夜雨聆风
刚刚!近1500人挤爆直播间,这款AI工具彻底出圈了
上周一场线上分享会，近1500名机构投资者同时涌入。
不是顶流基金经理路演，不是重磅政策解读——
是一款AI投研工具的实战教学。
工具名叫AlphaClaw。
到底有多火？会后用户反馈如潮，实战打法层出不穷。
今天，我们独家拆解几个最硬核的案例，让大家成为AI时代的训“虾”高手。
AlphaClaw搭载于AlphaEngine桌面端，产品下载地址：www.alphaengine.top
（注：AlphaClaw 同时提供买方版和卖方版，券商从业者可以认证使用哦。）
案例1
PPT终于能改了！投研人狂喜
AI生成PPT不稀奇。但生成完不能改，一直是行业痛点。
改配色？重新生成。调布局？重新生成。换图标？还是重新生成。
AlphaClaw直接破局——
✅ 支持按指定模板生成
✅ 生成后反复微调，不用推倒重来
✅ 满意后一键导出
实测案例：想参考SpaceX风格，生成一页腾讯25Q4财报点评。把参考图粘贴进去，初稿秒出。
觉得icon太多？直接告诉它：
提示词：去掉所有icon，配色换成深蓝商务风。
AI在原稿上直接改，不是从零开始。如此反复迭代，满意再导出。
从此：你负责洞察，AI负责呈现。
案例2
敏感资料不上云？让AI下来
一级市场投资人的日常：翻BP、拆Datapack、做访谈、写上会报告……
这些资料高度敏感，绝不能上传云端。
但没有AI辅助，效率又上不去。怎么办？
AlphaClaw的解法：资料留本地，AI能力拉下来。
以“熵简科技”这家公司为例，
提示词：@熵简科技资料包/ 我在调研熵简科技，是我们关注的一家极有潜力的AI公司。这里面是公司的BP、产品介绍、高管访谈、以及Datapack，你仔细阅读这些资料，帮我写一份上会材料，以Word形式呈现，需要重点关注以下问题：
1）熵简科技所处行业规模，中美对比，尤其是AlphaSense
2）熵简科技的财务分析，客群结构
3）公司历次融资情况，未来资本化的规划与目标
4）综合估值水平，横向可比公司的估值水平
Alphaclaw读取本地材料后，会按要求输出完整的上会材料。
需要导出 Word 或 PPT？直接说，它会自动生成文件：
一次操作，一份内容详实的上会报告就完成了——研究过程中的私域数据全程保留在本地，不触云端，满足金融场景的合规要求。
案例3
云端笔记一键搬家，再也不怕找不到
投研做久了，笔记散落一地——有道云一部分、Notion一部分、本地文件夹又一部分。
想找半年前的调研纪要？翻遍三个平台！
AlphaClaw支持云端笔记同步到本地。以有道云为例：
提示词：用youdaonote-pull工具，把我有道云笔记的内容同步到本地”有道云笔记”文件夹。
AlphaClaw 会教你如何操作，只需两步即可完成。
第一步：登录有道云笔记网页版，打开“开发者工具”。
第二步：在开发者工具中，找到“Application”页签，把三个字段复制粘贴出来，给到AlphaClaw，就大功告成了。
授权完成后，AlphaClaw 会自动把你有道云上的所有笔记下载到本地文件夹：
以后做研究时，直接引用：@个人知识库/TMT 帮我写一份PPT，分析Nvidia GTC大会的投资机会。
提示词：@个人知识库/TMT 结合我的个人知识库以及AlphaEngine的云端研报库，帮我写一份PPT，分析Nvidia GTC大会带来的投资机会
从此，知识库不再依赖第三方。数据在自己手里，才是真正的护城河。
深度思考
AI与投研的过去、现在和未来
从2017年至今，AI与投研的关系经历了三次质变：
第一阶段（2017-2022）：L0，规则驱动的功能模块
彼时的AI泛化能力弱，主要藏在企业软件后台，通过预设规则完成单一任务。
严格来说，那时的”AI”和今天的AI，几乎是两个物种。
第二阶段（2022-2024）：L1，能力涌现的AI实习生
2022年底ChatGPT横空出世，人们惊喜地发现大模型具备泛化能力。
这种涌现让AI开始像”实习生”一样工作——虽然经验不足、经常犯错（幻觉率高），但确实能帮你找数据、读公告，做简单的案头研究了。
第三阶段（2024 至今）：L2-L3，深度思考+ 工具调用引爆Agent时代
2024年底，OpenAI的O1和DeepSeek R1相继发布，大模型进入”深度思考”时代。
核心驱动力是什么？上下文窗口的大幅拓展。
还记得当时市场热炒的”长上下文概念”吗？
上下文变长，意味着AI可以串联多步骤任务，完成相对复杂的工作：写深度研报、做公司一页纸。这股浪潮催生了Manus、DeepResearch等产品及功能。
但真正的转折，发生在2025年底。大模型Coding能力出现飞跃式突破，Karpathy惊呼这是一次”能力相变（Phase Change）“。Coding能力的提升，直接解锁了AI调用工具的能力—— 画PPT、读Excel、做回测、操作浏览器……
本质上，都是AI在写代码。
超长上下文 + AI Coding = Agent产品的土壤
这也是为什么2026年开年以来，优秀的Agent产品如雨后春笋般涌现。
回顾这轮AI革命，本质是什么？
仿生学的重大成功。
从生物神经元到人工神经元，从人脑架构到Transformer的多头自注意力机制——通过模拟生物进化的特征，辅以海量数据和算力，人类生产出了”智能”这项工业品。
但AI并非万能。
相比人类，现阶段的AI仍有两个关键短板：
短板一：缺乏可持续学习能力
当我们教会AI一个新Skill时，它并没有”内化”这份知识，而是记在笔记本上，下次用时再翻一遍。
人类则完全不同——我们能动态地将新知识吸收进认知体系，类似于”实时调整参数权重”。
正如Ilya所说：目前所有大模型都像患有”顺行性遗忆症”，无法自动将工作记忆转化为长期记忆，就像电影《记忆碎片》的主角，只能把关键信息写在小纸条上，留给未来的自己。
为解决这一根本缺陷，Google在2025年底启动了”Nested Learning”研究项目，剑指”可持续学习”能力，值得持续关注。
短板二：算力功耗悬殊
人脑功耗约等于一个白炽灯泡，而AI的能耗与之有云泥之别。
如何在保障推理效率的同时降低功耗，是AI领域的长期挑战。
结论：AI是工具，不是替代者。
正因如此，AlphaClaw的定位很清晰——不是取代投研人，而是成为投研人的”外骨骼”。
让AI处理重复性工作，让人类专注于真正创造价值的事：产业前瞻研究、深度公司调研、投资逻辑打磨。
限时开放！
追加1000个体验名额
AlphaClaw设计初衷：合规前提下释放AI生产力——数据留本地，能力拉满。你不必在效率和安全之间二选一。
如何体验？
AlphaClaw搭载于AlphaEngine产品，
登录www.alphaengine.top下载AlphaEngine桌面端应用，即可使用AlphaClaw功能。
如果你还不是AlphaEngine用户，我们追加开放了1000个体验名额，先到先得，仅限机构投资者使用。
本周三晚7:30，CEO亲自开讲！
熵简科技CEO、AlphaEngine主理人费斌杰将进行主题分享。
早一步体验，早一步找到属于你的用法。
欢迎投研专业人士参加。
AI正以指数级速度重塑投研工作流。这一次，你准备好了吗？
（CIS）
