AI不是来取代你的,是来淘汰不会用AI的人

很多人问我：你又不是程序员，怎么也玩起AI工具起来了？

答案很简单——因为不学不行。

我在准备考试，平时时间本来就不多。但我又不想放弃投资、放弃继续学习。于是我开始把AI接进来，看它能不能帮我分担一些事情。

结果比我预期的要夸张。

下面说三个我真正在用的AI工作流，没有概念，没有理论，都是真实跑起来的。

一、LOF基金溢价率监控 📈

今年年初，A股的LOF基金套利被很多人关注。

简单说就是：一些LOF基金同时在交易所买卖，价格会偏离它的净值。如果溢价率高，就可以申购基金然后卖出，赚这个差价。

后来，官方限制了这个数据的实时查询。散户能查到的信息，一下少了很多。

但溢价率能不能算出来？可以的。

公式很简单：

溢价率 =（价格 – 净值）÷ 净值 × 100%

基金净值 = 基金净资产 ÷ 基金总份额

基金价格 = 交易所实时交易价格

数据来源都是免费的：天天基金网、东方财富Choice接口、各基金公司官方披露。实时价格抓交易所数据，净值抓基金公司每天16点前后的公告。

我自己写了一套Python脚本，核心逻辑是这样的：

📊 数据源

• 场内价格：新浪财经接口实时抓取（上海/深圳交易所）

• 场外净值：天天基金/东方财富接口获取

🧮 计算逻辑

溢价率 = (场内价格 - 场外净值) / 场外净值 × 100%

🎯 监控状态（彩色提醒）

• 🔴 ≥ +3.0%：严重溢价（红色高亮）

• 🟡 +0.3% ~ +3.0%：溢价（黄色）

• ⚪ -0.3% ~ +0.3%：正常（白色）

• 🟢 -3.0% ~ -0.3%：折价（绿色）

• 🔴 ≤ -3.0%：严重折价（红色高亮）

⏱️ 运行机制每5秒自动刷新一次，网络异常会自动重试、静默处理，不会崩溃。目前监控的基金包括国投白银Lof、黄金Lof等，支持随时扩展。

📱 实际效果

这套逻辑跑通之后，我又接入了定时推送功能。

每天下午两点（交易日），AI会自动把市场上溢价率排名前十的基金发到我的手机上。哪只基金溢价率高、该不该操作，打开手机一看就知道。

很多投资者还在用收费软件看这些数据，我一个上班族，每天花不到一分钟，就拿到了同样及时的信息。

这就是AI降低信息不对称最好的例子。

二、我的双层知识库 📚

我每天接触的信息量其实很大。

考试相关的书要看，期刊要看，各种纷繁复杂的书要看，公众号文章要刷，还有一些关于学习方法、投资理财的网课也在持续学。

问题在于：这些内容分布在不同的地方。

微信收藏夹里有一堆，B站网课又是一套，百度网盘里还有几个G的学习资料。散落在各处，根本串不起来。

我搭了两层知识库（外加一个学习教练）：

🗂️ 第一层：Get笔记（链接型知识库）

Get笔记的定位是链接型知识管理工具。

公众号文章、网页内容，我直接丢进去，它会自动生成摘要和关键要点。它支持AI对话，我可以随时调取某篇文章的具体内容，让AI帮我回忆、帮我提炼、帮我对比不同文章里相冲突的观点。

💻 第二层：Obsidian（本地深度知识库）

Obsidian是本地化的笔记工具，好处是完全可控，数据在自己电脑上。

百度网盘里存了大量网课，我用百度网盘自带的视频笔记功能，把网课视频里老师讲的核心内容直接转成文字稿，再导入Obsidian管理。

🎓 第三层：苏格拉底导师（学习教练）

知识库只是“知道”，但知道不等于“理解”。

我把Obsidian和OpenClaw连通，让AI扮演「苏格拉底导师」的角色——不是直接给我答案，而是用诘问法引导我深入思考。

具体来说，我给AI设计了一套提示词，让它：

• 绝不直接给答案，而是用提问引导我自己推导

• 一次只问一个问题，不连珠炮式轰炸

• 挑战我回答中的逻辑漏洞和未说明的假设

• 遇到抽象概念时，用生活里的例子帮助我具象化

这套逻辑跑起来之后，学习不再是「收藏一堆东西等以后看」，而是真正把别人的知识变成我自己的思考。

两套工具各司其职：

• Get笔记 → 搞定随时随地的碎片知识

• Obsidian → 搞定需要深度消化的系统内容

• 苏格拉底导师 → 帮我把知识内化成真正的理解

三、我和一群AI的输出闭环 ✍️

我不觉得AI工具用得越多越好，关键是要让不同的工具做它最擅长的事。

我日常真正形成闭环的组合是这样的：

🎙️ 豆包 + 微信输入法 → 负责说出来

手机上用豆包，语音输入随时记录思考。走路、坐车、私人空间里，直接口述，AI自动整理成文字，修正口误、整理提纲，一气呵成。

电脑上用微信输入法，学习的时候边听课边把重点转成文字，效率比打字快很多。

🔍 Kimi → 负责挑毛病

写完公众号文章，丢给Kimi过一遍。逻辑有没有漏洞，措辞够不够流畅，有没有敏感词或者表述不当的地方。

Kimi不改内容，只提问题。 这个边界很清晰，用起来就很顺。

这就是我一个人的AI工作流：

用适合语音的工具输出，用适合审核的工具把关，一进一出，闭环跑起来了。

工具是工具，人才是主角 🎯

说到底，AI能做的事已经很多了。

但知道“让AI做什么”和知道“让AI怎么做”，是两件完全不同的事。

我的三个工作流，没有一个是高大上的。脚本是调出来的，定时推送是接起来的，知识库是慢慢填满的。

真正让我觉得AI有用的，不是什么技术突破，而是：

我用自己的判断力定义了问题，然后让AI去解决。

AI是工具。怎么用，用在哪里，用到什么程度，这些选择权一直在人手里。

不焦虑，不神化，用起来就行。

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