看懂一家公司，缺的不仅是数据，
更是方法。
让懂投资的 AI 研究员，陪你一起把它研究明白。
AI 的每个关键论断，都挂着这样一枚可点开的原文引用。
- 支柱 × 3 · 可推翻
- 反方观点 × 2
- 观察点 KPI · 风险清单
三步，把一家公司想清楚
跟着走一遍，你就摸到了成熟投资者研究一家公司的路径。
先看懂生意，别急着看数字
定性优先：商业模式、护城河、上下游、行业空间先讲透——数据是佐证，不是开场。
再问：市场到底在赌什么？
不纠结「贵不贵」，而是反推：现在的股价，在赌它将来能赚多少——这个赌注，站得住吗？
让 AI 捶打你自己的逻辑
苏格拉底式追问，收尾一张对称的投资论点卡：支柱、反方、观察点、风险。
数据管够，方法管用
像成熟投资者那样，
读懂一家公司
它不堆摘要、不拼数字，而是像个有方法的研究员：先拆生意与护城河，再反推市场在赌什么，最后陪你把逻辑越辩越清。
- 真读全文、句句可溯源——年报 / 研报 / 调研逐篇读完，关键论断挂原文引用，点开直达
- 论点捶打模式——你说想投的理由，它负责挑战，不替你拍板
- 收尾一张投资论点卡——支柱 / 反方 / 观察点 / 风险，可留档复盘
一眼看清质地，
自动帮你排雷
方法要落地，先得有一副靠谱的数据底子。多年财务比率对着行业中位摆开，质地与估值各给一个评分；应收、存货、商誉一旦明显偏离行业，自动标记出来。
- 多年比率 × 行业中位——好坏不靠感觉，靠同行参照
- 质地 / 估值双评分——两个维度分开打分，不混为一谈
- 亮点与排雷信号——值得看的和该警惕的，都替你先圈出来
复利的，不只是本金，
还有你的研究
每聊一次，AI 都记住你研究过什么、你的框架、你在意的风险；下一次不从零开始，而是接着上次往深走。
- 不再归零——每轮对话接着上次的理解往下，不必重新解释你自己
- 顺着你的路数——分析贴着你看得懂、你在意的展开，不是千人一面
- 看得见、你说了算——随时打开「AI 对我的了解」，一键可清
三条纪律，写进产品里
投研工具最贵的不是功能，是克制。这三条，观星台从底层代码开始遵守。
01不荐股
绝不荐股、不给买卖点、不喊目标价。只给可证伪的观点、可跟踪的观察点（KPI）和风险清单——买不买，判断权始终在你手里。
02读一手
只认一手材料：AI 真读年报、深度研报、调研纪要全文，不靠二手摘要与情绪拼贴。研究的地基，是原文本身。
03可溯源
AI 的每个关键论断都挂原文出处——年报、研报、调研，点开可查。读不到的维度直说「资料不足」，绝不编一个数糊弄你。
先用起来，再谈别的
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常见问题
通用大模型面对的永远是一个陌生人，也读不到 A 股的一手材料，容易一本正经地编数字。观星台的 AI 真读年报 / 研报 / 调研全文、每句挂原文出处、读不到就直说；更重要的是它按一套成熟的价值投资方法帮你拆解，还会记住你的框架——越用越懂你的研究。
不会，这是产品纪律的第一条。观星台不荐股、不给买卖点、不喊目标价，只给可证伪的观点、可跟踪的观察点和风险清单——买不买、什么时候买，判断永远是你自己的。
每个关键论断都挂原文引用（年报 / 研报 / 调研），点开可溯源；读不到的维度会直说「资料不足」，不会编数据填空。你可以随时核对它的出处。
画像只属于你、按账号隔离；任何时候都能在「AI 对我的了解」里看它记了什么，一键清空。我们只用它让分析更贴合你的研究，不公开、不用作它途。
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