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把研究里那些只存在于经验中的东西，一件件拆成可以复述、可以核对、可以重组的零件，让它们跑在自己的机器上。
写这些代码的起点不是工具崇拜，是工作本身的需要。一套口径、一条判断逻辑、一组需要反复执行的动作，如果只停在脑子里，就无法被质疑，也无法被传承。把它们写下来，判断才第一次变得可以核对。
先想清楚为什么这么做，再谈怎么实现。每个体系都配一本技术架构手册，说明分层、接口契约与集成方式，让后来的人能接手。
把日常研究拆开重装：从财报下载、附注解析，到利差、资金面、久期、转债与区域信用，每个方向都是一件可以独立运转的工程件。
研究之外顺手做的一些通用件：采集、建站、把工作台搬到哪台机器都能跑。
关于 AI 如何落到个人与组织的研究工作里，陆续写一些观察。文字来自本机实践中的一次具体观察，尽量写得可以照着做。
边界与许可。 架构手册与文档开源，Skill 源码多数不开源。非商业用途免费，商业用途需另行授权。文章采用 CC BY-NC 4.0。
数据、口径与客户信息不出本机，是这套东西的底线。本地化不止是隐私选择，也是成本选择。