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金钱永不眠，资产恒久远，这里是资产101。

9月26日星期六，屠夫问候各位下午好。

本周半天候回顾将和月度回顾合并，国庆再发。

今天，咱聊聊比投资策略更重要的事。

屠夫每天读的东西，除了那些被翻烂的投资经典，还有外资投行的研报。

这类材料读的人不多。多数人卡在第一步，也就是怎么把它们弄到手。

下面这三个卡点，我猜你也遇到过。

第一是分散。

高盛有高盛的官网，大摩有大摩的站点……

十几家机构，十几套入口，每家一套流程、一套检索逻辑。

你想系统地追踪一家机构的研报，光把入口理顺就得花掉一个周末。

第二是英文。

咱们中国人，英语就算再好，读起来也没有中文快。

一份二三十页的英文研报，读通要半小时，读完还不一定抓得住重点在哪。

语言切换本身就是损耗，连读三份后脑子已经转不动了。

第三是太长。

这才是最要命的。

外资研报的问题从来不是信息少——恰恰相反，信息量大得吓人。

一份几十页的报告，你最关心的内容可能只藏在两三段里，你要全部读完才知道哪些是你最关心的。

这个循环很荒诞：你得先付出读完的成本，才有机会省下阅读的时间。

所以过去的做法是，要么花钱买第三方的研报解读服务，要么干脆放弃。

放弃的人越多，这道门槛就显得越合理

——直到有人开始用工具把它拆掉。

屠夫不写代码很多年，但我有一个能写代码的助手，它叫copilot，是ima平台里的智能助手。

我的做法是：用自然语言描述我要什么，剩下的交给它。

「取研报」这件事，我交给copilot自己执行。

作为AI Agent，copilot可以自己探查数据源、自己梳理抓取方案、自己生成执行脚本。

抓取的过程中出现报错，它会自己调试，全程无人值守。

我只管最后拿结果，中间过程没盯着，也不需要盯。

像图中的「大摩研报爬虫」，一次性抓取468篇研报，毫无压力。

到目前为止抓取量最大的一次是法国巴黎银行：一口气收进来6137篇。

这里有个大多数人会算错的账：执行脚本，不消耗大模型算力。

算力这个词听着虚，你可以把它理解成「干活要花的额度」。

这笔账的算法其实很反直觉。

整条流程里，真正消耗算力的只有三处：AI理解我的需求、加载技能、跑完之后向我汇报结果。

至于中间最重的体力活——抓取和归档——1分额度都不花。

因为那是脚本在跑代码、脚本在调接口，全程绕开了大模型。

抓468篇和抓6137篇，消耗的算力几乎一样。

因为重活儿都是脚本干的，大模型只在两头说了几句话。

实测下来，一整轮全量抓取加归档，消耗算力不到1。

copilot每周送的额度，是这个的几百倍。

如果只做到「取」，那只是一次性脚本，价值有限。

真正提升价值，是屠夫做的第二件事：把「取」和「存」固化成技能。

抓取下来的研报，通过ima官方接口自动上传到知识库，同时打上分类标签，机构、日期、主题，全流程封装成AI skill。

到这一步，单次任务就变成了可复用的资产：之后每接一家新机构，就再执行一次同样的流程。

屠夫接第3家机构时才想明白这个方法论：

差异只有源头，其余全都同构。

每接一家机构，真正不同的只有两处：数据源探查和抓取形态。

有的机构把研报放在新闻页，有的放在洞察专栏，有的藏在网站的目录结构深处，形态各不相同。

但抓取之后的一切，完全相同：清洗、归档知识库、打标签……流程一模一样，一个字都不用改。

当然，每一家的入口都不一样，探路的活只能一家家干。

可“探路”只发生一次，而且探过一次，下一家的参照就多一个。

这就好比，每接一家新机构，你要做的只是接一截进水管；管子接到主管道上之后，水怎么流、往哪分流、什么时候供水，全是同一套系统的事。

前期费的是接管的功夫，省的是一趟趟提水的功夫。

第一家费时，第二家就快了，往后越来越快。

再往前一步，把技能转成定时任务。

新研报天天出，抓取不该依赖人工触发。现在这套流程是自动跑的，我睡一觉，第二天打开知识库，新的研报已经躺在里面，标签也打好了。

屠夫做的，就只有最初那一次描述需求。

对了，目前ima copilot还没有定时任务功能，屠夫是借了另一个平台的能力补上的。

顺手催一句ima产品经理：自动化功能真该有了。

东西进来了，能不能用好是另一回事。

知识库本身具备检索和筛选能力，按机构筛、按标签查、按关键词搜，几秒钟锁定你要的那批。

可“筛搜查”不改变研报本身——它们是用英文写的。

没关系，AI也能解决。

打开研报文档，点右上角的「问问ima」，进入双栏阅读。

点“总结”，几十页的研报当场给出要点，“读得慢”的问题瞬间解决。

更顺手的是“划词”：读到某段不理解，选中它，再点「AI解读」或「翻译」。

不用切窗口、不用复制去别处问，阅读过程顺畅无比。

还有一条路是“不用眼睛看，改用耳朵听”——

让copilot把研报转成播客，通勤路上、跑步的时候听一遍，碎片时间也能消化。

同一份材料，能读的时候读，不能读的时候听。

或许你在想：

英文研报连标题都是英文的，我怎么知道哪份值得打开？

答案很简单：AI摘要。

光标移动到文件名上，自动显示200字中文摘要。

一眼扫过去，感兴趣的才点开，绝不浪费时间。

你现在看到的这些，都被放进了知识库「资产101」。

30家外资机构的研报，每天自动更新，全免费。

你在知识库里直接打开，看就完事儿了。

前面四步都在“积累”：取到手、存起来、读得动。

但“积累”本身不产生判断。

核心的产出，是把一堆材料变成一份能用的东西。

这一步，我给copilot的指令只有一句话：

输出一份 markdown 格式的报告，梳理今年高盛、大摩、小摩对美国 AI 热潮的观点。

它自己去知识库里检索，把三家机构相关的中英文文档全翻出来，自己筛选、自己分析、自己整合，最后交出一份报告。

注意，这里检索的是整个知识库，不是单一文件夹。

三家机构的研报散在不同目录里，copilot可以跨目录一并取用，还能把中英文混排的内容对齐到同一议题下。

然后AI会交一份结构完整的报告：

屠夫在这整件事里做的，只是提了一个问题。

筛选、分析、整合、排版，全部由AI自动完成。

这件事的门槛其实很低：

「资产101」知识库 → 问AI → 拿结果。

这套流程跑通之后，屠夫很少自己去”找”研报了。

取、存、读、用，四步各自都不复杂，但连起来是一条产线，除接入新机构那一步，它不依赖人工。

每天自己跑，把资料收进来、存好，随时可读，随时能产出结果。

这条产线搭好之后，屠夫没有藏起来。

这些外资研报本身都是机构公开发布的材料，我只是让AI进行结构化提取、程序化保存、自动化更新，随时可查阅。

全免费，全自动，不需要你写任何代码。

知识库「资产101」已有40000+份研报，来自30家外资机构，包括：

🏦 全球顶级投行：高盛、摩根士丹利、摩根大通、美银、花旗、巴克莱、瑞银、德意志银行、汇丰、法国巴黎银行、杰富瑞、野村

💰 顶级资管机构：摩根资管、高盛资管、先锋领航、富达、道富、东方汇理、桥水、资本集团、黑石、橡树资本、淡马锡、爱德蒙得洛希尔（罗斯柴尔德家族资管）

👨🏻‍💻 咨询公司和独立机构：麦肯锡、波士顿咨询（BCG）、贝恩、埃森哲、罗兰贝格、世界黄金协会（WGC）

（PS：外加一家顶级中资机构——中金公司。）

研报的数量还在增加，AI每天自动化归档。

文末左下角点【阅读原文】或者在ima里搜「资产101」就能订阅，打开即用。

最后留一个问题：

你上一次认真读完一份外资研报，是什么时候？