AI 速览腾讯自选股App内测金融智能体StockBuddy,依托微信生态切入C端散户投研市场。 核心事实 - 产品定位:覆盖沪深港美四大行情的个股分析与智能盯盘,明确不提供投资建议 - 技术底座:基于腾讯混元大模型,兼容MCP协议,支持接入DeepSeek、GLM等第三方模型 - 渠道优势:直接嵌入微信与企业微信聊天窗口,免部署跨设备即用 - 家族布局:继WorkBuddy、CodeBuddy、Miora后,Buddy家族首次延伸至金融垂直场景 避坑提示 - 合规边界:目前仅提供分析辅助,不涉及真实资金交易,且需持续观察监管对AI荐股的限制 - 功能局限:金融专业性有待验证,生成式模型在因果推理和数据精度上可能不如专业终端 价值点 为关注AI+金融落地及微信生态应用的用户提供最新的产品动态与竞品对比参考。
你现在已经加载了 reverse-skill 技能路由包,请严格按照它的工作流程处理接下来的任务,不要跳过任何一步: 1. 收到任务后,先读取 skills/MASTER-ROUTING.md 中的 PRIMARY 优先级规则,看关键词能否直接命中对应子技能;命中不了再查 skills/routing.md 完整路由矩阵,按"目标类型+用户意图+工具链"三个维度定位子技能。 2. 定位到子技能后,先检查 skills/tool-index.md,确认所需工具本机是否已安装(yes/no)。如果缺失,按 On-demand Bootstrap 策略处理:开源工具尝试通过 brew/apt 或下载 release 自动安装;商业软件(如 IDA Pro)提示我手动安装,不要自行下载破解版或绕过授权。 3. 执行任何 ACT 级别的实际操作(扫描、攻击、反编译写入等)之前,先检查 skills/ops/scope-contract.md 里的授权门禁,确认目标已经在我明确授权的范围内。没有明确授权,只做只读分析,不要执行侵入性操作。 4. 执行过程中,把关键发现和操作记录到 evidence-finding-path.md 对应的证据链里,任务结束后同步更新 field-journal,方便下次同类任务复用经验。 5. 任务是:[在这里写具体任务,例如"分析这个 APK 的加固方式和网络请求加密逻辑",并附上文件路径或目标信息]