作者评测了AI金融平台Minara，指出常见AI Trading工具只给分析建议，而实际交易中的查数据、定策略、回测、执行仍需自己完成。Minara定位为AI-native金融操作系统，接入50+实时金融数据源确保数据可信，支持策略市场、自然语言生成策略回测（含手续费、滑点、Funding建模）、模拟交易与Autopilot自动化监控，覆盖加密货币、股票、黄金外汇市场，帮助新手完成从研究到执行的完整交易流程，实现Run Your Own Wall Street。
本文介绍了基于 ChatGPT Codex 搭建的 AI 股票分析系统的技术方案，该系统定位为 AI 投资研究与信息处理系统，非自动交易或涨跌预测。文章详细阐述了系统的整体架构（6层）、技术选型（数据源、AI模型、调度、推送）、核心数据流、评分体系、配置说明、运行部署、安全边界及关键风险。作者强调工程上先单模型跑通更稳，评分不等于涨跌概率，并提供了与主线项目（Codex 式 Agent 桌面应用）的关联建议。
文章介绍了使用NewMax的抖音连接器和dontbesilent对标法对爆款内容进行拆解分析的方法。作者通过将各类社交媒体数据源封装成工具供NewMax调用，实现了自然语言获取数据并进行分析或改写。作者还计划通过缝合dbskill工作流来进一步强化Agent的能力。
本文介绍了作者建立的一套高效信息筛选与投研系统。通过每日定时浏览NewsNow、今日热榜等聚合网站解决信息焦虑，并利用Reddit、Product Hunt、Hacker News等10个信号源挖掘真实需求与商业机会。此外，结合Crunchbase、SEC EDGAR等8个深度投研工具进行交叉验证。文章强调固定节奏与复利思维，旨在通过构建系统化的信息获取方式，在AI时代发现稀缺的投资机会。
