一万元本金，
五千元年费？
朋友准备拿一万元炒股，却看上了一款年费五千元的 AI 量化软件。我觉得这笔开销不适合他，也由此开始做自己的研究工具。
01 / 一次对话
光软件费，就占了本金的一半。
我问他准备投多少本金。他说一万元。听到这个数，我的第一反应是：一年先花五千元买软件，得赚多少才能把这笔钱补回来？
仅覆盖年费，就需要赚到相当于本金 50% 的钱，还没算交易成本。我开始琢磨，小额投资者需要的研究工具，应该做成什么样。
后来，我看了对方公开的数据仓库接口，注意到一些字段与开源项目比较相似。这次观察让我产生了动手做的念头。接下来怎么取数、怎么分析、怎样交给用户，我按自己的想法设计了一套流程。
02 / 我的需求
我自己就需要一个手机上的研究工具。
我经常在手机上看行情、筛选公司，身边并不总有电脑。看见一家感兴趣的公司时，我希望直接整理资料、查看指标，再把不同观点放在一起比较。
Python 是我更熟悉的工具，但这次我想同时做 Windows 和 Android。因此，我选择 Kotlin/JVM，用 Gradle 组织工程，让两个平台共用研究核心。
实现上，我先打磨 Windows 的完整流程，再让 Android 接入同一套核心。新的技术栈需要边做边学，这个选择来自我对产品的具体要求。
03 / 原创链路
程序做计算，模型组织观点。
整套研究流程与任务链路由我独立设计。取数、指标计算和核对交给程序；模型根据这些材料整理正题、反题和综合判断。每个观点都要讲清理由，并指出哪些新事实会改变判断。
我希望拿到一份能帮助我作决定的研究：有哪些机会，哪些证据相互冲突，还有什么需要继续查。最后买不买，由使用者决定。
调试时，我遇到过模型把“资料不足”写成看空理由的情况。资料没找到，为什么就意味着应该卖出？我把资料是否充分与观点朝哪个方向分开处理，要求报告分别说明。
04 / 做到能用
报告到了用户手里，任务才算完成。
开发中，我持续推进功能实现、测试和排错。除了研究内容，我也关注使用中容易卡住的地方：任务中断后能否接着跑，恢复时会不会混入另一组条件，模型已经回答后报告能否完整显示。
- 用 core 组织步骤和状态，shared-runtime 连接数据、计算、模型接口与研究规则。
- 记录资料来源与任务状态，处理恢复时的重复请求，区分不同日期和配置。
- 把遇到的问题和解决办法写进公开工程笔记。
当前版本的限制与测试范围
复杂比较可能返回部分结果，局部核对失败可能导致观点段落缺失。公开常规测试使用模拟接口与合成数据，部分历史重放材料未分发；这些测试覆盖工程流程，不能单独证明实际研究质量。
05 / 打开作品
Windows 和 Android，都可以下载。
v0.1.0-preview.1 已开源，支持公司研究、两公司比较、持仓研究和有限候选筛选。它用于研究，不接入交易，也不提供收益保证。