这次升级,我们把研报“拆”了

这次升级，我们把研报“拆”了

说实话，写这篇更新日志之前，我盯着屏幕愣了一会儿。

怎么说呢，以前研报在我们这儿，像个被供着的客人。来了就来了，整整齐齐摆在那儿，你想看就自己翻。但我们自己呢？其实没怎么碰它。

这次不一样了。

我们开始将研报和股票、行业、热点关联

嗯，听起来很简单对吧？

但有了这些基础数据，未来的新闻AI解释、AI对话、openclaw盯盘就有了坚实的基本面基础

甚至我们会计算衍生数据，比如研报机构评级，作者评级，一只股票的一致预测...

哦对了，还有一个细节：我们把提取出来的这些数据……怎么说，向量化了。

这个词可能有点唬人。其实就是把它们变成某种结构化、可计算的东西。以后AI跟你聊天的时候，能知道“哦这篇研报聊的是新能源，顺手提到了比亚迪，目标价xxx”，而不是凭空捏造。

突然想起一个场景

之前有个用户问我们：“你们每天更新那么多研报，有没有那种……专门推某个行业的？比如我就想看半导体。”

当时我愣了一下。

因为按理说，这种需求应该很容易满足对吧？但当时的我们，还真做不到。研报是研报，行业是行业，股票是股票，它们都躺在数据库里，但彼此不认识。

现在不一样了。

我们让它们互相认识了。

还挺有成就感的。

接下来说说未来。

这也是我有点纠结的地方——有些功能还没完全落地，但忍不住想剧透。

首先是研报页面要改版了。

现在的研报……好吧，说实话，基本靠人工。，觉得这篇不错就上传。但这种模式撑不住了，因为我们的研报数量在暴涨。真的暴涨。

为了支撑后面的AI对话和openclaw盯盘，我们需要大量的研报数据，而不只是精选研报。

这带来的问题就是，精选研报怎么办

目前我能想到的解决方案：

作为一个小厂，能走到这一步也算不容易。

AI对话功能和大家在网上看到的开源框架类似

不一样的是，我们给AI提供了即时的新闻数据，海量的研报、股票行情、基本面数据、技术面理论编码。

所以使用体验完全不一样～