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🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」 以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。 现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全 只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了 做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

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爱吃折耳根的Ace

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在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB，已经获得了近7w star。 它把过去只有机构才用得起的专业数据，变成人人可用的开源工具。 股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益，全部都整合进来。 还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。 支持 AI 集成，数据可自部署。输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了。
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在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB，已经获得了近7w star。 它把过去只有机构才用得起的专业数据，变成人人可用的开源工具。 股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益，全部都整合进来。 还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。 支持 AI 集成，数据可自部署。输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了。

阿西_出海

29,244 views • 2 months ago

🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！ 一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。 从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。 A 股版：a-stock-data 覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。 > 7 层架构 > 28 个端点 > 13 个数据源 > 零第三方 data wrapper 依赖 美港股版：global-stock-data 覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。 > 8 层架构 > 18 个端点 > 5 个数据源 > 仅依赖 requests 这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。 而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手 做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。
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🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！ 一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。 从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。 A 股版：a-stock-data 覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。 > 7 层架构 > 28 个端点 > 13 个数据源 > 零第三方 data wrapper 依赖 美港股版：global-stock-data 覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。 > 8 层架构 > 18 个端点 > 5 个数据源 > 仅依赖 requests 这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。 而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手 做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。

爱吃折耳根的Ace

96,926 views • 1 month ago

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,385 views • 5 months ago

美股研究开源神器来了！专攻美股金融研究的自主 Agent！ 你不再需要自己手动拉财报、翻 10-K / 10-Q / 8-K，或者写一堆分析脚本。 只需要用大白话说一句研究想法，这个自主金融研究 Agent 就自动帮你把所有事干完。 它就是Dexter（GitHub 25k+ stars） 核心优势有以下几点： · 自主规划 + 执行：输入复杂问题，它会自动拆成多个研究步骤，调用对应工具和数据源 · 自我校验：结果不够完整时，会继续补数据、修正逻辑，显著降低幻觉风险 · 完整思考日志（scratchpad）：每一步调用了什么工具、拿了什么数据、怎么分析的，全都透明记录 · 多模型支持：OpenAI、Anthropic、Grok、Gemini、OpenRouter、本地 Ollama 都能接 · 金融数据能力强：支持财务报表、股价快照、历史价格、SEC filings、earnings call、8-K、key ratios 等 · 本地轻量运行：用 Bun 安装后就能跑，适合自己搭一个专属美股研究 Agent 专为美股金融研究打造，深度支持美股（Financial Datasets + Yahoo Finance 提供机构级财报、earnings call、历史数据，覆盖非常丝滑）。 GitHub： 感兴趣的朋友们可以直接 clone 跑起来试试～ DYOR～
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美股研究开源神器来了！专攻美股金融研究的自主 Agent！ 你不再需要自己手动拉财报、翻 10-K / 10-Q / 8-K，或者写一堆分析脚本。 只需要用大白话说一句研究想法，这个自主金融研究 Agent 就自动帮你把所有事干完。 它就是Dexter（GitHub 25k+ stars） 核心优势有以下几点： · 自主规划 + 执行：输入复杂问题，它会自动拆成多个研究步骤，调用对应工具和数据源 · 自我校验：结果不够完整时，会继续补数据、修正逻辑，显著降低幻觉风险 · 完整思考日志（scratchpad）：每一步调用了什么工具、拿了什么数据、怎么分析的，全都透明记录 · 多模型支持：OpenAI、Anthropic、Grok、Gemini、OpenRouter、本地 Ollama 都能接 · 金融数据能力强：支持财务报表、股价快照、历史价格、SEC filings、earnings call、8-K、key ratios 等 · 本地轻量运行：用 Bun 安装后就能跑，适合自己搭一个专属美股研究 Agent 专为美股金融研究打造，深度支持美股（Financial Datasets + Yahoo Finance 提供机构级财报、earnings call、历史数据，覆盖非常丝滑）。 GitHub： 感兴趣的朋友们可以直接 clone 跑起来试试～ DYOR～

爱丽丝呀！

19,121 views • 3 months ago

终于有人把 A 股 + 美港股 免费数据源彻底打通了！ 两个极其硬核的GitHub开源项目，把原本散落在几十个源头的原始数据源，全部整合成一套 AI 直接能用的完整数据仓库。 从此，彻底告别繁琐的接口对接、反爬虫折磨和昂贵的数据费。封装成 Skill，直接让你的 Claude / GPT等agent 觉醒，瞬间变成你的专业量化分析师！ ✅A 股版（a-stock-data） · 7 层架构 + 27 个端点 + 13 个数据源 · 覆盖：实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向、融资融券、大宗、解禁…… · 重点优化：东财统一限流防封 + 数据源优先级 ✅美港股版（global-stock-data） · 8 层架构 + 18 个端点 + 5 个数据源 · 亮点：美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL（503 个 GAAP 指标）、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表（中英文）、全市场列表…… 直接省下几万块的专业数据费。感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor
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终于有人把 A 股 + 美港股 免费数据源彻底打通了！ 两个极其硬核的GitHub开源项目，把原本散落在几十个源头的原始数据源，全部整合成一套 AI 直接能用的完整数据仓库。 从此，彻底告别繁琐的接口对接、反爬虫折磨和昂贵的数据费。封装成 Skill，直接让你的 Claude / GPT等agent 觉醒，瞬间变成你的专业量化分析师！ ✅A 股版（a-stock-data） · 7 层架构 + 27 个端点 + 13 个数据源 · 覆盖：实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向、融资融券、大宗、解禁…… · 重点优化：东财统一限流防封 + 数据源优先级 ✅美港股版（global-stock-data） · 8 层架构 + 18 个端点 + 5 个数据源 · 亮点：美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL（503 个 GAAP 指标）、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表（中英文）、全市场列表…… 直接省下几万块的专业数据费。感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

爱丽丝呀！

251,012 views • 2 months ago

🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！ 一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点： 统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。 核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！ 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目
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🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！ 一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点： 统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。 核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！ 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

爱吃折耳根的Ace

83,231 views • 1 month ago

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。 更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。 这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。 它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」： 能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。 甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。 我自己最有感觉的点有几个： 以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程； 对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。 当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。 但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。 数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。 简单说： 过去是「你学会数据分析再去用工具」， 以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。
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做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。 更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。 这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。 它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」： 能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。 甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。 我自己最有感觉的点有几个： 以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程； 对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。 当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。 但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。 数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。 简单说： 过去是「你学会数据分析再去用工具」， 以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

sitin

15,309 views • 9 months ago

兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！ 不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。 核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用 以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。 现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。 对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。
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兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！ 不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。 核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用 以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。 现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。 对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。

爱吃折耳根的Ace

26,937 views • 3 days ago

买不起彭博终端，不代表只能靠财经群和截图做研究。 我把 GitHub 上 4 个开源金融项目交给 Codex，结果真能拼出一套 “私人版彭博 + AI 私人投研团队”。 合计 122K+ Star，全部免费。 我找出四个最能打的： daily_stock_analysis｜58.8K Star 覆盖 A 股、港股、美股等多个市场和 ETF，每天自动生成评分、趋势、买卖点、风险警报和研究报告。 支持 15 种分析策略，GitHub Actions 约 5 分钟部署，不需要服务器。 FinceptTerminal｜29.1K Star 真正的开源金融终端。 内置 37 个 AI Agent，覆盖巴菲特、格雷厄姆、芒格、宏观和地缘分析；还有 100+ 数据连接器，可接 FRED、IMF、世界银行、Yahoo Finance 等数据源。 不只给数据，还能直接做估值、组合优化和风险分析。 Lean｜20.8K Star QuantConnect 的开源量化交易引擎。 支持 Python 和 C#，从策略研究、历史回测到实盘执行全部打通。想认真学量化，这个基本绕不开。 ai-berkshire｜14.1K Star 专门为 Claude Code 和 Codex 设计的价值投资 Skill 合集。 把巴菲特、芒格、段永平、李录的方法论塞进多个 Agent，同时分析商业模式、护城河、管理层、估值和风险，再汇总成完整投研报告。 这四个项目刚好覆盖四个场景： 每日简报、专业终端、算法交易、深度研究。 严格来说，它们并不全是 Skill。 但 Codex 可以通过 Skill、代码和命令行把它们串起来，从看盘、研究到回测，一套流程直接跑通。 但对于个人研究来说，已经够狠了。 下面视频展示了具体效果～
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买不起彭博终端，不代表只能靠财经群和截图做研究。 我把 GitHub 上 4 个开源金融项目交给 Codex，结果真能拼出一套 “私人版彭博 + AI 私人投研团队”。 合计 122K+ Star，全部免费。 我找出四个最能打的： daily_stock_analysis｜58.8K Star 覆盖 A 股、港股、美股等多个市场和 ETF，每天自动生成评分、趋势、买卖点、风险警报和研究报告。 支持 15 种分析策略，GitHub Actions 约 5 分钟部署，不需要服务器。 FinceptTerminal｜29.1K Star 真正的开源金融终端。 内置 37 个 AI Agent，覆盖巴菲特、格雷厄姆、芒格、宏观和地缘分析；还有 100+ 数据连接器，可接 FRED、IMF、世界银行、Yahoo Finance 等数据源。 不只给数据，还能直接做估值、组合优化和风险分析。 Lean｜20.8K Star QuantConnect 的开源量化交易引擎。 支持 Python 和 C#，从策略研究、历史回测到实盘执行全部打通。想认真学量化，这个基本绕不开。 ai-berkshire｜14.1K Star 专门为 Claude Code 和 Codex 设计的价值投资 Skill 合集。 把巴菲特、芒格、段永平、李录的方法论塞进多个 Agent，同时分析商业模式、护城河、管理层、估值和风险，再汇总成完整投研报告。 这四个项目刚好覆盖四个场景： 每日简报、专业终端、算法交易、深度研究。 严格来说，它们并不全是 Skill。 但 Codex 可以通过 Skill、代码和命令行把它们串起来，从看盘、研究到回测，一套流程直接跑通。 但对于个人研究来说，已经够狠了。 下面视频展示了具体效果～

爱吃折耳根的Ace

16,872 views • 18 days ago

Codex 5.6 在股票分析上的能力其实还是被低估了 最近把几个数据源和回测工具接到一起用，发现它在投研流程上能覆盖得比较完整。 目前主要在用的几个： - Public Equity Investing(内置插件搜索就有)： 按买方分析框架拆解公司，输出财报、估值、催化剂和风险判断，还能生成可交互的投研看板 - global-stock-data： 免费获取美股和港股数据，涵盖行情、财务、机构持仓、期权链等，不需要额外申请 API Key - a-stock-data： 补齐 A 股数据能力，支持资金流、财务和全市场筛选 - Vibe-Trading MCP： 把分析结论放进历史数据里做回测，支持 Walk-Forward 和蒙特卡洛，最后直接出 HTML/PDF 报告 把这些组合起来后，从拿数据、做基本面判断到验证策略，基本能形成一条比较顺畅的链路。 对经常用 Codex 做股票研究的人来说，这几个工具配合使用后的效率提升还是比较明显的。
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Codex 5.6 在股票分析上的能力其实还是被低估了 最近把几个数据源和回测工具接到一起用，发现它在投研流程上能覆盖得比较完整。 目前主要在用的几个： - Public Equity Investing(内置插件搜索就有)： 按买方分析框架拆解公司，输出财报、估值、催化剂和风险判断，还能生成可交互的投研看板 - global-stock-data： 免费获取美股和港股数据，涵盖行情、财务、机构持仓、期权链等，不需要额外申请 API Key - a-stock-data： 补齐 A 股数据能力，支持资金流、财务和全市场筛选 - Vibe-Trading MCP： 把分析结论放进历史数据里做回测，支持 Walk-Forward 和蒙特卡洛，最后直接出 HTML/PDF 报告 把这些组合起来后，从拿数据、做基本面判断到验证策略，基本能形成一条比较顺畅的链路。 对经常用 Codex 做股票研究的人来说，这几个工具配合使用后的效率提升还是比较明显的。

爱吃折耳根的Ace

44,578 views • 21 days ago

平时分析数据，从清洗、探索到建模、可视化，再到撰写报告，整个流程非常耗时，当要面对多个不同格式的数据文件时更是头疼。 恰巧，找到了 DeepAnalyze 这个开源项目，它能让 AI 自主完成整个数据科学流程，真正做到无需人工干预。 基于 DeepSeek-R1 和课程学习训练方法开发，支持数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。 可以处理数据库、CSV、Excel、JSON、XML 等各种格式数据，最终直接生成专业级的研究报告给我们。 GitHub： 同时提供 50 万条训练数据集，完全开源模型和代码，方便我们二次开发。 只需克隆代码到本地并下载模型后，通过 vLLM 部署即可使用。
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平时分析数据，从清洗、探索到建模、可视化，再到撰写报告，整个流程非常耗时，当要面对多个不同格式的数据文件时更是头疼。 恰巧，找到了 DeepAnalyze 这个开源项目，它能让 AI 自主完成整个数据科学流程，真正做到无需人工干预。 基于 DeepSeek-R1 和课程学习训练方法开发，支持数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。 可以处理数据库、CSV、Excel、JSON、XML 等各种格式数据，最终直接生成专业级的研究报告给我们。 GitHub： 同时提供 50 万条训练数据集，完全开源模型和代码，方便我们二次开发。 只需克隆代码到本地并下载模型后，通过 vLLM 部署即可使用。

GitHubDaily

22,027 views • 9 months ago

又一个天王级项目浮出水面 AI 数据平台 Protege A 轮融资 3000 万美元，a16z 领投 累计融资总额 6500 万美元 1/ 团队基因 Protege AI 联创 Travis May 为前 Datavant 创始人 Datavant 在 2021 年以 70 亿美元估值收购 Ciox Health，一跃成为美国最大的医疗数据交换平台 另一位联创 Bobby Samuels 此前担任 Datavant 的 Privacy Hub 总监 现在是 Protege AI 的 CEO 简而言之就是。 两个在医疗数据领域已经跑通亿级市场的操盘手，试图重新定义 AI 训练数据的基础设施。 2/ Protege AI 的定位以及为什么是现在？ AI 进步有三大瓶颈：计算、模型、数据 计算能力已经大幅扩展，模型架构也在持续优化。 但获取高质量训练数据仍是最大难题。 问题的核心在于： 世界上最有价值的数据都是私有的、专有的 这些数据分散在各个行业，缺乏统一的共享机制 法律、隐私、知识产权壁垒让数据流通异常复杂 Protege 要做的就是成为 AI 开发中真实世界数据的基础设施。 3/ 结语 随着 AI 变得更加多模态、更加嵌入现实世界工作流程，对特定领域授权数据的需求只会增长。 这么一看，Protege 的叙事非常之性感。 已加入追踪名单🫡
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又一个天王级项目浮出水面 AI 数据平台 Protege A 轮融资 3000 万美元，a16z 领投 累计融资总额 6500 万美元 1/ 团队基因 Protege AI 联创 Travis May 为前 Datavant 创始人 Datavant 在 2021 年以 70 亿美元估值收购 Ciox Health，一跃成为美国最大的医疗数据交换平台 另一位联创 Bobby Samuels 此前担任 Datavant 的 Privacy Hub 总监 现在是 Protege AI 的 CEO 简而言之就是。 两个在医疗数据领域已经跑通亿级市场的操盘手，试图重新定义 AI 训练数据的基础设施。 2/ Protege AI 的定位以及为什么是现在？ AI 进步有三大瓶颈：计算、模型、数据 计算能力已经大幅扩展，模型架构也在持续优化。 但获取高质量训练数据仍是最大难题。 问题的核心在于： 世界上最有价值的数据都是私有的、专有的 这些数据分散在各个行业，缺乏统一的共享机制 法律、隐私、知识产权壁垒让数据流通异常复杂 Protege 要做的就是成为 AI 开发中真实世界数据的基础设施。 3/ 结语 随着 AI 变得更加多模态、更加嵌入现实世界工作流程，对特定领域授权数据的需求只会增长。 这么一看，Protege 的叙事非常之性感。 已加入追踪名单🫡

小捕手 Chaos

22,456 views • 7 months ago

一家公司，值100万亿美元。 可能吗？ 有人说，特斯拉在2030年就能做到。 怎么做？ 关键不在于车，甚至不在于火箭。 而在于数据，别人没有的数据。 人工智能时代，什么最值钱？ 独家数据。 马斯克手里有什么？ 特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。 这些数据，每一种都独一无二。 当它们汇集在一起，会发生什么？ 这就是“融合”的概念。 将所有独家数据喂给一个超级人工智能。 理论上，这创造的价值是不可估量的。 但问题也随之而来。 这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？ 一家私人公司吗？ 它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？ 这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？ 这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。 一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？
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一家公司，值100万亿美元。 可能吗？ 有人说，特斯拉在2030年就能做到。 怎么做？ 关键不在于车，甚至不在于火箭。 而在于数据，别人没有的数据。 人工智能时代，什么最值钱？ 独家数据。 马斯克手里有什么？ 特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。 这些数据，每一种都独一无二。 当它们汇集在一起，会发生什么？ 这就是“融合”的概念。 将所有独家数据喂给一个超级人工智能。 理论上，这创造的价值是不可估量的。 但问题也随之而来。 这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？ 一家私人公司吗？ 它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？ 这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？ 这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。 一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

墓碑科技

13,316 views • 6 months ago

绝对信息差！直接让 AI 帮你深度分析股票财报！ 加上这个 MCP 后，Claude 就变成了一个自带 17000+ 个股票实时数据库 + 完整 SEC 分析器的超级金融分析师！ 详细见视频！ 它能做的事情： 分析财务报表、分析内幕交易和大资金流向、SEC 备案与披露、获取公司基本信息和市场动态 教程在评论区
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绝对信息差！直接让 AI 帮你深度分析股票财报！ 加上这个 MCP 后，Claude 就变成了一个自带 17000+ 个股票实时数据库 + 完整 SEC 分析器的超级金融分析师！ 详细见视频！ 它能做的事情： 分析财务报表、分析内幕交易和大资金流向、SEC 备案与披露、获取公司基本信息和市场动态 教程在评论区

摸鱼巨匠🔨

61,357 views • 2 months ago

🚨卧槽！A股信息最全的AI Skill 来了！6.9K Star 还在持续更新 simonlin1212 开源的 a-stock-data 是一个专为 AI Agent 设计的 A股全栈数据工具包。 核心亮点： > 10层架构全覆盖：行情、研报、资金面、筹码、公告、打板、ETF期权、舆情互动等 > 43个端点（40主端点 + 3官方备胎），整合15个数据源 > 单文件 SKILL.md 部署，直接喂给 Claude、Codex、Cursor 等 AI 即可使用 > 内置多源备份 + 反封禁机制（mootdx 优先 + Eastmoney 限速 + 官方备胎），实测稳定性极高 > 支持自然语言查询：估值、龙虎榜、连板统计、期权隐含波动率等 对重度使用 AI 做 A股研究、量化交易或构建交易 Agent 的用户来说，这个工具包非常实用，能大幅降低数据获取和清洗成本。
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爱吃折耳根的Ace

10,824 views • 1 month ago

牛逼了兄弟们，TinyFish刚刚开源了BigSet！你可以一句话直接生成任意数据集—— 只需要描述你想要搜索查询的数据，比如AI工具价格、竞品动态、招聘信息、黑客松比赛，BigSet就会调用大模型和网页检索API，直接把公开网页里的信息整理成结构化表格返回，而且能定时刷新数据集。​ ​ 上周偶然的机会，我参加一个线上黑客松，拿了很不错的奖金，所以我一直在关注全球的黑客松赛事，但是这种黑客松赛事比较分散，自己挨个去找太麻烦了，所以我让BigSet帮我构建一个实时数据集，收录全球范围内未来 90 天内正在开放报名的所有黑客松。 最后返回了具体的链接、黑客松名称、报名截止时间、奖金、线上支持......我能直接选择心仪的，直接跳转到具体的黑客松活动网址报名，节省了大量的时间！​ ​ BigSet还是多Agent架构，这就决定了它抓取任务分工明确、速度更快、结果更清楚，天然更适配处理表格类的任务。 如果你经常做竞品调研或者经常需要把分散在公开网页里的信息整理成表格，完全可以试试BigSet。而且它和Firecrawl这种专业数据抓取工具不同，你不需要丢给它URL，只需要把需求说清楚，AI就会自动去找到目标网站、抓取数据并且返回结构化的表格数据。​ ​ BigSet完全开源，AGPL-3.0许可，你可以自托管在本地运行，默认接入OpenRouter 大模型 API和TinyFish网页数据获取的API。​ ​ 如果觉得BigSet有用，可以去GitHub给它点个 star～： TinyFish网页数据获取API Key：
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逸尘

12,042 views • 2 months ago

🚨 卧槽！谷歌 Google AI 悄无声息地给 Google Finance 塞了个 AI 核武器！ 新版 Google Finance 终于认真搞 AI 了，尤其对做股票和数字货币的人来说，实用性史诗级更新。 已经不是简单查价格了，而是直接把 AI Research、深度搜索、实时新闻、技术图表、财报电话会、预测市场数据都塞进去了。 对玩 A 股、美股、港股和量化的人来说，最值得注意的是这几点： >可以直接问复杂金融问题 >AI 会整理市场新闻和多方观点 >支持高级图表和技术指标 >能看股票、Crypto、商品等市场数据 >可以追踪财报电话会、文字稿和 AI 摘要 >接入 Kalshi / Polymarket 这类预测市场数据 >支持自选股和投资组合 AI insights 平时看美股、港股、加密、宏观，或者做量化事件研究，这个方向很值得关注，强烈保存看看
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爱吃折耳根的Ace

18,463 views • 1 month ago

a-stock-data还在为 A 股数据到处爬、接口限流、付费贵而抓狂吗？ 这个开源项目直接把东财等13个数据源整合成一套完整工具包， 7层架构+28个端点，覆盖实时行情、资金流、龙虎榜、公告、研报 PDF 等。 零第三方依赖，新手安装简单，直接让 Claude , hermes , codex等AI助手变成你的A股量化分析师！ 普通散户也能白嫖专业级数据。 快去 star 试试吧。 GitHub: 非投资建议，DYOR 你用过类似工具吗？评论区聊聊
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DeFi狙击手 | Ai🕊️

11,137 views • 1 month ago