一個人的研究室：我如何用 AI 工具鏈做出機構級個股研究
過去，個股深度研究是機構的專利。現在靠一套 AI 工具鏈——研究 Prompt 框架、Ghost 自動推送、合規審查、封面圖生成——一個人也能一週產出三篇 10,000 字的機構級研究報告。這套流程的完整拆解。
一個人的研究室：我如何用 AI 工具鏈做出機構級個股研究
從 Prompt 框架、Ghost 發布、合規審查到封面圖生成——這套工作流讓我一週產出三篇深度研究
現在這個邊界消失了。
AI 負責苦力，你負責判斷。差別不在工具，在你有沒有建立一套可重複執行的流程。
一、這套工作流從哪裡來
我在 ProfitVision LAB 發布過的個股研究，覆蓋 MCO、SHW、CTAS、CDNS、SPGI、NET、ZS、FN、NOW、台積電，每一篇 8,000～12,000 字，含財務圖表、四道濾網評估、選擇權操作建議。這些文章不是用傳統方式做出來的——我沒有彭博、沒有分析師團隊，而且我同時還有本業要跑。
所有研究都是靠一套 AI 工具鏈完成的。這篇文章就是把這套工具鏈完整說清楚：從研究生產、平台發布、合規審查，到視覺設計，每個環節怎麼做、踩過哪些坑。
二、三層架構：研究、發布、追蹤
整套工作流分三層，每層都有對應的 AI 工具支撐：
- 第一層：研究生產——Prompt 框架驅動的五階段研究流程
- 第二層：平台建設與內容派發——Ghost CMS 自動推送 + 四平台社群分發
- 第三層：財報追蹤與更新循環——版本化管理，研究不是寫完就結束
底層是 CoWork 的技能系統（Skill），把每個環節的流程固化，不再每次從頭問 Claude 要做什麼。
三、第一層：研究生產的 Prompt 框架
研究核心
在你理解商業模式之前，任何數字都沒有意義。用「收費位置分析」框架問第一個問題：這間公司在產業價值鏈的哪個位置？客戶為什麼必須付費給它？替代方案是什麼？
財務分析最有價值的地方，不是確認你已經知道的事，而是找到你沒注意到的異常。這是細活，但 AI 做得非常到位——它會主動找你沒有問的東西。
這個 Prompt 在實務中找出過兩類高價值異常：
SBC 在損益表上不顯眼，但它是真實的股東稀釋。Claude 會指出：「這間公司的 SBC / Revenue 達到 18%，遠高於同業的 8-10%，代表 Non-GAAP EPS 的美化程度很高，GAAP 口徑的獲利能力遠不如報告數字好看。」這個判斷靠人工翻財報附註很容易漏掉，AI 一秒指出。
Operating lease obligation、litigation contingency、off-balance-sheet commitment——這些藏在附註裡，不進主表，但會在特定情境下變成真實現金流出。Claude 讀完附註後會標出：「第 14 節有未揭露的租賃承諾合計 $X 億，相當於目前帳上現金的 40%，FCF 的抗壓能力比表面數字低。」沒有人在主動讀附註的時候，這個細節幾乎 100% 會被跳過。
順帶一提：這不只是散戶的盲點。機構也常常死在表外負債——財報附註動輒幾十頁，就算是職業分析師也不見得每次都讀完。AI 的優勢是它不累、不會跳過。
讓 Claude 挑戰你的假設，比讓它幫你確認假設更有價值。
產業定位 30 分 → 財務拆解 45 分 → 護城河驗證 30 分 → 風險盤點 30 分 → 估值整合 45 分
總計 3 小時，產出 8,000－12,000 字研究報告。
四、第二層：Ghost 推送與合規審查
平台建設
研究寫完之後，進入 Node.js 推送腳本。這裡踩過的坑，每一個都值得記下來：
| 錯誤類型 | 根本原因 | 解法 |
|---|---|---|
| SyntaxError: Unexpected identifier | JS 單引號字串含撇號（Moody's、S&P Global） | 改用反引號模板字面值 |
| SVG 圖示字體過小 | 固定 px 在縮放後失效 | 改 HTML+CSS div，字體用 em 單位 |
| Ghost API 422 錯誤 | custom_excerpt 超過 300 字元 | 嚴格控制在 280 字以內 |
| API 連線失敗 | 用自訂域名而非 .ghost.io | JWT 認證 URL 固定用 profitvision-lab.ghost.io |
合規審查：每篇發布前的必要程序
台灣投顧法規定，非合法登記的投資顧問不能做出進場、出場或操作指示。所有涉及個股代碼、選擇權策略的文章，發布前必須過合規 Skill 掃描：
- 指令性語言（「現在可以進場」「停損設在 XX」）→ 改為情境描述
- 具體股數、金額、個人帳戶參數 → 全部移除，改為「佔投資組合單一部位上限」等框架語言
- 每篇底部必須有免責聲明，明確標示非合法登記投資顧問
五、第三層：財報追蹤與版本化更新
持續追蹤
研究不是寫完就結束。每篇個股研究都有對應的財報追蹤清單，財報發布後觸發更新流程：
A 級（觀點翻轉）→ 全篇重寫；B 級（常規更新）→ 關鍵段落修正；C 級（數字更新）→ 表格數據刷新
v1.0 原文保留，頂部加更新公告連結到 v2.x；讀者看得到最新判斷，也留得住歷史脈絡
六、CoWork 技能系統：把流程固化成 Skill
基礎設施
| Skill 名稱 | 功能 |
|---|---|
| CANSLIM 篩選 | 讀取 MarketSurge Excel，套用六項門檻，輸出品牌化 HTML 報告 |
| 個股深度研究 | 六章結構模板 + 品牌色 + 四道濾網速查表 |
| Ghost CMS 推送 | JWT 認證 + Lexical HTML Card + excerpt 規則 + tag 對應 |
| 選擇權四濾網 | 籌碼 → 護城河 → 波動率 → 技術面，輸出放行 / 觀望 / 拒絕 |
| 封面圖生圖指令 | 三款視覺風格模板，輸出 ChatGPT Image 2 可用的完整 Prompt |
| 財報追蹤 | CoWork 排程任務 + 更新等級判定 + 修正清單 |
| 合規審查 | 掃描危險詞彙，輸出放行 / 需修改 / 退回 |
| 品牌三語標準 | 繁中 / 英文 / 日文術語對照，英文版推送前自動檢查 |
| 社群派發 | Ghost 文章 → 四平台原生格式文案自動轉換 |
七、Claude + ChatGPT Image 2：視覺工作流
封面生成
- Claude 讀取文章分類與核心論點，依三款模板（研究類 / 策略類 / 觀點類）產出完整英文 Prompt
- Prompt 包含：場景構圖、光線方向、品牌色值（#2d3f5e / #EF9F27）、禁止元素清單
- ChatGPT Image 2 接收 Prompt 生成圖像
- 中文字需疊加時，用 Canva 補字（AI 生圖的中文字形誤讀率仍高）
這套分工讓每篇文章的封面圖從概念到可用素材，穩定在 10 分鐘以內。全站視覺一致性也因此從「各篇差很多」變成「一眼認出是 ProfitVision LAB 的東西」。
八、即時偵錯：改變效率最大的一件事
效率關鍵
Claude 能讀取本機上傳的檔案（MarketSurge Excel、財務 CSV、腳本錯誤訊息），也可以在授權下讀取指定網頁。這改變工作節奏最深的地方在於：即時偵錯。
以前腳本跑錯，要把錯誤訊息複製貼上、解釋上下文、等回答。現在把終端機輸出直接丟給 Claude，它對照你的腳本、給出精確的 fix，一輪解決。Node.js SyntaxError、Ghost API 422 錯誤、JWT 過期——這些錯誤的平均修復時間從 15 分鐘壓到 2 分鐘。
AI 負責快速整理、提問、結構化、執行機械化任務——苦力。
你負責判斷什麼重要、什麼假設合理、最終要不要買——思考。
Skill 系統把這個分工固化，不讓它依賴個別對話的品質。
這套流程目前覆蓋 30+ 篇研究，Ghost 流量已超越原本的 Vocus 平台。如果你想看具體的輸出成果，可以參考本站的個股研究系列。
Comments ()