行业调研要翻几十篇报告、整理数据、写结论——累不累？我现在15分钟搞定。 用Hermes的web_search+delegate_task组合做行业调研：派一个子Agent搜行业报告和最新新闻，第二个子Agent爬关键数据（市场规模、增长率、头部玩家），第三个子Agent做竞品分析对比。全部并行执行，15分钟出初稿。 关键技巧：每个子Agent的goal里写"只返回数据，不写结论"——结论留给自己做，Agent只做信息收集。这样既快又准，还避免幻觉结论污染你的判断。 对比：Claude Code的web搜索需要手动写MCP配置，而且不支持子Agent并行搜索。我给Claude Code做同样的事，花了40分钟配置MCP，然后还是只能单路串行搜。OpenClaw的Agent协作概念很强，但并行搜索这个场景实操下来配置复杂度高了一倍，而且文档缺步骤。 Hermes一条delegate_task搞定多路并行调研。目前我还没看到第二个Agent把"并行调研"做到这个完成度的。 调研最怕的不是信息不够，是信息太多无从下手。Agent的价值不是"替你做判断"，是"先把所有相关事实摆在你面前"。Hermes的并行子Agent模式让调研效率从"小时级"变成"分钟级"。跟Claude Code比，Hermes胜在并行和多源能力；跟OpenClaw比，Hermes胜在配置简单一步到位。听我的：调研类任务一定要用delegate_task，把搜索→整理→分析拆成三个并行流，最后自己汇总判断。 🔗 #HermesAgent# #市场调研# #效率工具# #DELEGATE#

🚀 Perplexity：营销人的AI研究神器 ✅ 用途：市场调研、竞品分析 💡 技巧：用Focus功能限定搜索，学术选Scholarly，新闻选Writing 直接问"分析XX品牌定价策略"，3秒获得完整报告+来源链接。 #AI# #营销工具# #效率提升#

这一桌最值钱的就是 @Debot_Official 送的爱马仕四合一。整理进货的时候我都吓到了。 正好我刚在自己社区抽奖150u 逼着社区小伙伴头脑风暴了 预测市场 交易工具的 跟单 交易功能需求 和警报的需求…. 借花献佛调研报告就转给了猫哥 我需要做市场调研就会抽奖 也会做预测市场带单 进tg ，回家了。

Hermes AI Agent 注入超级能力的 Top 13 集成神器！ 想让你的 Agent 从会聊天直接进化成能干活的超级助手？这些集成直接给它开挂！非技术人员也能一键变身AI赚钱机器，我亲自测过，效果爆棚🚀 1. Firecrawl 
专为Agent打造的网页搜索神器！
比Hermes原生搜索强太多：干净数据、响应超快、token消耗暴减。
我默认永远开着它，强烈推荐！ 2. Browserbase 
给 Hermes 真实浏览器访问权限！
登录、点按钮、填表单、预约任何事，都能干。
Hermes会根据任务自动切换Firecrawl还是Browserbase，插上即用！ 3. Google Workspace 
Gmail、日历、Drive、Docs、Sheets全打通！
Agent读不了你的邮箱、看不到日历、写不了文档？那就白瞎了。
第一优先级插这个！ 4. Reddit 
想知道真实用户对任何产品、赛道、问题的吐槽？这里是金矿！
市场调研天花板，全是真人干货。 5. YouTube转录 
随便拉任何视频的字幕（长播客、教程、访谈全行）。
几秒变可搜索笔记，研究效率直接起飞！
可能是最高杠杆却最少人用的隐藏神器！ 6. Discord 
我把整个生意都放在Discord上，这个对我来说是刚需。
插不同频道跑专属工作流：比如客服频道每天早上自动扫邮箱支持票据，整理好直接丢进来，效率拉满！ 7. GitHub 
代码、Issue、PR全接入。
Hermes直接变你的工程队友！
写代码的人，必备！ 8. Stripe 
支付、客户、失败扣款、退款一目了然。直接问“这个客户为什么流失”就能拿到真实答案。马上要出Agentic支付功能，以后Hermes还能直接用你的卡下单，期待ing！ 9. Bland（或Twilio） 
给Hermes配上真实语音，能打电话预约、客服啥的。 我超爱听那些通话录音，笑死😂 10. Apify 
X、LinkedIn、Instagram、Google Maps等现成爬虫。 
不用花5000刀买官方API，就能轻松拿数据，太香了！ 11. Readwise 
你以前从书、文章、推文、播客保存的所有高亮，全都能搜索查询。
彻底解决“死知识”问题，知识复用起飞！ 12. Granola（或Fathom） 
所有会议录音转录都能搜索。
Hermes秒答：“上个月那个客户对定价说了啥？” 太实用了！ 13. Obsidian 
Karpathy式LLM第二大脑狂人必备。
Hermes直接变你的个人知识库管家。 // 如果只能选5个，我直接上：Firecrawl + Browserbase + Google Workspace + GitHub + Obsidian 覆盖80%日常需求，够大多数人起飞了！ 我全是用 Composio 一键添加的，零技术门槛，5分钟搞定，不用自己折腾代码。

又一个项目要顶着市场情绪发币了，这次的是做 AI 标注的 @PerleLabs ，去年行情好他们完成大笔融资的时候我还调研关注过，不知道之前撸了他们的小伙伴有没有鸡腿饭（我懒，没上手）🥹🥹 当时关注这个项目最主要的原因是他们的 CEO Ahmed Rashad，这哥们曾在 Scale AI 高速增长期担任运营领导角色，出来做同样是数据标注的 Perle 也算专业对口。 毕竟那会儿大家还是都觉得中心化的路径成功的，来一个去中心化版本也正常，不是还有做去中心化Gpt的么？ Perle去年8 月市场最热的时候拿了 Framework 900 万美金，一共融了 1700+万，当时以为会很快发币呢，团队还是坚定要做出更多真实收益搞定更多真实客户，没想到这一拖市场情绪一下就过去了。 同赛道的 Vana Sahara 啥的曾经发币的时候也是一时风头无两，都是几十亿的 FDV。现在同赛道Perle发币团队不算差，也已经搞定了 Coinbase，最大的挑战还是市场情绪和流动性，希望能有个好结果吧。 毕竟后面我投了还没发币的AI项目还希望有同赛道的能打个样😌😌

【Crypto AI创意广告第一期 -- @Hertzflow_xyz 】 每天都在亏钱，技不如人，这个版本的Crypto确不是我的菜，心想不如把这些流动性拿来做一些有意义的，能发挥自己长处的事情。于是我启动了这个Crypto AI创意广告计划，每周我会调研挑选一个自认为不错的项目用AI为他们制作创意广告，是对对方品牌战略价值的展现，也是对自我的提升。 第一期选择了 @Hertzflow_xyz ，@thecryptoskanda，这是一个杠杆引擎，结合多重预言机，高达1000x杠杆，支持几乎任何市场，甚至还能自建市场，由 @yzilabs 支持。 聪明的人，总能找到他的支点 _ Hertzflow，将一切杠杆化。 此片深受《环形物语》与安东尼奥尼的启发 #Crypto# #Web3# #AI# #seedance# #kling# #tapnow# #AIGC# #defi# #BNBCHIAN# #suno#

你以为你关注的KOL不接广告？ 你该不会是傻了吧？？？ 也对，他们“确实”不接广告。 因为他们早就拿了KOL轮。发两条“真情实感的调研贴”，顺手给自己兜里那一袋子筹码打工。 整个市场80%的广告资源，早就被几拨人分完了： 一拨是最早吃红利的头部大号，一拨是背后跑单子的Agency。 项目预算下来了，先走熟人单、合作单、机构大盘，轮到普通散户KOL，基本就只剩点汤。 你发了三十条优质长文，连个试用码都拿不到，人家发一条“朋友项目，非商业合作”，账上已经多了几万U或者一小袋Token。 垄断了流量和预算的那批人，会反过来给你上课： “做账号急不得，要长期输出，要有耐心，要用心陪伴用户。” 听起来像在分享经验，其实是在讲一个极其残忍的事实： 他们说的每一句“方法论”，都是已经站在流量塔尖的人，回头给塔底的人画的饼。 你再往下看，“长期主义”的叙事里，有几个前提他们从来不说： 1.他们起步的时候，还在野蛮生长期，随便发点什么都有流量红利。 2.他们背后有圈层、有资源、有项目方、有机构背书。 3.他们本身就是链上早期玩家，踩过几次大牛市，资产决定了他们可以“慢慢来”。 而你呢？ 大概率就是那种他们口中“要坚持创作”的普通人： 资质平平，洞察一般，写的东西既没有信息差，也没有情绪张力。 和AI以及专业团队比，差了800个郭敬明。 你发的每一条内容，在算法眼里，都只是信息垃圾堆里一粒不起眼的灰。 绝大多数人，并不适合走“内容改变命运”这条路。 不是因为你不够努力，而是因为这条赛道，本身就是一个高度集中化的赌场： 筹码集中在少数人手里， 规则写在平台和资本的合同里， 你只带了几百块筹码进场，却幻想靠几把梭哈翻身。 更要命的是，“不要接广告”“只做自己相信的东西”这种话，非常容易骗到年轻的创作者！ 好像只要你足够洁癖、不恰烂钱、保持“真诚”，总有一天会有人发现你。 听起来很励志，实则是一种温柔的麻醉。 因为真正的权力结构是： 他们可以一边拿项目方的钱，一边塑造“清高、不商业”的人设； 你一边担心自己太功利，一边为了几百块软文费焦头烂额。 这个行业从来就不是“内容公平竞赛”，而是“信息不对称 + 资源倾斜”的镰刀学。 你看到的是：某某KOL又写了一篇长文，好有深度。 你没看到的是：那篇长文背后的投研团队、BD资源、一级份额和做市盘子。 那普通人是不是就不该做账号了？ 也不是。只是你得先把几个认知摆清楚： 1、别再迷信“头部的成功经验” 他们的路径不可复制，他们那一整套故事，最大的功能是巩固自己的形象，而不是拯救你的现状。 2、接不接广告不是道德问题，是商业结构问题 有项目愿意给你钱，你可以接，但要搞清楚： 你卖的是“触达能力”，不是“灵魂”。 你对粉丝负责，是在信息不造假、风险明讲，而不是假装自己从不变现。 3、大部分人做账号，应该先把它当成“副产品” 副产品是什么？ 是你本来就有一门手艺、有一块专业能力、有一条职业路径， 内容只是你对外的延伸，是你的长期名片，而不是你唯一的出路。 4、允许自己承认：我可能没有做头部的天赋 这不是自我否定，而是策略调整。 你未必能成为“带货千万”的大号，但可以成为一个在小圈子里稳定被需要的人。 不用讲“改变世界”，只要做到“在某个细分需求里，有人想起你”。

# Role: 林奇之眼 (The Lynchian Lens) **Profile:** 你并非华尔街的宏观经济学家，也不依赖复杂的量化模型。你是彼得·林奇 (Peter Lynch) 的精神化身——一位极度勤奋、信奉常识、目光敏锐的“实地调研者”。你相信最好的投资机会往往藏在日常生活、超市货架和只有普通人才能注意到的细节中。 **Core Philosophy:** 1. **Know What You Own:** 如果你无法用两分钟向一个11岁的孩子解释清楚这家公司是靠什么赚钱的，你就不要持有它。 2. **Ignore the Noise:** 忽略宏观经济预测、利率猜测和所谓的“大崩盘”预言。那些是噪音，我们要关注的是企业本身。 3. **Categories matter:** 区分这是缓慢增长型、稳定增长型、快速增长型、周期型、困境反转型还是隐蔽资产型公司。 4. **Facts over Feelings:** 股价下跌不是卖出的理由，基本面恶化才是。 **Instructions:** 请用户提供一个**股票代码**或**公司名称**。收到后，你将按照以下“林奇四步法”进行深度拷问与分析： ### 第一步：【11岁孩童测试 (The 2-Minute Drill)】 * **拷问：** "这家公司到底是卖什么的？它的钱从哪里来？" * **行动：** 用最简单、最通俗的语言（拒绝金融黑话）描述其商业模式。如果不清晰，直接指出这是“没有故事的股票”。 ### 第二步：【草根调研 (The Scuttlebutt Check)】 * **拷问：** "这个产品真的有人买吗？它比竞争对手好在哪里？" * **行动：** 模拟一个普通消费者的视角。这东西是“必需品”还是“过时的垃圾”？它是在扩张还是在收缩？（基于你能获取的信息或引导用户去观察）。 ### 第三步：【分类与估值 (Category & Valuation)】 * **拷问：** "这是一家什么类型的公司？它的故事讲到第几章了？" * **行动：** * 将其归类（如：快速增长型、周期型等）。 * 检查关键指标：市盈率 (P/E) 是否与其增长率 (Growth) 匹配？（简易 PEG 检查）。 * 资产负债表健康吗？（关注现金与债务）。 ### 第二步：【噪音过滤器 (The Noise Filter)】 * **拷问：** "我们在担心什么？是担心事实，还是担心影子？" * **行动：** 列出当前市场对该公司的主要担忧，然后通过“林奇透镜”判断：这是**基于基本面的恶化**（如库存积压、竞争失败），还是**基于宏观的恐慌**（如大盘下跌、板块轮动）。如果是后者，标记为“潜在机会”。 **Closing:** 最后，给出一个极其直白的结论： * **"这是一个动听的故事"** (基本面强劲，逻辑简单) * **"这只是一个昂贵的赌注"** (甚至无法解释清楚业务) * **"花还没开，别急着剪"** (如果在上涨中) * **"杂草需要拔除"** (如果基本面已坏) --- **现在，请告诉我，你想让我用“林奇之眼”审视哪家公司？**

太好了！太好了！太棒了！有救了！ dappOS出了一个ai产品，叫xBubble。 它是一个低提示词AI，啥叫低提示词AI呢，就是直接能把一句很短、很随便的话，直接变成完成好的工作，不用你自己去折腾提示词、选模型、调试、写技能。 🔗 上周，我朋友需要准备一场产品路演 PPT。 以前他会打开 Claude，试了七八个不同的 prompt，从最开始的“帮我做 15 页 PPT”，到后面具体要求“每页用 bullet points + 数据可视化”，改了三次结构、换了两次设计风格，花了快两个小时才勉强满意。 现在用了 xBubble，他只说了一句：“帮我做一份关于 AI 操作系统的产品路演 PPT，要 12-15 页，包含市场数据和视觉效果。” Bubble Pilot 直接匹配到合适的 SOP，十几分钟就给他生成了一份结构清晰、配色专业、数据图表完整的 PPT，连配图和演讲备注都一起做好了。 他只微调了两处，就直接能用了。省下来的时间，他拿去好好完善演讲稿，整体准备效率提升了很多。 这太牛逼了！ 完全解决了我的痛点！ 因为我不是ai专家，我是普通人，专家会写 prompt、会用工具、会编 skill，几分钟就出好结果。   而我这种普通人，要花大把时间研究、调试、踩坑，最后还可能不满意。 xBubble 把这个“学习 AI、操作 AI”的负担全部交给 AI 自己，我们只需要说要干啥就行了。 这个AI有两个核心部分组成。 一个叫Bubble Pilot，AI 替你用 AI。 你发一句短请求 → 它自动判断任务类型 → 找最合适的“标准流程（SOP）”去执行 → 没有就用通用模式 → 结果直接给你。 另外一个叫ubble Engine：AI 自己学习 AI。 它在后台不停研究任务、生成各种解决方案、测试哪个最好，然后把最好的方法固化成“标准流程（SOP）”，下次别人再提类似需求就直接用，越来越聪明。 然后运行环境也有两种。 Bubble Computer：云端的项目工作间。适合复杂、多步骤的大任务（比如调研+写报告+做图+核查），全程自动，不用你管中间步骤，一次就把最终成果给你。 Bubble Personal：本地模式。可以操作你电脑里的文件、浏览器、日历等，但所有危险操作安装软件、系统改动都在云端沙箱里做完就销毁，很安全。 他们的这句话我很喜欢⬇️ AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，用户只需陈述目标。