teobler
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20个小时，我鞭策AI做了一个投顾MVP
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原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
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内容提要
作者在一年多的投资研究中意识到需要大量数据来配置投资组合，最终决定开发一个自用的投顾AI工具，结合数据和聊天输入提供建议。通过学习领域知识和使用不同的编码助手，逐步建立了系统，并计划进一步完善功能。
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关键要点
- 作者在一年多的投资研究中意识到需要大量数据来配置投资组合。
- 决定开发一个自用的投顾AI工具，结合数据和聊天输入提供建议。
- 通过学习领域知识和使用不同的编码助手，逐步建立了系统。
- 最初的构想是为调整持仓提供数据参考，后来扩展为投顾agent。
- 在构建过程中，作者学习了投资领域的知识，并与AI助手进行互动。
- 总结了使用AI工具的技巧，强调上下文的重要性。
- 目前系统已完成MVP，计划进一步完善功能。
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延伸问答
作者为什么决定开发一个投顾AI工具？
作者意识到配置投资组合需要大量数据，因此决定开发一个自用的投顾AI工具来提供建议。
投顾AI工具的初始构想是什么？
最初的构想是为调整持仓提供数据参考，后来扩展为一个投顾agent。
作者在构建投顾AI工具过程中学习了哪些知识？
作者学习了投资领域的知识，并与AI助手互动以了解所需数据及其背后的意义。
作者使用了哪些编码助手来帮助构建系统？
作者尝试了GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Gemini CLI和Augment等编码助手。
作者对AI工具使用的技巧有哪些总结？
作者总结了上下文的重要性，强调模型和上下文的结合是成功的关键。
目前投顾AI工具的状态如何？
系统已完成MVP，能够使用但还不够准确，作者计划进一步打磨和增加功能。
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