面向想把 AI 真正用起来、但没时间折腾环境的知识工作者与小团队，提供「AI 工作流落地」的远程搭建服务。
典型场景：
1. 个人 AI 助理系统搭建——配置长期记忆、定时自动化、信息监控，让 AI 记住你的项目上下文，不用每次重讲背景
2. 信息搜集与核实管道——把每天手动翻的网页、报表、资讯，改成多源自动抓取 + 交叉验证 + 简报推送
3. 数据自动化——定时抓取、清洗去重、生成日报/周报
4. 交易与决策辅助——建立逐笔闭环的记录与复盘机制，用规则替代情绪触发操作
我能交付的具体服务：
【AI 工作流搭建】
把 Claude Code / OpenClaw 装进日常工作流：环境配置、模型接入、记忆系统（跨会话记住项目与偏好）、定时自动化任务、信息监控管道。交付即可用的配置 + 你自己能看懂的维护文档。
【信息搜集与核实】
中英文多源信息自动抓取、清洗、去重、摘要，生成日报/周报。特色是多源交叉验证——同一个指标从 2-3 个独立来源核对并标注差异，避免被单一数据源的错误误导（这一点来自我实际踩过的坑）。
【数据自动化】
网页/API 定时抓取、报表自动生成、竞品与政策动态监控、推送至微信/飞书/邮件。
【个人知识库 / AI 记忆系统】
搭建带记忆、可检索、能定期复盘的个人 AI 助理，基于我已连续运行 6 个月的架构：长期记忆分层、检索、周度复盘、本地+云端双通道备份。
【技术栈】
Python、LLM API（Claude/OpenAI/本地模型）、定时任务、飞书/微信 API、数据抓取与清洗。
【我的背景】
6 个月自建并持续运行一套个人 AI 助理系统，包含长期记忆架构、4 个定时自动化任务、多源信息核实管道、逐笔闭环的交易决策账本
自建并连续运行 6 个月的个人 AI 助理系统，本地部署于 MacOS（Apple M4 / 24GB），目标是用自动化替代重复的信息处理与决策记录，高度可定制，数据纯本地（如果模型部署本地）。
架构分四层：
一、调度层：4 个 cron 定时任务——盘前数据预测（交易日 09:00 拉多源行情生成简报）、周日交易复盘（21:00 自动生成周期报告）、每日记忆归档、GitHub + Google Drive 双通道备份。
二、记忆层：MEMORY.md 长期记忆 + 每日日志 + notes/ 主题归档（PARA 结构），超期自动压缩，跨会话无损恢复。
三、数据层：行情走腾讯/新浪/东财三源 fallback；新闻走 last30days（Brave/X/Reddit）+ 知乎开放平台 + 财经快讯；本地 Kronos（torch + transformers）做时序预测，配 LLM 两层情绪复核。关键指标一律多源交叉验证。
四、输出层：3 Tab / 5 Widget 仪表盘 + 飞书推送。
技术要点：接入大模型，飞书多维表格做交易账本，移动加权计算成本，与券商 App 卖出收益反算校验（误差 0.0002）；Python 多适配器 fallback，单源超时自动切换；SecretRef 加密存储，明文密钥由 12 处精简至 5 处并全部迁移。
运行结果：连续 6 个月稳定运行，4 个自动化任务零人工干预，支撑 23 笔交易逐笔闭环记录与 8 次周度复盘。
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