Anthropic 官方亲自发布的这个金融工作流 GitHub 仓库，可以让华尔街80%的员工都失业了 这个仓库将所有的金融服务工作都做成了工作流，包括投研分析、财务管理、私募股权等 视频中，我只是输入了「帮我做一个英伟达的投研分析报告，并产出 word 文档给我」 它输出了一个堪比彭博级别的投资报告，内容包括了： - 投资逻辑 - 投资风险 - 公司概览 - 产品分析 - 行业分析 - 竞争格局 - 财务分析 - 估值预测等 我的专业也是金融，对这个报告的评价一个字：夯 仓库地址：

这个 Anthropic 金融工作流确实强，我们团队基于它的思路，做了一套可直接落地的量化分析工具（已经开源），不只是生成研报，还能给你算入场 / 止盈止损位、多周期趋势预判和四维评分，就拿英伟达来说，给你们看看效果，其他功能也很顶，感兴趣可以玩玩！

牛逼

报告格式漂亮不等于能用，华尔街的投研报告值钱的是 sourcing 和 methodology

是的 所以不需要金融底层员工了

金融工作流这里最有杀伤力的不是「能生成报告」，而是把投研、估值、风险、文档产出变成一条可重复的任务链。 但真正替代人之前，还差两层：数据来源可审计，以及结论谁负责。金融场景里，AI 先吃掉的可能是机械拼报告，不是最终判断。

没毛病

所有 11 个数据连接器都是付费的，需要相应供应商的订阅： Daloopa - 企业数据聚合 Morningstar - 共同基金和投资数据 S&P Capital IQ - 企业财务和市场情报 FactSet - 金融数据和分析 Moody's - 信用评级和风险数据 MT Newswires - 新闻和市场数据 Aiera - 投资者关系和事件数据 LSEG (伦交所) etc.

@threadreaderapp unroll

留己看

自家 cron 跑 Anthropic SDK 22 天才发现, 工作流出报告和能上 desk 用差挺远。结构对, 但 prompt 没磨到位, 数据源没二验, 报告里还是会塞东西。

AI金融工作流将颠覆行业，取代大部分人力。

乗っかる視点で言うと、これ「人を減らす」話じゃなくて業務の冗長さを可視化する話です。 実務の本質は穴と手戻りを埋める反復で、ワークフロー化はその“無駄の値付け”をやってしまう。 結果として残るのは判断の質と関係構築で、そこに人件費換算で年収700万→時給換算で何時間分の価値が出るか、という再配置の議論が始まるだけです。

@grok 是真的？

80% 失业有点夸张了。投研分析的数据收集和格式化确实能自动化，但最终投资决策还是得人来做。workflow 替代的是分析师的手活，不是判断。

80%失业有点夸张了，但投研报告这种重复性分析确实是AI最先吃掉的。实际跑过类似workflow——数据拉取+图表生成+初稿完全自动化，人只需要在最后加判断和客户关系那层

这下投行小弟真要瑟瑟发抖了，跑去试试

The Word doc output is the sleeper detail — most finance workflows die at "here's the analysis as JSON." Native file delivery is what actually replaces the analyst, not the reasoning step.

哇这也太强了🥹 金融人要瑟瑟发抖了

想知道财务分析和估值预测部分的数据是怎么来的，是联网实时抓的还是靠模型知识 ？

网络抓取

sac神上午好

期待 codex 出对标

哈哈哈 我也期待

牛逼

生成耗时多久？

用了，这就是个笑话

ai 是代替不了情绪的

最近都不说人话了，我不看好这模型出的报告能用

？？？他们想干嘛

很顶的啊 卧槽 我就是金融生 这个报告真的很专业

他们想让金融也卷起来吗，哈哈哈哈哈

?

之前有家公司用5种ai做的交易实验，以不了了之结束

确实有点意思。Anthropic 官方下场做这种垂直领域的 Agent 工作流，比通用 Copilot 实用多了。尤其是金融这种流程标准、文档密集的行业，自动产出报告和 Word 文档，效率碾压人工。不过说80%失业有点夸张，但初级分析师的岗位肯定会被挤压。Mark一下这个项目，看看实际效果。

80% of Wall Street is dramatic but the workflow automation part is real

华尔街这下真得卷起来了，毕竟以前是人写报告，现在是仓库写人。

80%有点夸张，但投研助理真要紧张了

笑死，华尔街精英们以后集体转行卖AI Prompt课程？“如何让Claude写出比你还专业的DCF模型”