天人感應
描述
針對用戶指定的財經/科技/商業方向，自動搜尋多平台資訊來源，篩選出初步線索和核心線索，並挖掘10年內的關聯事件，輸出結構化選題分析報告。 步驟 1：多源資訊採集 - 搜尋過去30天內的新聞，覆蓋微信公眾號、華爾街見聞、36氪（高權重），虎嗅、雪球、鈦媒體（標準權重） - 記錄標題、時間、平台、摘要、原始連結 - 初步過濾重複、廣告、低可信度內容 步驟 2：資訊去重與聚合 - 按核心對象、核心事實、時間窗口（7天內）聚合同一事件 - 統計被多少獨立信源提及 - 去除低價值事件，輸出候選資訊事件清單 步驟 3：事件分析與線索分類 初步線索標準（符合任一）：反常事件、高討論度（3個以上信源）、異動、行業重大節點、大公司負面 核心線索標準（符合2條及以上）：戲劇化衝突、可挖掘意義空間、3個以上主體、時效性（14天內） - 核心線索不少於5條，總量10-25條 - 每個線索包含：事件標題、概述、可寫點深度分析（具體展開寫作價值）、符合標準標註 步驟 4：深度關聯挖掘 - 搜尋範圍擴展至10年內 - 提取關鍵實體，搜尋：主體歷史節點、行業政策演變、競品同期動態、上下游產業鏈變化 - 只要有關聯即收錄，標註關聯類型和年份 步驟 5：結構化輸出 輸出包含：一、核心線索區塊；二、初步線索區塊；三、研究建議 每個線索包含：事件概述、符合標準標註、可寫點深度分析、關聯事件（10年歷史）、參考連結 工具配置：網頁搜尋、長文檔生成 參考資源：無固定參考，用戶可在輸入時附加
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內容研報生成器
📝 一句話價值：輸入主題或上傳資料，AI 幫你完成從資料整理到初稿撰寫的整個過程。 🔍 核心功能： 資料智能整合：上傳多份文件，AI 自動提取核心觀點、關鍵數據、典型案例，去重並標註衝突 大綱自動生成：基於主題或資料內容，生成邏輯清晰、結構完整的文章大綱 初稿一鍵撰寫：按大綱逐段生成內容，數據、案例均有來源標註，可追溯 五種風格適配：支援正式報告、公眾號文章、小紅書筆記、學術論文、商務簡報五種寫作風格 引用透明可查：每個數據、每個觀點都標註引用來源，不編造、不杜撰 內容自動生成工作流：資料解析 → 觀點提取 → 大綱生成 → 五種風格撰稿 🎯 適用場景： 📊 產業研究：輸入「2026 年人形機器人產業」，生成帶數據、案例的分析報告初稿 📝 內容創作：上傳 3 篇相關文章，整合成一篇公眾號深度長文 📚 學術寫作：上傳多篇論文摘要，生成文獻綜述初稿 📋 競品分析：上傳多份競品資料，一鍵生成對比分析報告 🧠 個人學習：輸入一個新領域主題，快速生成該領域的知識綜述 💼 商業決策：輸入業務數據 + 背景資料，生成給 CEO 看的決策簡報 👩💼 適合人群：研究員、分析師、內容創作者、產品經理、學生、諮詢顧問——任何需要快速產出高品質初稿的人。
個股深研引擎｜把一家公司研究透
不是資訊摘抄，是一份有方法論骨架的個股研究報告。 輸入一家公司（A股/港股/美股的名稱或代碼），它會做 10-15 次中英文聯網檢索，按七維框架成文： ① 商業模式——錢從哪來到哪去，配「翻譯成人話」版 ② 收入結構——分業務拆解+增長引擎與拖累項 ③ 護城河——強制回答「在變寬還是變窄」，用市占率/毛利率/定價權的方向說話 ④ 財務質量——現金流與利潤匹配度、應收存貨商譽異動 ⑤ 競爭格局——對手對比表+集中度方向 ⑥ 估值框架——只給數據和計算框架，不判斷高低估 ⑦ 風險清單——按影響排序，每條附可驗證的觸發信號 每份報告固定附：多空一頁紙（兩邊都有實質證據）、下季度跟蹤清單、逐條數據來源。 三條鐵律： · 每個關鍵數字可追溯到公告或權威媒體，查不到就標「信息不足」，絕不編造 · 事實、計算、推斷分開標註 · 不預測股價、不給目標價、不給買賣建議——連「該不該買」都只回多空證據 支持三種視角：了解生意（默認）/ 財報體檢 / 雙公司競爭對比。 適合投資研究者、財經內容創作者、想系統看懂一家公司的嚴肅投資者。
研究多智能體投研團隊 · A股選股與投委會分析
它不是 AI 助手，而是一支虛擬投研團隊 市面上的 AI 選股常有三個通病：編造財務數字與目標價、只籠統說「利好/利空」、甩你一句「建議買入」卻講不清依據。 「多智能體投研團隊」用「6 角色並行＋交叉驗證＋來源強制」三重機制專攻這三點：召集研究員、基本面、技術、輿情、風險官、投資經理並行作業，像真實投委會一樣開會定論。你拿到的不是飄忽判斷，而是一份有事實、有信號、有分歧、有風險、每個數字皆可溯源的專業投研底稿。 兩種模式，覆蓋「研究一隻股」和「篩出一批股」 模式 A · 單股投委會深度分析——只要給出一隻股票（例如「分析比亞迪 002594」），技能會自動召開一場完整的投委會：研究員聚合行情、財報、研報與產業鏈位置，只擺客觀事實；基本面分析師出具財務健康度評分卡、三表關鍵變化與 PEG 估值測算；技術分析師研判趨勢、均線、MACD 與支撐壓力位，並給出五大買點訊號命中表；輿情分析師掃描機構分歧、股吧情緒與潛在誤讀；風險官專挖反面證據，逐條反駁其他角色的樂觀結論；最後投資經理不碰新數據，只做整合，產出投委會紀要與一頁紙總結。 模式 B · 多條件選股篩選——從你指定的範圍（滬深 300、某行業概念板塊、或自備股票池）裡，用三層漏斗層層過濾：先做 L1 財務硬篩（連續三季增長、現金流充裕、PEG<1 或合約負債大增），再做 L2 技術擇時（平台突破、均線金叉、放量突破、強勢縮量回踩、MACD 上穿零軸），最後做 L3 資訊驗證（研報評級與產業鏈邏輯，剔除「純技術無基本面邏輯」的標的）。篩出候選清單後，還能對 Top N 標的自動銜接模式 A 做深度分析。 你會拿到什麼樣的作品 模式 A 固定交付「五件套」：① 整合六角色的完整分析總報告；② 數據來源與證據表，每條關鍵結論都對應「數據→來源→日期」；③ 會議式投委會紀要（議題→各方觀點→分歧→共識→需追蹤變數）；④ 按高/中/低嚴重度排序的風險清單；⑤ 一頁紙投資經理總結，濃縮核心邏輯、關鍵變數、驗證點與置信度。 模式 B 交付：候選股清單表（代碼｜名稱｜命中條件｜關鍵數據｜來源｜觸發日期）+ 篩選條件與口徑說明，並可選擇性地為頭部候選附上完整五件套。所有成果都儲存為檔案、檔名含標的與日期，便於重複使用歸檔。
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針對用戶指定的財經/科技/商業方向，自動搜尋多平台資訊來源，篩選出初步線索和核心線索，並挖掘10年內的關聯事件，輸出結構化選題分析報告。 步驟 1：多源資訊採集 - 搜尋過去30天內的新聞，覆蓋微信公眾號、華爾街見聞、36氪（高權重），虎嗅、雪球、鈦媒體（標準權重） - 記錄標題、時間、平台、摘要、原始連結 - 初步過濾重複、廣告、低可信度內容 步驟 2：資訊去重與聚合 - 按核心對象、核心事實、時間窗口（7天內）聚合同一事件 - 統計被多少獨立信源提及 - 去除低價值事件，輸出候選資訊事件清單 步驟 3：事件分析與線索分類 初步線索標準（符合任一）：反常事件、高討論度（3個以上信源）、異動、行業重大節點、大公司負面 核心線索標準（符合2條及以上）：戲劇化衝突、可挖掘意義空間、3個以上主體、時效性（14天內） - 核心線索不少於5條，總量10-25條 - 每個線索包含：事件標題、概述、可寫點深度分析（具體展開寫作價值）、符合標準標註 步驟 4：深度關聯挖掘 - 搜尋範圍擴展至10年內 - 提取關鍵實體，搜尋：主體歷史節點、行業政策演變、競品同期動態、上下游產業鏈變化 - 只要有關聯即收錄，標註關聯類型和年份 步驟 5：結構化輸出 輸出包含：一、核心線索區塊；二、初步線索區塊；三、研究建議 每個線索包含：事件概述、符合標準標註、可寫點深度分析、關聯事件（10年歷史）、參考連結 工具配置：網頁搜尋、長文檔生成 參考資源：無固定參考，用戶可在輸入時附加
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📝 一句話價值：輸入主題或上傳資料，AI 幫你完成從資料整理到初稿撰寫的整個過程。 🔍 核心功能： 資料智能整合：上傳多份文件，AI 自動提取核心觀點、關鍵數據、典型案例，去重並標註衝突 大綱自動生成：基於主題或資料內容，生成邏輯清晰、結構完整的文章大綱 初稿一鍵撰寫：按大綱逐段生成內容，數據、案例均有來源標註，可追溯 五種風格適配：支援正式報告、公眾號文章、小紅書筆記、學術論文、商務簡報五種寫作風格 引用透明可查：每個數據、每個觀點都標註引用來源，不編造、不杜撰 內容自動生成工作流：資料解析 → 觀點提取 → 大綱生成 → 五種風格撰稿 🎯 適用場景： 📊 產業研究：輸入「2026 年人形機器人產業」，生成帶數據、案例的分析報告初稿 📝 內容創作：上傳 3 篇相關文章，整合成一篇公眾號深度長文 📚 學術寫作：上傳多篇論文摘要，生成文獻綜述初稿 📋 競品分析：上傳多份競品資料，一鍵生成對比分析報告 🧠 個人學習：輸入一個新領域主題，快速生成該領域的知識綜述 💼 商業決策：輸入業務數據 + 背景資料，生成給 CEO 看的決策簡報 👩💼 適合人群：研究員、分析師、內容創作者、產品經理、學生、諮詢顧問——任何需要快速產出高品質初稿的人。
個股深研引擎｜把一家公司研究透
不是資訊摘抄，是一份有方法論骨架的個股研究報告。 輸入一家公司（A股/港股/美股的名稱或代碼），它會做 10-15 次中英文聯網檢索，按七維框架成文： ① 商業模式——錢從哪來到哪去，配「翻譯成人話」版 ② 收入結構——分業務拆解+增長引擎與拖累項 ③ 護城河——強制回答「在變寬還是變窄」，用市占率/毛利率/定價權的方向說話 ④ 財務質量——現金流與利潤匹配度、應收存貨商譽異動 ⑤ 競爭格局——對手對比表+集中度方向 ⑥ 估值框架——只給數據和計算框架，不判斷高低估 ⑦ 風險清單——按影響排序，每條附可驗證的觸發信號 每份報告固定附：多空一頁紙（兩邊都有實質證據）、下季度跟蹤清單、逐條數據來源。 三條鐵律： · 每個關鍵數字可追溯到公告或權威媒體，查不到就標「信息不足」，絕不編造 · 事實、計算、推斷分開標註 · 不預測股價、不給目標價、不給買賣建議——連「該不該買」都只回多空證據 支持三種視角：了解生意（默認）/ 財報體檢 / 雙公司競爭對比。 適合投資研究者、財經內容創作者、想系統看懂一家公司的嚴肅投資者。
研究多智能體投研團隊 · A股選股與投委會分析
它不是 AI 助手，而是一支虛擬投研團隊 市面上的 AI 選股常有三個通病：編造財務數字與目標價、只籠統說「利好/利空」、甩你一句「建議買入」卻講不清依據。 「多智能體投研團隊」用「6 角色並行＋交叉驗證＋來源強制」三重機制專攻這三點：召集研究員、基本面、技術、輿情、風險官、投資經理並行作業，像真實投委會一樣開會定論。你拿到的不是飄忽判斷，而是一份有事實、有信號、有分歧、有風險、每個數字皆可溯源的專業投研底稿。 兩種模式，覆蓋「研究一隻股」和「篩出一批股」 模式 A · 單股投委會深度分析——只要給出一隻股票（例如「分析比亞迪 002594」），技能會自動召開一場完整的投委會：研究員聚合行情、財報、研報與產業鏈位置，只擺客觀事實；基本面分析師出具財務健康度評分卡、三表關鍵變化與 PEG 估值測算；技術分析師研判趨勢、均線、MACD 與支撐壓力位，並給出五大買點訊號命中表；輿情分析師掃描機構分歧、股吧情緒與潛在誤讀；風險官專挖反面證據，逐條反駁其他角色的樂觀結論；最後投資經理不碰新數據，只做整合，產出投委會紀要與一頁紙總結。 模式 B · 多條件選股篩選——從你指定的範圍（滬深 300、某行業概念板塊、或自備股票池）裡，用三層漏斗層層過濾：先做 L1 財務硬篩（連續三季增長、現金流充裕、PEG<1 或合約負債大增），再做 L2 技術擇時（平台突破、均線金叉、放量突破、強勢縮量回踩、MACD 上穿零軸），最後做 L3 資訊驗證（研報評級與產業鏈邏輯，剔除「純技術無基本面邏輯」的標的）。篩出候選清單後，還能對 Top N 標的自動銜接模式 A 做深度分析。 你會拿到什麼樣的作品 模式 A 固定交付「五件套」：① 整合六角色的完整分析總報告；② 數據來源與證據表，每條關鍵結論都對應「數據→來源→日期」；③ 會議式投委會紀要（議題→各方觀點→分歧→共識→需追蹤變數）；④ 按高/中/低嚴重度排序的風險清單；⑤ 一頁紙投資經理總結，濃縮核心邏輯、關鍵變數、驗證點與置信度。 模式 B 交付：候選股清單表（代碼｜名稱｜命中條件｜關鍵數據｜來源｜觸發日期）+ 篩選條件與口徑說明，並可選擇性地為頭部候選附上完整五件套。所有成果都儲存為檔案、檔名含標的與日期，便於重複使用歸檔。
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