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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

爱吃折耳根的Ace

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Anya Rossi• Live Now

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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。

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

28,914 次观看 • 18 天前

🚨 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。

🚨 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

75,923 次观看 • 4 天前

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

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

139,269 次观看 • 3 个月前

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～

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 次观看 • 1 个月前

光议员的数据就可以做个网站了。如果我把数百套数据全部组合一下，再加上AI，可以搞一个超级金融网站了。

光议员的数据就可以做个网站了。如果我把数百套数据全部组合一下，再加上AI，可以搞一个超级金融网站了。

Inty News

12,004 次观看 • 10 个月前

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

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！

234,727 次观看 • 14 天前

Genspark 推出“AI Sheets”电子表格AI工具可以像聊天一样让AI自动完成数据搜索、整理、分析与可视化 📊 根据用户输入的提示自动分析并可视化数据。 🔎 能自动查找公司、人物、产品等，无需手动搜索或输入。 🪄 AI 替代公式：使用AI来批量处理数据，突破传统 Excel 的复杂操作限制。只需一句话指令，就能创建数据完整的表格。例如：“我想要一份关于新加坡前100家 AI 创业公司的名单，包括简介、营收估算、融资情况和官网。” AI 就会搜索整理并生成一个已填好数据的完整表格，不用你动一行代码或一个公式。

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小互

14,311 次观看 • 1 年前

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。

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

21,964 次观看 • 8 个月前

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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小捕手 Chaos🦅

22,407 次观看 • 5 个月前

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？

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

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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

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摸鱼巨匠🔨

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太酷啦！在浏览器运行 Postgres AI Chat！自然语言即可操作数据库和可视化数据！🔥🤯🤯 Supabase 宣布开源支持上传文件解析数据表，支持 AI 聊天增删改查数据表，支持基于已有的数据生成图表分析⚡️ 体验地址：开源地址：

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Tom Huang

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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🕊️

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近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

Rocky

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开源大杀器：Anthropic 发布金融专属 Claude 全套工具链🔥 Anthropic 亲自下场开源「Claude for Financial Services」，把专为金融打造的智能代理、插件和真实数据连接器全部开放！亮点一览： - 12+ 完整 Agents：Pitch Agent 一键生成专业 Pitch Deck；Market Researcher 自动做行业+竞品分析；GL Reconciler 自动对账找问题；KYC Screener 智能筛查风险；还有财报审阅、模型构建、估值审阅等，覆盖投行、PE、研究全场景。 - 实用 Slash 命令：/comps、/dcf、/lbo 等，Excel 审计、PPT 检查秒完成。 - 11+ 真实数据连接器：直连 FactSet、PitchBook、LSEG 等，实时拉数据，告别手动复制。支持一键安装、API 自动化，深度集成 Microsoft 365，完全开源 Apache 2.0，可随意定制。

开源大杀器：Anthropic 发布金融专属 Claude 全套工具链🔥 Anthropic 亲自下场开源「Claude for Financial Services」，把专为金融打造的智能代理、插件和真实数据连接器全部开放！亮点一览： - 12+ 完整 Agents：Pitch Agent 一键生成专业 Pitch Deck；Market Researcher 自动做行业+竞品分析；GL Reconciler 自动对账找问题；KYC Screener 智能筛查风险；还有财报审阅、模型构建、估值审阅等，覆盖投行、PE、研究全场景。 - 实用 Slash 命令：/comps、/dcf、/lbo 等，Excel 审计、PPT 检查秒完成。 - 11+ 真实数据连接器：直连 FactSet、PitchBook、LSEG 等，实时拉数据，告别手动复制。支持一键安装、API 自动化，深度集成 Microsoft 365，完全开源 Apache 2.0，可随意定制。

开发者Hailey

20,496 次观看 • 4 天前

GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐）它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据以前处理 PDF：表格乱公式废排版崩 OCR 一堆垃圾能用，但很痛苦。 MinerU 不一样：它在理解文档，不是读文字文本、表格、公式一起解析结构完整还原（标题、段落、表格）公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚关键就一个：把非结构化 PDF 变成结构化数据这一步，正好是 AI 最难的入口。别人还在做 OCR，它已经在做 AI 数据预处理了。做 RAG、Agent、知识库的，这个可以直接上手试。

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开发者Hailey

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20秒的视频 —— 用Claude Code+ HyperFrames 分析股票/财报我在 Claude Code 里只丢了一段提示词，让它生成英伟达的完整金融投研报告并直接产出视频它自动调用安装好的金融插件，把数据拉全、分析跑完，最后再交给 HyperFrames 一键剪辑成视频整体效果还不错，整个过程花的时间不多，最后它给出的投资建议是——强烈买入英伟达！🥸 用到的工具有： • Claude Code • HyperFrames（一键剪辑视频） • Financial Analysis（官方插件：专业建模、DCF、comps、LBO、3报表全自动） • Financial Datasets（官方插件：实时财报、股价、行业数据随问随搜）

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梭哈.AI

98,077 次观看 • 1 个月前

AI开始抢彭博终端的饭碗了。一家叫Perplexity的AI公司，做了一个新东西。能直接生成一个金融终端，分析英伟达$NVDA。数据是实时的。还不需要任何本地设置。这说明什么？云服务本身已经不重要了，谁都能提供。真正的护城河，是上面跑的AI模型。一台彭博终端机一年要多少钱？三万美元。过去这是华尔街精英的专属玩具。现在，一个AI应用就能挑战它的核心功能。技术正在打破信息垄断。把权力从少数机构手里，还给普通人。华尔街的旧秩序，还能维持多久？

AI开始抢彭博终端的饭碗了。一家叫Perplexity的AI公司，做了一个新东西。能直接生成一个金融终端，分析英伟达$NVDA。数据是实时的。还不需要任何本地设置。这说明什么？云服务本身已经不重要了，谁都能提供。真正的护城河，是上面跑的AI模型。一台彭博终端机一年要多少钱？三万美元。过去这是华尔街精英的专属玩具。现在，一个AI应用就能挑战它的核心功能。技术正在打破信息垄断。把权力从少数机构手里，还给普通人。华尔街的旧秩序，还能维持多久？

墓碑科技

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Google 推出 Data Science Agent 一个基于 Gemini 的 AI 数据分析助手你只需要用自然语言描述你的需求，AI 就会自动生成代码，导入数据，执行数据处理、建模和可视化等任务，大幅降低数据分析的门槛。在多步推理基准测试（DABStep）中排名第 4，性能优于 GPT-4.0、Claude 3.5 Haiku 等 AI 代理。

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小互

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