哇，AI解救了我！
前两天写了一篇文章，高位套现，里面说了，我现在一个多月建立了4个网站，比如
https://ylh365.com
这是其中的一个，用户进入之后，可以AI学习所有的内容，
看不懂的视频，也可以直接AI提问
而且手机分别做了安卓，iOS手机自适应，更有体系，体验感比以前用圈子，知识星球，好太多了。
接下来还要开放MCP，供大家直接调用
差不多4个网站，都是同步开始进行的，这段时间，而且全部用的是Codex，
然后3个Codex账号，一个月200美金，因为重置实在太多了，所以处理速度很快
主要花费的时间是构思，怎么设计，还有大模型的处理时间上
01
股票系统
我还做了一套股票系统，之所以做这个系统，是因为我发现之前我的盈透，IBKR已经是可以和ChatGPT大模型连接在一起。
然后大模型可以看到我的持仓。可以对我的账户直接进行检查，所以它相当于是我的私人顾问。
但是我发现，在聊天过程中，有一些数据聊多了，就看了后面又忘了前面。
比如说，我想去调研一只股票的数据：历史数据、今年的数据、本月的数据。
数据一多起来就记不住，时间一久又得再提问，很麻烦。
基于此，就做了一套股票系统。
有几个功能
第一：可以查看任意一只股票，历史上的数据
5年、1年、今年、本月，的涨跌幅，还有对应价格。
数据能够直接直观地拉出来，非常清晰。
第二：可以多只比较收益
比如纳指和标普，或者SPMO，相关的可以放下一起研究数据
历史上的数据，5年、1年、今年、本月，的涨跌幅
整个数据非常的直观。
第三：能够直接连接我的持仓
现在这个系统是可以直接打通我的持仓，这样子我就能够看到我整个持仓的收益，以及可以分析每一只股票多日连续走势情况
连续上涨或者连续下跌，都能够清晰地标注出来。
所以我判断数据是非常清晰的。
当然，分析股票的历史数据并不代表未来的整体收益，但还是有参考价值。
尤其是有一部分钱我是用来做T的，连续上涨和连续下跌这些数据对我有用。
对于价值投资来讲，想要长远地拿住一只股票，数据分析还是很重要的。
02
丢一只股票，出数据
我还做了另外一个“系统”，我觉得对外分析一只股票，非常有帮助
以前分析，自己要辛辛苦苦地研究各种资料，很多人买股票，不知道为什么选这只股票，只是感觉好，没有一套标准。
我觉得建立标准是非常重要的
比如说资产负债表，利润表，现金流量表，应该处于什么样的标准，才值得入你继续研究
于是我把这套标准作为底层思路，我只要丢一只股票给到AI，AI就能够直观地帮我分析出这只股票的表现形式。
比如下面我是用Grok Bot，我丢一只股票，比如说强生。
这是它的分析
上面这个其实是很简单的，任何一个模型都可以做到，比如Claude和ChatGPT
这里最重要的事，以一套底层判断标准来建立系统，只要丢一个你的目标股票，就能够直接出来数据。
所以其实形式不重要，重要的是底层的逻辑判断有没有依据，判断依据错了，得出的理由也错了。
另外我发现，和ChatGPT聊天时，很多重要的资料随着时间的推移，你很多都会忘记掉，又得重新询问一遍。
但是Grok Bot能够把重要的资料挂载起来，非常方便
03
情报搜寻系统
在电商里面，我也建立了情报收集系统。电商的核心，其实是对需求的挖掘和验证。
挖掘需求，其实背后有两个能力。
1、数据源头的采集
2、还有针对这些采集来的数据进行判断
而数据源头的采集要满足几点：
第一，样本尽量要大
第二，数据要相互交叉验证
那数据从哪里来？
渠道一：
行业里面的很多服务商都开放了，CLI，API，MCP，比如卖家精灵，比如Softime，比如H10，他们都提供了不同渠道的数据源
渠道二
行业里面提供不同的API接口，比如
| API/数据平台 | 主要能抓什么 |
|---|---|
| Sorftime | Amazon、类目、关键词、评论、TikTok、1688 等跨境数据 |
| Apify | Amazon、Google Maps、TikTok、YouTube、Reddit、LinkedIn、竞品网站 |
| TikHub | TikTok、抖音、小红书、Instagram、YouTube 的视频、账号、搜索和评论数据 |
| Just One API | 小红书、抖音、快手、视频号、微博、B站、知乎、淘宝、天猫、京东、1688、TikTok Shop、Amazon 等 |
| Firecrawl | 把竞品官网、产品页、FAQ、博客等网页转成 Markdown/JSON |
| LinkFox + Amazon SP-API | 自有亚马逊店铺的订单、库存、销售、流量、FBA、财务、Brand Analytics 等授权数据 |
| Decodo | Amazon 商品与搜索、Reddit 帖子、YouTube 字幕等结构化数据 |
| RapidAPI | API 综合市场，可寻找 Amazon、eBay、Walmart、物流、社媒等第三方接口 |
| Bright Data | 企业级代理网络和网页数据采集 |
| ScrapingBee | JS 网页渲染和抓取 API |
| ScraperAPI | 代理、渲染、网页抓取 |
| ZenRows | 强反爬网站抓取 |
| Crawlbase | 代理及爬虫 API |
| Spider.cloud | 高性能网页爬取 API |
所以数据其实是都是有方法可以抓取下来的，但是你要清洗并且可视化。
我做的系统就是可以实现数据交叉验证，从YouTube来的，从X来的，从Reddit上面来的，从亚马逊上来的，并且附上源头，
选品尽量做到科学有效。
因为我电商数据比较多，这方面就不给大家展示了，但是大概的思路，尤其是数据从哪里来，已经给大家讲了。
数据有了，就看你怎么编排，怎么展示，这个都是个人的喜好了。
最后，最重要的就是判断的能力。
不管电商也好，股票也好，数据给到你，最终你做什么样的判断，太重要了。
系统哪怕你做的天花乱坠，也没有用。你没有判断能力，金子放在你面前，你也看不出来。
但这个东西就不是一时半会能学的，时间、阅历、看问题的方式、对事物的理解，都影响最终的决策。
不过，AI确实极大提升了效率，大家看我可以说是代码的小白，但这些全部都是我自己做出来的。
AI解救了我，让我整个能力得到了延伸。