过去几天高强度写代码，终于把 YMOS 桌面客户端（Mac / Windows 双版本）做出来了。核心目的很纯粹：把 YMOS 这套本地文件夹资产框架，彻底变成一个开箱即用、谁都能随手点开的桌面工作站。不用配置 Python 环境、不用敲命令行启动服务、不用手动改 .env，自带专属投研 Reader 与操盘门禁台。这篇文章讲清楚桌面端解决了什么、怎么三步用起来，以及为什么我们依然坚持 Bring Your Own Agent (BYOA) 的数据主权分工。
单条件的自然语言选股早就能跑通，真正卡住的是市场风格切换——没有一条固定的问句能适应每天的行情。但把问句主动权整个交给 Agent，返回的东西是错的：问财遇到不理解的条件不报错，它静默换一个意思执行，然后返回 status=OK。这篇讲怎么把能力边界测出来、理成模板库，再把有边界的那一半选择权交出去。
V4 把 YMOS 抽象成三层——投研层帮你盯市场做研究，策略内核层按你自己的逻辑做判断，操盘层负责计划、门禁、执行与留痕；再用一条闭环，把真实结果反过来喂给内核。同时我做了一件反直觉的事：把我自己的策略参数从公开版里全部清掉了。框架给所有人，策略需要你自己打磨。
我从自用的投资系统里提炼了一个诊断模块，做成了 Claude Code Skill，他帮你梳理投资思路，审视投资逻辑和体检整个投资系统。
YMOS V3 发布——自然语言驱动的人机协作投资操作系统。以市场触发为起点、以提示词软路由为中枢、以状态机与个股知识库为记忆层、以 Human 最终决策为落点。开箱即用，零配置跑通最小闭环。
本文写给：想动手搭建AI agent赋能的信息处理中台「包括投研中台」的你
核心理念：AI 的本质不是生成内容，而是处理和调度信息的逻辑中枢。
这是一份经过实战验证的、高价值的全球投资信息源清单。它是我的 “金融外骨骼” (Yongmai OS) 系统的“眼睛”模块，负责市场信息的雷达扫描。
你有没有想过为什么投资中会重复犯一样的错误？
比如追高就亏损，一抄底就被套；那是因为每次冲动交易的背后，都是缺少必要的买入前检查；
现在有了 AI，我们可以很方便的做一个这样的买入前必要步骤的检查器：
