工具不等于流程
Claude、MCP、AKShare——这些是工具。工具本身不产出研究。把工具串成一条有纪律的管道，让原始信号变成可行动的分析——这才是价值所在。
这篇文章走一遍 KSINQ 研究工作流的五个阶段。每个阶段有明确的输入、输出和质量门槛。过不了门槛，不进下一阶段。没有例外。
阶段 1 —— 信号检测
信号检测层通过 MCP 连接持续扫描多个数据源——市场价格、新闻流、QDII 溢价、运费指数、宏观指标。→ MCP 如何连接这些数据源，详见 MCP 用于投研
当预定义阈值被触发，系统生成信号警报。举两个例子：QDII 溢价超过 90 百分位历史水平；实物和纸面大宗商品价差超过两个标准差。
信号警报不是研究结论，是起点。警报只说”有异常”，不说”异常意味着什么”。
门槛：具体性。 每个警报必须识别确切的数据点、被突破的阈值、突破的历史上下文。“市场波动率在增加”——这种话不算警报，过不了门槛。
一个 Dify 工作流编排此阶段，跑计划查询、应用阈值逻辑。输出是每天早上研究员开工前到达的优先排序信号列表。
阶段 2 —— 上下文组装
信号过了门槛，下一步是围绕它组装分析上下文。Claude 通过 MCP 自动查询相关数据源。→ MCP 连接层的具体架构见 MCP 用于投研
一个具体例子：信号是 QDII 美股指数 ETF 溢价异常飙升。上下文组装阶段拉取四类数据——该基金和可比基金的历史溢价序列、底层指数表现和 NAV、最近的 SAFE 声明或 QDII 额度数据、以及关于 QDII 资金流的卖方评论。四个维度，来自不同数据源，在一次传递中完成。
门槛：完整性。 组装的上下文必须从至少三个独立角度覆盖信号——价格数据、基本面数据、定性信息。如果某个角度缺失（比如没有最近的监管评论），差距被明确标记，不被掩盖。宁可标”信息不足”也不假装完整。
阶段 3 —— 分析推理
上下文到位后，进入核心分析。多个模型在此阶段协作，各自处理擅长的任务类型。→ 哪个模型做什么、路由逻辑怎么设计，详见 多模型编排
这个阶段的产出是：一个有明确立场的论点，一条标记了事实与假设的证据链（A→B→C），以及我们的分析与市场共识的分歧点。用 Howard Marks 的话说——第二层思维。不是”发生了什么”，而是”市场在定价什么预期，我们为什么认为那个预期有偏”。
门槛：证伪标准。 论点必须包含一个定义好的、可观察的、有时限的条件——当这个条件出现时，论点被放弃。说不出”什么情况下我会错”的论点，不进下一阶段。这是 Popper 的证伪主义在工作流里的硬编码。
阶段 4 —— 三重视角审核
这是方法论的核心。每个论点被三个独立视角审问。AI 辅助前两个，人类判断管辖全部三个。
基本面视角：论点站得住吗？ 证据链逻辑上是否自洽？与共识的分歧点是否说清楚了？假设是否显式标出？Claude 做初筛，标记弱点，但最终判断是人的。
风险视角：论点失败了会怎样？ 核心论点崩溃的概率和影响各是多少？证伪标准是否覆盖了关键风险？假设在宏观冲击下是否还能站住？Claude 在这里的工作是构建对抗性案例——反对论点的最强论证——然后把它和论点并排放在分析员面前。
市场结构视角：时机和条件对不对？ 流动性、关联资产联动、政策时滞、催化剂窗口。这个视角主要靠人，因为”市场手感”目前不是模型的强项——我不确定这点短期内会改变。
门槛：全票通过。 三个视角必须全过。分析上漂亮但风险不可接受——不过。风险可控但市场条件不配合——不过。只有同时经受住三个独立挑战的论点，才进入最终研究结论。
阶段 5 —— 输出、监控与先验更新
通过三重审核的论点被渲染成标准化的研究备忘录——执行摘要、论点、证据链、供应链信号、风险评估（含证伪标准）、观点总结、时间线。格式固定，每次都一样。
但发布备忘录不是终点。工作流同时做两件事：
反向注入信号检测。 如果证伪标准涉及具体数据阈值（比如”铜价跌破 $8,000/吨”），这个阈值自动回注到阶段 1 的监控层。如果有催化剂日期，创建日历警报。论点不是写完就存档的静态文件——它是一个被持续监视的活假设。
贝叶斯先验更新。 每个完成的研究周期都会调整相关主题的先验。比如一轮铜供应分析完成后，模型对铜的基础假设被更新。这意味着下一次铜相关信号触发时，分析的起点已经包含了上一轮的认知。长期累积下来，这是一个不断演进的知识库——每一轮研究都让下一轮起点更高。