夜雨聆风主观私募大佬勤辰基金林森在5月观点中描绘了一幅令人不安的图景：
AI的年度经常性收入（ARR）正冲向1000亿美元，其中至少一半来自对人力岗位的替代。1000亿美元收入背后，是100万程序员或200万白领的永久性消失。按此速度，"明年市场上可能已经没有足够的程序员供AI替代了"。
更可怕的是他提到的乘数效应：当数千亿美元工资收入被抽走，消费市场将流失等量购买力，美国经济可能面临由消费衰退引发的系统性风险。
但在这场"韭菜与镰刀"的博弈中，有一个行业被林森点到为止、却值得所有从业者警惕——投研本身。
一、投研替代：比程序员更先到来的危机
林森的测算虽然聚焦于程序员和白领，但如果我们把目光投向投研行业，会发现这里的"替代"逻辑甚至更加直接。
一个程序员被替代，是因为AI能写代码；一个研究员被替代，则是因为AI能读报告、拉数据、写纪要——而这些恰恰是投研工作的基本功。当头部机构开始用AI批量处理信息，而个人投资者还在手动刷Wind时，这种效率鸿沟本身就是最残酷的替代。
所以真正的问题不是"AI会不会替代投研人"，而是：你愿不愿意在AI全面渗透投研工作流之前，抢先构建一套人机协同的AI投研矩阵？
今天这篇文章，我来分享一下我自己目前搭建的这套投研助手。
二、我的AI投研矩阵：不是单点工具，而是一套"人机协同作战系统"
在林森的"韭菜镰刀论"之后，我一直在思考一个问题：如果AI是镰刀，投研人应该成为什么？
我的答案是：成为那个手持AI、同时知道该往哪里挥镰刀的人。
这不是一句空话。过去半年，我搭建了一套属于自己的AI投研矩阵。它不是某一个APP，也不是某一个模型，而是三个核心模块的协同系统——WorkBuddy（投研中枢）+ WindClaw（移动触手）+ ima知识库（记忆大脑）。
它们共同构成了一个7×24小时在线的"个人分析师团队"，让我可以在任何时间、任何地点，随时调取金融数据、获取市场情报、验证投资逻辑。
（一）WorkBuddy：我的投研中枢神经
WorkBuddy是整个矩阵的核心中枢，它解决的是"信息从哪里来、如何自动化流转、怎样被结构化处理"的问题。
1. 多源数据接入：ifind + Wind + 金十数据 + 进门财经 MCP
WorkBuddy通过MCP（Model Context Protocol）协议，接入了国内最核心的几大数据源：
ifind & Wind：覆盖宏观数据、行业数据、个股财务、产业链图谱；
金十数据：实时财经快讯、突发事件、政策解读；
进门财经：卖方路演、专家访谈、上市公司调研。
这意味着，WorkBuddy不是一个只会"聊天"的AI，它是一个真正连接了金融数据库的投研助手。当你问它"最近新能源产业链有哪些价格异动"，它能直接调取金十的实时快讯+Wind的行业数据，而不是给你编一段看似合理但毫无来源的废话。
2. 飞书IM实时沟通：把投研助手变成"同事"
WorkBuddy的交互界面是飞书IM。这意味着它在我的工作流里不是一个需要打开网页或APP的"工具"，而是一个随时可以被@的同事。
早上7点，我在地铁上打开飞书，直接问WorkBuddy："昨晚美股中概股表现如何？有哪些重要财报？"——30秒内，它会把整理好的要点以飞书消息的形式推给我，附带关键数据截图。
这种体验的核心差异在于：信息获取的摩擦成本趋近于零。
3. 三大自动任务：让信息在"该出现的时候"出现
我还为WorkBuddy设置了三大定时自动任务，让它在关键时间节点主动推送信息：
| 早盘财经新闻 | ||
| 收盘龙虎榜 | ||
| 连板天梯 |
这三项任务的精髓在于：我不需要主动去找信息，信息会在该出现的时候主动找到我。 当你习惯了这种"被信息喂养"的模式，再回头看手动刷APP、翻网页的传统方式，会觉得像是在石器时代。
（二）WindClaw：我的移动金融触手
如果说WorkBuddy是坐在办公室里的"研究员"，那WindClaw就是随时随地跟在我身边的"交易助手"。
1. 微信Claw接入：像给好友发消息一样查数据
WindClaw接入了微信的Claw能力，这意味着它在我的微信里就是一个普通的联系人。我不需要下载任何额外APP，不需要打开任何终端，只需要像给同事发微信一样，把问题丢给它：
"今天北向资金净流入了多少？"
"宁德时代最近一周的研报观点汇总一下"
"把刚才那个ETF申赎数据发我"
它会在微信聊天窗口里直接回复，附带数据卡片和简要分析。这种"对话即服务"的体验，把金融数据查询的门槛降到了最低。
2. WindAlice ——ETF申赎日报：捕捉国家队和机构资金的动向
通过WindAlice，我设置了一项关键的每日推送任务——股票ETF申赎日报。
为什么要盯这个指标？因为ETF的申赎数据是观察国家队和机构资金动向的先行指标。当某只宽基ETF出现大额净申购，往往意味着有增量资金在低位布局；当行业ETF出现持续净赎回，则可能是机构在兑现收益或调仓换股。
（三）ima知识库：我的金融记忆大脑
数据和信息是燃料，但如果没有记忆和关联能力，AI永远只是一个"即时问答工具"，无法形成真正的投研积累。
这就是ima知识库的价值。
1. 进门财经AI分身：每天"听"50场路演
卖方路演是投研信息密度最高的场景之一，但一个普通研究员一天能听几场？3场？5场？
我通过进门财经的AI分身，让系统每天自动"听取"约50场路演，提取核心观点、关键数据、风险提示，并生成结构化的会议纪要。
这不是简单的录音转文字，而是带有金融逻辑的理解和摘要——它会标注出哪些观点是"增量信息"，哪些是"老调重弹"，哪些数据需要交叉验证。
2. 会议纪要入库：从"听过就忘"到"随时调取"
这些会议纪要会被自动导入ima知识库，并按照行业、主题、时间、信息源进行标签化管理。
这意味着，当我三个月后研究某个行业时，我可以直接问ima："三个月内，关于光伏产业链的供需格局，各家卖方最核心的分歧点是什么？"——它会从知识库里调取所有相关路演的纪要，给出一份带有出处的对比分析。
3. 与WorkBuddy打通：从"记忆"到"应用"
ima知识库不是孤立的，它与WorkBuddy进行了深度连接。当我通过飞书向WorkBuddy提问时，它不仅会查询实时数据库，还会同步检索ima知识库中的历史纪要、观点沉淀和逻辑链条。
这让WorkBuddy的回答不再是"基于通用知识的一次性回答"，而是基于我个人投研积累的、有上下文和记忆的回答。
（四）三体协同：7×24小时的"个人分析师团队"
当WorkBuddy、WindClaw、ima知识库三者协同运转时，它们形成的是一个分工明确的虚拟投研团队：
WorkBuddy = 首席研究员：负责信息整合、逻辑推演、定时推送；
WindClaw = 交易助理：负责移动触达、实时数据、资金监控；
ima知识库 = 行业专家库：负责历史记忆、观点沉淀、深度对比。
它们共同保证了我可以在任何时刻、任何地点，通过飞书或微信，随时咨询任何金融事务和金融现象——无论是盘前的宏观判断、盘中的异动追踪，还是盘后的逻辑复盘。
当然最重要的是，你的电脑不能关机断网！！！
（五）溢出效应：从投研效率到自媒体产能
这套矩阵的价值，不仅体现在投研工作上，还有一个意外的溢出效应——它极大地提升了我的自媒体产出效率。
过去写公众号，最大的瓶颈不是"不会写"，而是"信息收集和整理太耗时"。一篇深度文章，光是查数据、找素材、核对事实，就可能花掉一整天。
现在，WorkBuddy可以帮我快速生成数据底稿，ima知识库可以帮我调取历史观点和案例，WindClaw可以在碎片时间里随时补充素材，再结合使用豆包、KIMI等大模型润色生图。我可以把更多精力集中在观点提炼、逻辑架构和文字表达上——这些才是AI暂时还替代不了的高阶能力。
结果很直观：我的公众号更新频率明显上来了。 以前可能一月篇，现在可以做到两三天一篇，且内容深度也有保证。
更有意思的，还能帮我分析公众号大佬猫笔刀的情况，分分钟就整理好了。
三、实操教程：如何从零搭建你的AI投研矩阵
（一）工具选型：WorkBuddy、OpenClaw、Marvis，该选谁？
在动手搭建之前，首先要选对核心工具。目前国内AI Agent赛道主要有三类产品，它们定位不同，适合的人群也不同：
| WorkBuddy（腾讯"小龙虾"） | 投研从业者、需要搭建自动化工作流的用户 | |||
| OpenClaw（开源） | ||||
| Marvis（腾讯"马维斯"） | ||||
| 通用大模型 |
结论：如果你是要搭建一套7×24小时运转、多数据源接入、IM联动的投研矩阵，WorkBuddy是目前国内最成熟的选择。它本质上是一个"AI原生工作流引擎"，而不仅仅是一个聊天机器人。
（二）WorkBuddy最适合的投研工作场景
WorkBuddy被称为"腾讯版小龙虾"，它的核心优势在于"技能（Skill）+ MCP工具 + 自动化任务"的三层架构。对于投研工作，以下四个场景是它真正发挥威力的地方：
1. 多源金融数据统一入口通过MCP协议，WorkBuddy可以同时接入ifind、Wind、金十数据、进门财经等多个数据源。你不需要在四个终端之间来回切换，只需要在飞书或微信里@WorkBuddy，就能直接查询跨平台数据。
2. 定时自动化任务（Set and Forget）投研中有大量"重复性信息收集"工作：每日早盘新闻、收盘龙虎榜、连板天梯、ETF申赎数据……WorkBuddy支持设置定时任务，自动调用Skill完成数据采集和推送，把你从机械劳动中解放出来。
3. IM原生交互：把AI变成"同事"WorkBuddy原生支持飞书、企业微信、微信、钉钉、QQ。这意味着你不需要打开任何额外APP，在每天使用的IM里就能完成投研交互。早上在地铁上，微信里问一句"昨晚美股中概股表现"，数据直接推送到聊天窗口。
4. 与知识库联动：从"问答"到"积累"WorkBuddy可以连接ima知识库，实现历史会议纪要、研报观点、路演信息的长期记忆和关联检索。这让AI的回答不再是"一次性"的，而是基于你个人投研积累的"有上下文"的回答。
（三）安装与配置：一步一步跟着做
第一步：下载安装WorkBuddy
WorkBuddy支持Windows和macOS，官网下载地址：
安装流程非常简单：
访问官网，点击"下载WorkBuddy"，系统会自动匹配Windows或Mac版本；
Windows用户双击
.exe安装包，按向导完成安装（建议安装在非系统盘）；Mac用户双击
.dmg文件，将图标拖入"应用程序"文件夹；首次启动后，使用微信或手机号扫码登录；
新用户自动获得5000 Credits体验额度，日常使用绰绰有余。
提示：Mac用户首次启动若提示"无法验证开发者"，需进入「系统设置 → 隐私与安全性 → 安全性」点击"仍要打开"。
第二步：配置数据源MCP（核心环节）
WorkBuddy的威力来自于MCP（Model Context Protocol）工具接入。以下是各数据源的申请方式和门槛：
| Wind MCP skill | 开放申请，个人可用 | ||
| WindAlice | 开放申请，个人可用 | ||
| 金十数据 MCP | 开放申请，个人可用 | ||
| ifind MCP | 需ifind终端账号 | ||
| 进门财经 MCP | 需机构账号 |
配置方法： 在WorkBuddy客户端内，进入「设置 → MCP工具 → 添加MCP」，按各平台提供的配置文档填入API Key和参数即可。Wind MCP skill的配置文档在Wind AI市场页面有详细指引。
当然，如果没有上面的这些数据库，workbuddy自带了finance-data金融数据检索插件，包含 neodata-financial-search 自然语言金融搜索和 westock-data 腾讯自选股结构化行情数据，覆盖股票、指数、期货、债券、基金、宏观经济等数据。也能满足不少的数据需求。
第三步：设置三大自动任务
以早盘财经新闻推送为例：
在WorkBuddy中创建定时任务，设定触发时间为每日开盘前（如8:30）；
任务指令设定为："调取金十数据MCP，获取隔夜全球宏观要闻、政策速递、行业重大事件，整理成结构化简报"；
输出目标设定为你的飞书账号或微信群。
同理设置收盘龙虎榜和连板天梯任务，workbuddy会自动分别对接对应数据接口。
第四步：接入ima知识库
在ima中创建你的投研知识库，按"行业-主题-时间"建立标签体系；
通过进门财经AI分身（需机构账号）每日自动听取路演，生成会议纪要后导入ima；
在WorkBuddy的MCP配置中，连接ima知识库接口；
完成后，你在飞书@WorkBuddy提问时，它会同时检索实时数据库和ima中的历史纪要。
（四）资源可获得性总结：个人用户能拿到什么？
这是大家最关心的问题。目前国内的金融数据接口开放程度不一，我帮大家梳理清楚：
✅ 个人用户现在就能申请的（零门槛）：
Wind MCP：https://aifinmarket.wind.com.cn/#/home —— Wind官方AI市场，已开放试用；
WindAlice：https://alice.wind.com.cn/signin?referralCode=ZB9BSD —— 可接入微信，查数据、收推送；
金十数据 MCP：开放申请，适合实时快讯；
ima知识库：腾讯出品，完全开放，构建个人投研数据库的核心。
🔒 需要机构身份或终端账号的：
ifind MCP：需要同花顺ifind终端账号；
进门财经：需要机构账号，主要用于路演接入；
WindClaw：万得AI投研智能体，需要Wind终端账号。
一句话总结：对于个人投研者，Wind生态（Wind MCP + WindAlice）是目前性价比最高的专业数据入口，覆盖行情、财务、宏观、资讯等多个维度。如果你还在犹豫从哪里开始，建议先申请Wind MCP和WindAlice，配合金十数据和ima知识库，就能搭建起一套基础但完整的个人AI投研系统。
机构里的朋友如果已有ifind、Wind、进门财经的终端权限，强烈建议全部接入WorkBuddy，构建真正意义上的"全数据源覆盖"投研矩阵。
四、结语：拥抱时代、拥抱AI，而不是成为那个被淘汰的韭菜
写到这里，我想回到文章开头林森的那个追问：
"当韭菜的生长速度赶不上收割的速度时，这片土壤还能肥沃多久？"
他描绘的是一幅令人窒息的图景：AI以千亿级ARR的规模，正在以百万级岗位的速度收割程序员和白领。而投研行业，恰恰是这场收割中最先被波及的土壤之一。
但我想补充一个视角：在这片土壤上，最终枯萎的不会是所有植物，而是那些拒绝进化的物种。
AI确实是一把锋利的镰刀，但它同时也是一架效率杠杆。它不会替代那些懂得使用它的投研人，它只会替代那些还在用石器时代的方法做信息处理的人。
我搭建这套WorkBuddy + WindClaw + ima知识库的矩阵，本质上不是在"追逐技术潮流"，而是在做一件非常务实的事——把AI能做好的事交给AI，把人类真正该做的事留给自己。
什么是AI能做好的事？是每天8点准时推送的财经新闻，是收盘后自动整理的龙虎榜数据，是同时"听"50场路演并提取要点，是在你坐地铁时秒回一条Wind数据查询。
什么是人类真正该做的事？是在这些信息的基础上，做出模糊情境下的判断、非对称信息的解读、跨周期逻辑的推演——以及，像林森那样，对宏大趋势提出让人脊背发凉的追问。
工具从来不是壁垒，认知才是。但当工具门槛已经低到个人用户都能申请Wind MCP、都能配置自动化任务时，"不用工具"本身就成了最大的认知盲区。
所以，如果你读到这里，我的建议很简单：
不要等待完美的系统，先让系统跑起来。
今天就去申请Wind MCP和WindAlice，明天就在WorkBuddy里设置你的第一个自动任务，这周就把ima知识库搭起来。你不需要一步到位，你只需要先迈出第一步。
因为在这个时代，投研能力的分水岭已经不是"你有没有信息"，而是"你有没有一个7×24小时为你工作的信息处理系统"。
当AI的镰刀已经挥起，最好的选择不是站在原地讨论它会不会伤到自己——而是成为那个会使刀的人。
（全文完）
P.S. 如果你在搭建过程中遇到任何问题，也欢迎在留言区交流，我会尽量回复。
