四小时待命的数字。实习生给他权限和指令，他就能自主地操作电脑， 替你写周报、处理邮件、分析数据，甚至是编写代码。比如有的自媒体博主让他盯着点热点自动写稿，有金融从业者用他每晚自动整理几十页的研报，甚至有创业者让 ai 分 身管理量化交易。当然，目前的龙虾也并非无所不能， 它仍然有使用门槛，而且由于需要极高的系统权限，隐私和安全问题也不容忽视。工信部门最近也发布了相关的安全风险预警。说到底， ai 龙虾代表的是一种趋势， 人工智能正在从嘴替进化为手替，它极大的提升了工作效率，但也考验了我们驾驭工具的能力。所以，你会选择一只龙虾来饲养吗？让我们拭目以待这时代的趋势。

投资圈疯了，花五万买龙虾，炒股技能信 ai 四十八小时赚六十倍，结果全是大坑。今天告诉你大实话， opencr 做的投研，恰恰是投资里最没用的东西， 百分之九十九的人都被 ai 投研骗了，以为抱上龙虾的大腿就能躺赚，殊不知你拿到的全是垃圾信息，越信亏的越惨。 龙虾几分钟出的研报，比实习分析师还专业，三个股算数据理逻辑样样精通，可为啥没人靠他真赚钱呢？他能给你的全是公开信息，全网共识， 可投资里赚大钱的超额收益，从来都不来自共识，这是 ai 永远给不了你的。 ai 有 一个致命的盲区，他根本不知道自己不知道什么 财报、资金流余情，这些公开的数据， ai 玩的很六可半强，市场早就告诉我们了，公开信息根本就赚不到超额的收益。管理层语气的变化，供应链真实的订单，查些私下情报，这些看不见的关键信息， ai 连住口都找不到， 只会给你一份看似完美的无效报告。更可怕的是你不懂的行业， ai 给的报告挑不出任何毛病，你就误以为自己懂了。中仓说啊，最后怎么亏的都不知道，这才是最致命的陷阱。 技术面的就更坑了， ai 算 k 线实形态测指标，报告完美无缺，可他分不清主力对倒洗盘还是反转。 同样的形态，牛市熊市完全两个结果。 ai 只看历史的数据，不懂当下市场情绪，资金节奏、政策变化，二月有效的策略，三月直接就失效了。你拿着完美的图标进场，就是去送人头龙虾只是抹平了旧差距，就挖了更大的坑。 以前散户缺机构工具，现在人人都能用 ai 出研报了，看似公平了，实质更危险。以前你知道自己不懂，会谨慎清仓，现在拿着 ai 报告信心爆棚，重仓死拿 止损都慢慢拍啊，新的信息差反而让你亏的更狠。所以龙虾不是摇钱树，只是效率工具，他能帮你快速整理共识信息，但绝对不能帮你做决策。真正的投资阿尔法，来自你的认知经验和对非共识信息的判断， ai 替代不了，也给不了你。所以别再被焦虑绑架了，花冤枉钱买技能跟蜂巢， ai 理性使用工具，才不会被割韭菜。

今天给大家分享一下我用 oppo club 开发的 ai 量化交易系统，中间一个功能模块，那个 ai 智能机股票分析，然后看我用 我用的数据源是 t 烧，还有那个 ak 十二这几个，还有一个数据源三个，有两个是免费的，然后他现在你看数据源的数据都能拿到了，然后我测试了一个这个票，然后 然后看一下那个生成，生成的那个分析报告，分析报告其实还还挺详细的，然后 分析报告里面他对应的有啊，市场技术分析，还有基本面分析，像基本面分析这种，他他真的很详细这个报表，然后下面有很多，然后很全面的，然后 风险评估，然后风险评估这里面也是分为中信的，然后保守的、激进的，然后一些观点，还有那个这里面给出的一些 ai 智能题给出的一些建议，然后还有一个团队研究的这个 分析报告，然后还有这个感觉，感觉这个还挺全面的。如果你对量化交易系统也比较感兴趣，然后不知道怎么开发， 或者是对那个 apple cola 的 也比较感兴趣，然后不知道怎么安装，或者是因为 skills 有 什么问题，大家都可以交流，感谢大家点赞关注，谢谢！

马农，动手不动口，一句话让你成为专业的足球分析师！最近养龙虾成了一件很时髦的事情，靠聊天就能让 ai 干活。我知道其实有很多喜欢做数据分析的球迷，有 独特的思路，想通过回车历史比赛看看结果，但就是苦于不会写代码，请人写要花好几百几大千，最后只能让这些灵感消失在脑海里。 那我今天就来做个解决这个问题的小龙虾。首先把我们想测的问题输入进去，比如英超组队的胜率有多少， 点击开始回测。然后可以看到小龙虾在为我们生成代码了，他会自动调用海量的历史比赛数据，按照你的想法计算出结果。好，不仅结果出来了，而且还是一篇完整的分析报告。有朋友就要问了，那这和 deepsea 豆包之类有什么区别呢？ deepsea 豆包之类是通用大模型，没有专门收集过足球方面的数据，所以他们只能回答，不在乎准确性的大概方向， 不能用于专业的统计分析。我这款龙虾是在服务器上完成任务，不需要安装打开直接用，也不会瞎搞你的手机和电脑写代码做数据分析本来是机构研究员才有的能力，现在你只要有手，就可以拥有这项能力。

全世界的 ai 投资界都在高度关注龙虾。你知道我昨天直播的时候，有一个粉丝，他是个程序员，然后跟他聊了一会啊，他说啊，他用了龙虾之后真的就回不去了，因为以前跟这些大模型啊，大模型只是去帮他写代码，但是龙虾不一样，龙虾写了代码之后，还能去帮他部署，帮他去调试，帮他去优化 啊，这个就完全替代了他之前的工作了，但是他也很悲观啊，他说这个虽然龙虾现在大幅度提升他的工作效率，但是他发现他们老板用上龙虾之后，就对他的需求度都在大幅度下降。以前老板是提出想法，提出需求，然后他去执行，他去实现，但是现在发现有龙虾之后，他的工作岗位可能随时会被龙虾替代掉。 哎，我觉得真的也是这个时代的一个缩影啊。因为你知道龙虾现在他在开发者的圈子里面已经形成了一个非常强的共识了， 它上线了四个月左右，但是 github 的 stars 就 已经到了二十五万，这已经是历史级别的项目了。就这个数字本身就在说明一件事，大家普遍认可啊， ai 下一个阶段不只是聊天，而是要进入一个智能体执行任务的阶段了。 什么意思呢？就是以前你用大模型啊，基本上还是聊天框逻辑，你问一句，他答一句，你再补一句，他再答一句。但很多时候其实是你自己在扮演项目经理，要不断补提示词，不断修正。但是 open claw 这种东西出来之后啊，逻辑就完全变了，你只需要告诉他，哎，帮我做这个事儿， 然后他就去拆任务，自己去调模型，自己去调用工具，自己去执行流程。所以它本质上不是一个更聪明的聊天机器人，而是一个站在你和模型中间的代理层。这个变化为什么重要呢？因为它意味着 ai 正式从回答问题往替你完成任务走了。而一旦走到这一步啊，最直接的结果就是 token 的 消耗量会暴涨。 今天我还听了一个专家电话会，专门讲这个 open cloud。 专家给了一个很关键的数据啊，就这个 open router 平台上面的周度 token 消耗，从二零二六年的二月初大概的九点八万亿，涨到三月中旬的大概十六点九万亿，差不多接近翻倍了啊！这个变化背后呢， 专家认为有一个很重要的驱动，就是现在 open cloud 这种新范式开始真正被使用了。那为什么它会好 token 呢？很简单嘛，以前是一问一答，现在不是了。现在它要先理解你的意图，再拆解任务，再找到合适的模型和工具，中间可能要来回几轮的执行和叫验，也就是说，现在已经变成一条工作流了。 而且更关键的是啊， token 爆涨不只是因为系统更好，更说明啊，用户现在愿意买单，对不对？这个很重要，因为如果这个东西它只是看着很酷，但是用户不愿意花钱，那它的商业价值就很虚。但至少今天我听到的专家电话会给出的判断是啊，用户确实愿意为这种更高效、更省事的使用方式支付更高账单。 这就意味着，龙虾不是一个技术演示，而是在往真正的商业化上走。另外，今天这个电话会还提到了一个很重要的点，就是它重新定义了谁会受益。就很多人一看到这种新东西，第一个反应就是，那是不是 openclaw 自己最赚钱？其实未必啊，因为 openclaw 本身更像一个开源管道，开源社区里的标准化项目， 它本身并不明显参与模型或者 skill 的 分层。它更大的作用啊，是把生态先做起来，把大家都拉进来。真正容易受益的，反而是生态里的几类公司。第一个是模型提供方，因为这个智能体越来越常用，底层模型的调用量就会变大。第二呢，是模型调度和聚合平台，比如 openroot 这种， 因为以后不是所有任务都只靠一个模型完成，很多时候要按任务类型动态选择模型，那谁能帮你做调度、做编排、做性价比优化，谁就更有价值。 第三类啊，是 skill 提供商，这个非常值得重视啊，因为今天的电话会里面也提到了，以后用户不只是为了模型 token 付费啊，还会为专业的 skill 付费。你比如说金融数据，比如语音生成、 pdf 解析、地图服务，这些都可以变成智能体调动的能力模块。 这就意味着什么呢？以后很多公司卖的可能不是一个独立的 a p p 了，而是一项可以被 ai 调动的能力。这个变化就相当大了，因为它反过来会冲击原来很多的软件形态。 以前一个轻音，用一个小工具，一个单点功能的 app 也许还能火，但如果未来用户越来越习惯在一个智能体上把查资料啊，做表格啊，生成语音啊，读 pdf 这些事一次性做完，那很多单一功能的独立价值就会被极度压缩。 所以啊，未来真正重要的不只是界面做的多漂亮，而是你有没有独特能力，能不能被封装成一个 skill。 今天的电话会里面还专门提到了一个明确的受益者，就是 mini max， 他被认为是这轮 open cloud 热潮里面相对比较清晰的受益方。因为啊， mini max 作为早期合作方，在 open router 上的 token 消耗量增长很快， 特别是在编程场景里面的表现很强。并且呢，他还有一个很有意思的逻辑，叫电力换 token。 这个说法翻译成人话，就是利用国内相对便宜的能源和基础设施去生产模型推理能力，然后再把这种能力卖到全球市场。这个视频我之前拍过，已经置顶了，你们可以去看一下， 它本质上就是把低成本的电力和算力资源转换成高附加值的数字服务。这个逻辑如果跑通啊，其实很有想象空间。另外，现在行业专家很现实的判断是对国内云厂商的看法。 今天电话会里也提到，目前看到的很多云厂商的 cloud 产品和 opencloud 核心逻辑相似度很高，很多产品本质上都不差，区别更多是在工程上融错、可视化，还有跟自己的原有资源怎么整合。 所以说，对云场上来说，做可乐最重要的意义，它不一定是这个产品本身值多少钱，而是能不能帮自己盘活生态。比如说把云算力用起来，把云存储用起来，把办公套件、文档系统安全合规这些东西全部都串起来，最后还能提高用户粘性。也就是说啊，这个龙虾对云场上更像一个入口，它不像个利润中心。 最后啊，这次电话会其实也讲到了边界，他不是说这个 open cloud 一 出来世界就变了，他也有很现实的限制啊，一就是智能体的智力上限还是取决于底层的模型，模型如果不够强，他也做不好复杂任务。 第二，功能上限取决于 skill 生态，你没有足够多足够专业的 skill， 智能体也只是个空壳。第三就是安全和成本问题，短期都绕不过去，能力越强，调用越多，账单就越高，风险也越高。所以这件事啊，不能理解为明天就全面颠覆了。但是它确实已经指向一个很清晰的趋势， ai 正在从聊天时代走向执行时代。而一旦 ai 开始执行任务，最先被拉动的不是情绪概念，而是真实的投分消耗、真实的算力需求，真实的 api 调用、真实的付费意愿。 所以啊，如果你问我这个龙虾电话会今天听完最大的感受是什么？我会说，啊，今天我们不是又多了一个 ai 产品，而是 ai 的 使用范式变了，从你自己操作 ai 变成你把事情交给 ai， 这背后带来的不只是体验升级，而是整个 ai 商业链条的重估。

有粉丝问如何使用龙虾来炒股，今天就给大家展示一下我的龙虾是怎么分析股票走势的。我们跟龙虾说，帮我分析一下上证指数零零零零零一的日线走势，接下来他就会去调用本地能去分析上证的走势了。 好，我们看到已经出结果了，他会遵循禅论来分析大盘的结构，并给出各种情况的应对建议。大家有什么想分析的股票呢？关注我，打在评论区，免费为每个粉丝分析一支股票。

今天是我养龙虾的第二天，给你看看他今天干了什么。你看这个是我的选择题雷达库，这里面都是我，我的龙虾自动生成的。 我看了一下啊，还行，质量还可以。可能这些选择题我不一定都做，但是呢，至少我有提供了一些方向，每一个选择题后面他都有一个选择题的角度和 传播潜力分析，就告诉你他是用什么依据去选择他的。这个龙虾跟我们现在用的豆包、元宝和千问有什么区别呢？我觉得至少有俩。 第一个就是你看看他刚才筛选那选题的角度，是由我来定的，根据我的品味和我的需求来定义的，并且稳定性很好，一致性很好。第二个 它是自动完成的，我不用去提醒它，它每天每三十分钟做一次，然后每天立定时定点汇总给我，这也算是事事有回响了。

我，我可以把我的这个十八年功力全部一键传给你，我生成一个包，你就有我这个。哇，这个，这太好了，不是，你问一个问题，我，我让我，我可以让所有龙虾一起来解决你的问题，帮我问一下那个宠物，宠物行业的电商哪个细分类目比较好？ 立刻就出来了。第一，第一个是运营龙虾先出来，运营龙虾先分析大牌，那他会告诉你看，他是抓了淘宝的数据跟全网的数据，你看运营龙虾先出来。 整体市市场份额是三千亿，一年，线上占百分之四十到三十，增长百分之二十，猫一点二亿只，狗五千万只，一共一点七亿只，那宠物食品占比百分之五十五， 看到没？然后再送红海宠物用品占比百分之二十五中等。然后宠物保健品其实是目前最好的机会， 是占比百分之十就是，呃，第一个是增长高的，第二个是竞争程度高的，他会告诉你啊，宠物是相对比较好的食品，在这边比较竞争。然后细分类目解析，宠物智能用品是最推荐的宠物喂智能喂食器，然后智能饮水机，智能猫砂盆，宠物摄像头，大环境， 年轻人养宠，这个顺势中环境就科学养宠，精细化养宠，然后小环境是抖音、小红猪这两个宠物的流量，流量好，用户的痛点是出差，参与人群，宠物没人喂，这个其实是最大的需求，我们没养宠物原因就是经常出差没法养，对上班族没空陪娃，属于智能玩具，洁癖，不想铲屎，担心 衣架空间是智能喂食器，宠物保健品，宠物的益生菌，肠胃不好，掉毛严重，这是做了一些分析啊， 然后推荐宠物的清洁免洗泡沫，那宠物外出背包，车载用品，牵引绳，便携水杯 尽谨慎，就是宠物食品不好，不好进去原因，对极其激烈，换的门槛高，然后 r y 普遍小于一点二，都是前期不赚钱。客服龙虾出列了，刚才是运营龙虾分析， 从市场的角度，大盘角度是从竞争角度，这个大部分人传统运营都是从这个角度，在你看这个客服龙虾是从什么呢？从，哎呃，聊天记录， 这个你如果你能把你的类目的聊天记录喂给他，那会有个性化的，但是这个他是抓的全网的。那出差一周猫咪没人喂，买来智能，这个家里老狗十二岁的，关节不好，一直在吃关节宝，你看这些就是从用户的角度，发现 客户完了之后，财务龙虾来做一个盈利的，拆散智能养宠的赛道可能有机会，因为现在大部分都是那个智能养宠这个赛道，可能会出来一个品牌专注搞智能养宠，那老板龙虾最后做做最终的决策。 宠物智能用品其实现在是一个非常好的赛道，就是智能养宠这个赛道可能是一个很好的赛道。智能养宠应该是有出来一个品牌，比如说其实我 我我可以把我的这个直接我的十八年功力全部一键传给你，我生成一个包，你就有我这个，那我这个，这太好了，今天我已经给我很多的一会员把我这个学习包全部给他了，他们装了这个学习包就自动有我这个，你看。

小龙虾来做这个炒股顾问，他能够告诉你股价为什么跌，为什么涨，趋势预测，这个趋势阶段才会配置什么，最终的决策还是靠点钱给他，然后让他用个单独的账号去炒，不能过度去惩罚他，毕竟是涉及到资金安全。有人这样说，那我觉得你可以拿个两万块钱回来，你也能接受，大的资金肯定不合适，这个小龙虾你可能还不如交给一个真正专业的。

大家好啊，我的龙虾公司三个人了，这是我的组织架构图，有三位员工，孙大强、孙二强和孙小强。 他们统一在我的一个非书账户下管理，我给他们建了一个群，这里让他们自我介绍，可以看到他们每个人拥有不同的技能。这里我艾特了孙二强，让他帮我做阿里巴巴和 minimax 的 港股分析。孙二强会使用自己的 skill， 很 快为我生成一份分析报告，紧接着 我让孙大强基于二强的报告给出交易建议。我们会看到大强新建了一个话题，给出了他的分析交易策略。第一批分别买入十五万和七点五万的阿里巴巴和 minimax 股票。接下来我们去找孙小强。孙小强的模型是我部署在本地 quin 三 cold nex 的 模型，因为我不希望云端模型知道我的交易信息和操作我的账户。我们让孙小强按照刚刚的策略完成交易操作， 然后就看我的 aimax 加三九五处理器表演了。本地模型会让我确认一些交易操作信息，然后他给出了交易计划，再次让我确认在执行的过程中，他会调用我本地交易程序木木的 api 平台 open d 来操作，出现问题了自己也会修正。我打开手机模拟账户， 发现订单中已经出现了交易结果，再测试一下，我让孙小强取消所有订单，可以看到我手机上的交易订单突然就没了。好啦，这就是我的龙虾员工帮我做的事情，敏感操作还是本地模型用着，放心，我们再见。

家人们，周末爆火的 ai 龙虾，跟股市到底有啥关系？别跟风追涨三十秒讲透核心逻辑， ai 龙虾不是吃的，是 open core 开源 ai 智能体图标是红龙虾才叫这个名。先搞懂它是什么？ 不是普通聊天 ai， 而是连接大模型与本地系统的桥梁，相当于给 ai 装了手脚，变身二十四小时不摸鱼的数字员工，能写周报、钉盘 处理邮件、执行命令，真正实现高效自动化。大厂免费布局，核心是强 ai 生态主导权，绑遍自家大模型。重点来了！ a 股四大实锤受益主线，不玩概念，只讲干货。 一、部署龙头尤克德， a 股唯一实锤，提供 open crow 商业化部署，小白也能一键养龙虾。 二、算力核心浪潮信息，中备通信支撑 open core 运行刚需。三、安全防护三六零深信服，规避 ai 执行风险。 四、应用落地金山办公托尔斯让 ai 价值落地到办公企业服务。重点提醒，千万别盲目跟风， 优先选有实锤业务估值合理的标的，避开纯概念炒作，同时警惕技术迭代和估值泡沫风险，理性布局才是关键。 open core， 开启 ai 从会说到会做的新时代，抓住这四大核心主线，看懂这波新机会！

这几天我的后台被问爆了呀，你怎么还不聊小龙虾，人家都涨完了呀！没错，那个叫 opencloud ai 智能机，全网刷屏已经超一周了，别人的视频都在给你喊暴涨起飞，下一个 deep seek。 我 为什么憋到今天才去讲这个话题？因为你像我们机构选手是深知一点， 你追热点的永远是赚不到钱的，看透热点，你才能抓到真机会。所以这周我什么也没干，就盯着小龙虾的行情，看他怎么火起来，又怎么把科技股给拖下水。今天呢，我就将我这周观察到的琢磨透的机构圈干货， 全部掏心窝子跟你去聊一聊。先说小龙虾它是个什么玩意一行，它不是一道新菜品，它是一个可以接管你的电脑，帮你完成工作目标的一个 ai 智能体。 你比如说像我们的机构选手，我们是可以用它帮我们去读研报、写报告、做 ppt 的， 一个 ai 的 一个智能助理，而且它是一个二十四小时全程在线的 ai 助理，说白了，它就是一个不要工资的牛马。你像连英美达的老板黄旭都公开去表态 它是历史上最重要的软件之一。那你听起来是不是觉得科技谷那不得原地起飞啊？结果呢？飞确实是飞了，可是就飞了两天，然后啪叽一把，帮追高的人全部拍在地板上了。 为什么呢？这里面有一个扎心的真相，小龙虾的爆火，本质上它是一场圈内人收割圈外人的游戏。你看哈，这种 帮忙安装软件的赚钱了，卖使用次数的大厂赚钱了，连华强北卖硬件的都赚钱了，唯独真正去玩小龙虾的普通用户，以及追高股票的反户受伤了。为什么呢？因为这个产品是去年十月份就出来了， 现在才火，说白了就是热度炒起来了，该出货的出货了，该变现的变现了，再加上这是一个外国货，因为他的产品是奥地利的工程师发明出来的，而且他要全程接管你的电脑。那这里面呢，就是一个信息安全的问题， 而信息安全这块天然就很敏感，你像尤泽，吵了两天，发现推不动了，直接就跑路了。如果说故事就讲到了这，你是不是觉得那小龙虾明显就是个坑啊？别急，真正的好东西往往都藏在热闹背后。 我这一周观察下来，发现机构里面的聪明钱压根就没有盯着小龙虾本身，它们盯上的是另外一个东西，就是算力消耗的十倍增长。我跟你算笔账你就懂了。 以前我们用 deepsea 这种大模型，一天你去问几个问题，聊聊天，互动一下，消耗也就是几万几十万的 token， 一 百万的 token 才花一块钱，那你一天也花不了一块钱。但现在你用小龙虾这种智能体， 他是替你干活的，人家是一天二十四小时给你去跑数据，消耗的是几千万的 token， 那 你换算下来，一天你要花几十块， 甚至说是一百多块钱，这是一个十倍的差距。以前你是用买瓶水的钱，现在直接变成买头牛了。就在小龙虾进入中国的那几天，咱们国内的 token 掉用量一度就超过了美国， 这说明什么？说明未来 ai 越能干，消耗的算力就越多。说到算力，中国我们是有一个绝活了，就是便宜电，因为你搞算力就跟开矿一样，最烧钱的是电费， 咱们的工业用电是六毛钱一度，西部绿电才两三毛，但你像美国呢，一块钱一度电，咱们的成本只有人家的三分之一，那你光靠这个，我们就可以把算力服务卖到全世界去。 问题来了，既然算力需求是紧绷的，咱们又有低成本的竞争优势，那为什么最近 ai 算力，你像液冷光模块、 pcb 这些品种就蹦跶两天直接熄火了？这才是我一周观察到的最核心的答案。因为现在市场的主菜压根他就不是科技，而是油价。 因为最近美国和伊朗的冲突又升级了，油价这两天直接奔着一百美金大关去了，油价一涨，大家就开始去预期通胀，去交易通胀，那资金全跑去了像石油、 大中商品这种板块去避险去了，这就叫大中强？那反过来，科技弱，那什么时候科技股的资金能够重新回来呢？那你要等到油价这座大山给搬走。所以说最近 ai 算力被压制，不是它不行了，是现在轮到油价唱主角了。更何况这几天又是量化主力资金搞大风车的行情， 一天给你轮动十八个板块，自然没有钱去拉科技嘛。但你记住，这影响的是股价的节动，而不是趋势。等油价这个事情消停了，山搬走了，那 ai 算力乃至说整个科技股自然就会重新成为市场当中最硬的那道菜。

大家好，今天给大家讲一下我养的龙虾做的一个基于禅论的 a 股分析工具，还能自动识别买卖点，然后让大家看一下，光做这工具花了一亿多个头坑，让我们启动一下， 这个是一个对单个股票进行分析的，并给出交易策略，我们来测试一下，点击开始分析， 然后这两个分析师会根据获得了这个产证数据给出交易策略，他们是并行分析的，虽然只写了一个，但是是并行的，然后这边分析时间有点长，我们先加速一下，嗯， 这边两个是并行分析，他们将获得了产证数据进行一个全面的分析，共有日线还有周线。 分析完之后，然后就是他们两个这分析的这些建议由他来杜绝，由他这个决策者，这决策者他不看原始数据，他只看他两他们两个的分析，然后他再进行一个 综合决策， 综合决策趋势判断，最终交易策略九点扫描，咱们测试一下，这边可以测试一百五百个股票，点击开始 一共是从图十二里边获得了五千五千个股票，我们先扫描五百只试一试，一买二买三买 这边这边，然后扫描之之后，下边会显示这个近期的一个， 嗯，股票的买卖点， 你可以参考一下，也可以自己去搜一下看看。 好，这里先让他扫描着这边还这边还有一个板块筛选，这边还没有做，也说后期会让他慢慢开发。禅论说明就是会讲这个一脉，二脉这个每个买卖点的优势，这二脉是他比较推荐的 趋势确认，安全性高，位置灵活，风险等级中，这个比较有意思，这一看就是 ai 做的，看到没有？展开收起。 好，今天的视频就录到这里，有养龙虾的小伙伴可以加个好友讨论一下。

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？

openclaw 的 爆火证明了一件事， ai 的 下一个战场是执行，而不只是对话。但问题来了，如果你让通用的 openclaw 去盯盘或分析研报，它可能会一头雾水，这就是进门龙虾的差异化价值。它是一只懂金融的龙虾，自带投研基因，比通用 ai 更懂行。 首先是数据集盈，进门龙虾内置了公告库、言爆库、路演、技药、 e d b、 产业图谱、市场风向等高质量投研数据源。他理解这些数据之间的关联，知道去哪里找数据，抓哪些字段，怎么识别关注度高的信号。 其次是手脚基因，进门龙虾知道如何跟踪大盘板块及各股的实时走势，知道如何通过紧盯公告、余情、政策等突发信息，判断对持仓的影响。这些动作看似简单，但要让 ai 精准执行，需要对投研工作流的深度理解。 真正的开箱即用，告别部署噩梦。 openclaw 本地部署需要 linux 环境 api 配置、权限管理，稍有不慎还有安全风险。 进门直接为你配备云端专属电脑，任务跑在云端不占本地资源，没有数据泄露烦恼。你无需懂代码或做即刻，只需打开浏览器，就能随时随地操作。预制海量投研技能，不用从零教起。进门龙虾内置了 openclaw 社区生态的技能，以及进门精心打磨的投研常用 skills， 比如管理层背景调查、美股发展历程调查、自选股、今日总结等。你不需要从零创建，拿来就能用自然语言养龙虾，越用越顺手。如果预制技能不满足需求，直接对话就能创建新技能。 生态协调，真正解放双手。进门龙虾支持定时任务，比如每天开盘前自动跑，鱼情监控到点自动执行。更重要的是，进门龙虾直根于进门生态，它可以调用投研大脑，拆解产业链或者指挥系统，完成会议预约、录音、转写和提炼整理， 实现孤立工具无法企及的生态协调效率。从 open globe 的 开源爆火，到龙虾十条的政策加持，再到进门龙虾的专业落地，我们看到一个清晰的趋势， ai 正在从辅助工具进化为数字员工。 对于同龄人来说，这意味着工作方式的底层变更，你不再需要花费大量时间在数据抓取、公告整理、余情监控这些机械性工作上，而是可以把精力集中在深度思考、逻辑推演、价值判断这些 ai 无法替代的核心能力上。这或许就是金融科技的魅力， 让最前沿的技术以最专业的方式服务于最懂行的人。关注进门，抓住 ai 时代的投研机遇。