Openclaw龙虾��投研Agent,边玩边学持续迭代,说不定哪天就能挣钱了

一、这一周，有时间就Vibecoding下，整个过程在openclaw webUI上和MoneyArch-agent对话完成。个人体会：

1、效率无敌，至少100倍级提升。从玩这个案例来看，只要有目标和场景，分钟级就出demo，最终效果还是需要时间基于垂域知识的打磨。

2、整个过程更多是探索和学习。一开始也是小白，通过目标和“业务场景问题”驱动搞出来的各种东东如模型/指标之类，也包括各类数据方案和数据来源以及系统能力自主进化。个人也初步理解了企业财报/招股说明书的内容和逻辑了。

3、也如前面文章提到的，“未来优势应该属于那些拥有垂域数据/经验、能善用/善养Agent的人或企业”。

二、以下由MoneyArch-agent总结输出：

三、感受如下输出：

注：指令“请详细分析下 比亚迪“，输出如下（有点长考虑后续优化，其实有很多专业指标我也没搞明白，个别数据估计也不一定准确需持续优化）：

⚠️ 免责声明: 以上相关信息，基于 openclaw 实践投研智能体测试仅供参考，不构成投资建议。