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。
AI投資實戰
AI × 選股風控實戰、個股研究工作流、Claude / Gemini / NotebookLM 工具鏈的投資應用教學。讓 AI 成為你的研究夥伴。
ProfitVision LAB 篩選報告 — 2026-04-23
AI 戰爭的四個謊言：你的投資部位，正在為錯誤的故事買單
AI 軍備競賽看起來像機會，但裡頭藏著四個投資人常犯的謊言：算力謊言、護城河謊言、應用落地謊言、估值謊言。每一個都在悄悄蠶食你的投資邏輯。
NVIDIA 2026Q4 財報解析：「流量分散化」與「系統輸出」背後的權力位移
NVIDIA 單季營收 $681億、年增 73%，但真正重要的不是數字——是 Groq/推理崛起、CSP 自研加速器、Direct-to-CSP 模式三股力量，正在重塑 AI 算力的分配邏輯。
台積電 (TSM) 深度研究：AI 時代的物理壟斷者，無可替代的代工帝國
Q1 2026 毛利率 66.2%、HPC 佔比 61%、EPS TWD 22.08，台積電以史上最強財報證明 AI 時代的物理壟斷地位。N2 製程量產加速、A16 H2 2026 到來、Capex $52–56B 創歷史新高，三星與英特爾的差距只在擴大。含長線現貨 DCA 策略解析，選擇權投資人待 A/D 升至 B+ 後啟動 Bull Put Spread。
如何用Claude的三工具完成一篇個股深度研究：以Fabrinet (FN)為例
大多數人用 AI 做投資研究的方式是「打開聊天 → 問問題 → 複製貼上」。這篇展示完全不同的方法：用 Claude 的 Skill（標準化篩選）、Project（持久化工作區）、CoWork（本機執行）三層架構，把研究從一次性對話變成可重複的系統。以 Fabrinet (FN) 為例——從 300 檔裡篩選出 FN 到產出 6,600 字報告並推送上線，每一步拆解給你看。
AI 個股深度研究 SOP：從宏觀定位到選擇權進場的四階段流程
研究一家公司，最浪費時間的不是思考，而是資料蒐集與整理——這正是 AI 最擅長的部分。四階段 SOP：宏觀定位 → 護城河分析 → 財務體檢（四道防禦濾網）→ 進場結構（奇正之合：現股與選擇權混合部署）。附 6 個實際 Prompt 範本可直接使用。