AI范兒 · 教程實測

文：當當當當｜編輯：AI 小范兒

早上起來，總監(jiān)"蕭聾瞎"為我發(fā)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(xiàn)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。

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(nèi)容只是展示效果，不構(gòu)成任何投資建議。

01我想養(yǎng)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(shè)想的這個小龍蝦團隊：

1. 是一個多Agent系統(tǒng)，有一個"總監(jiān)"分派并監(jiān)督任務(wù)進度與效果，其它成員互相銜接。

2. 它要有"專業(yè)"的分析體系，對政策方向、行業(yè)趨勢、上下游生態(tài)、個股基本面、估值計算都能自動化完成。

3. 它要主動并閉環(huán)，自動創(chuàng)建行動信號，自動流轉(zhuǎn)到分析、操作決策流程。

4. 它要自我監(jiān)督，永不停歇！

我給這個團隊起名"五笨蝦"。運轉(zhuǎn)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(fā)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(jiān)蝦統(tǒng)籌，分任務(wù)、管優(yōu)先級（只有我親自安排的事，才是P0，信號驅(qū)動P1，長期持續(xù)工作P2）。

信號流入 體系化分析 五蝦協(xié)作 報告產(chǎn)出

自選池/持倉/牛散/雪球 → 煙酒佬自動啟動分析 → 總監(jiān)統(tǒng)籌調(diào)度 → 早報/周報/持倉監(jiān)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(yǎng)蝦最大的一個門檻（身邊有老板已經(jīng)花了幾十萬了），所以我初次安裝后，也是淺嘗輒止了。

直到發(fā)現(xiàn)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(chǎn)頂尖模型。

Token費用有底了，才敢再次嘗試養(yǎng)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(jiān)蝦的KPI設(shè)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。

3. 速度與穩(wěn)定性：推理響應(yīng)速度還是跟按美元計Token的沒法比，有不多見的響應(yīng)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(yǎng)五只蝦，完全沒壓力。

03怎么把蝦養(yǎng)起來

現(xiàn)階段Agent工具本質(zhì)上還是程序框架里面嵌入了大模型的推理環(huán)節(jié)，結(jié)論是：

要玩轉(zhuǎn)OpenClaw、Claude Code，沒有程序開發(fā)基礎(chǔ)，不進入"蝦體"養(yǎng)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(guān)鍵文件。

其它重要的目錄是workspace是主Agent的工作區(qū)，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(shù)據(jù)源準備好，數(shù)據(jù)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(jiān) kimi-k2.5 接指令、分任務(wù)、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(shù)據(jù)庫、維護基礎(chǔ)設(shè)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(yè)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(jié)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(jiān)，接指令、分任務(wù)、管進度、每30分鐘巡查一次；基佬負責基建，寫代碼、搭數(shù)據(jù)庫；

八卦姐盯信息面，收新聞、整資料；煙酒佬是行業(yè)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(jié)果、給出操作方向。

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(yǎng)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(zhì)是進程中跑的任務(wù)，一輪任務(wù)跑完，程序結(jié)束，蝦就停下來睡覺了，所以跟它說"持續(xù)干活"，它會答應(yīng)得好好的，但覺照睡！

所以你不想卷自己人肉不斷發(fā)指令，又想讓它主動完成些持續(xù)長期性or多步驟的任務(wù)，就要靠它的定時機制加任務(wù)描述的文檔。

OpenClaw有兩種定時機制：定時任務(wù)（Cron）像鬧鐘?，到點必執(zhí)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(qū)新的討論是隨著大模型的進化，太多的Skills反而不好，但現(xiàn)階段這部分工作至關(guān)重要。

大多數(shù)人停在裝完發(fā)幾條指令那一步。真正的玩法，從打開那個文件夾開始。

你的小龍蝦現(xiàn)在在干什么？還在吃灰，還是已經(jīng)自己上班了？來評論區(qū)聊聊覺得有用 → 點個??在看轉(zhuǎn)給還不知道的朋友點個贊 告訴我你看完了關(guān)注「AI范兒」，下次更新第一時間收到