把美股投资的体力活交给 AI:我的 Claude + IBKR 工作台
本文介绍了作者利用 Claude AI 和盈透证券(IBKR)API 构建的一套自动化美股投资工作台。该系统无需编写代码,仅通过 Prompt 生成的 HTML 面板即实现了个股深度研报生成、账户净值实时监控、大盘估值分位、期权卖方雷达以及严格的交易决策纪律执行。作者详细分享了从研报分析到交易下单的全流程 Prompt,旨在将繁琐的信息收集工作自动化,帮助投资者在情绪稳定时做出决策。
本文介绍了作者利用 Claude AI 和盈透证券(IBKR)API 构建的一套自动化美股投资工作台。该系统无需编写代码,仅通过 Prompt 生成的 HTML 面板即实现了个股深度研报生成、账户净值实时监控、大盘估值分位、期权卖方雷达以及严格的交易决策纪律执行。作者详细分享了从研报分析到交易下单的全流程 Prompt,旨在将繁琐的信息收集工作自动化,帮助投资者在情绪稳定时做出决策。
文章介绍如何用 AI(如 ChatGPT、Claude)将外贸询盘整理成“报价前需求卡”,减少报价前的信息遗漏和反复沟通。作者提出一套四步流程:收集真实询盘、产品目录等材料;让 AI 分两轮提取已确认信息并列出信息缺口;将补问和风险做成邮件模块与风险卡;先以一周试跑的小单切入,再转为包月维护服务。核心观点是 AI 的价值不在于代写英文邮件,而在于把报价前的判断变成可检查、可交接、可复用的流程,字段和判断顺序才是客户留下的原因。
本文介绍了如何通过17个具体的Prompt配置,将Nous Research的开源Agent框架Hermes转化为强大的“夜间劳动力”。文章强调了Hermes作为持久化、可调度Agent的核心理念,即通过后台守护进程接管重复性工作(如通知摘要、代码审查、竞品监控、Inbox分流等),从而在用户离线时自动完成任务。作者分享了实战中的具体Prompt案例及其解决的实际痛点,并提供了关于模型选择、服务器配置及持久化运行的关键建议。
本文是一份针对 AI Agent Skills 的完整入门教程。文章首先区分了 Skill 与提示词、知识库、MCP 的本质区别,指出 Skill 是一种可跨工具(Claude, Cursor 等)复用的能力封装标准。接着详细讲解了 Skill 的文件结构、三层渐进式加载机制以及 YAML 元数据的编写原则,并提供了官方推荐的“五步开发法”。文章还包含了一个小红书风格改写的实战案例、安装指南以及进阶的多 Skill 协作架构与自动化评测体系,帮助读者从零构建高质量的 Agent Skills。
作者分享了如何利用周末时间构建一个多Agent Claude系统,成功替代了由4人(研究助理、写手、分发经理、数据分析师)组成的内容运营团队。该系统将月成本从11,400美元降至340美元,并显著提升了产出速度与质量。文章详细阐述了系统的架构设计,包括负责任务分配的编排器以及分别负责研究、内容创作、分发、分析和质量控制的5个专业Agent,并提供了针对编排器和研究Agent的详细提示词模板。