Learn-With-Coach: AI 學習教練技能 — 用 3 步執行迴圈學會任何技能
📚 技能介紹 Learn-With-Coach 是一個 AI 學習教練技能，專為將模糊的學習目標轉化為可執行的 3 步驟計劃而設計。 雙語描述 Bilingual Description English An adaptive AI learning coach that transforms learning goals into structured 3-step execution loops with daily reflections, phase summaries, and final reviews. Integrates with coaching-me for discovery and deep inquiry. 中文 一個自適應的 AI 學習教練，將學習目標轉化為結構化的 3 步執行迴圈，包含每日反省、階段小結和最終複習。與 coaching-me 整合用於發現和深度探索。 觸發方式 Triggers learn [topic] / […]
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服務預推出計畫 – Upcoming Service | inveStage
inveStage invest · investigate · next stage 投資研究，下一步更清晰 什麼是 inveStage？ inveStage 是一套 AI 驅動的價值投資追蹤系統。 我們的名字代表三個核心理念： invest — 投資：持股追蹤、組合管理 investigate — 研究分析：技術分析、估值評分、情緒監控 next stage — 下一步：AI 建議買/賣/持有，明確行動指引 痛點 每個投資人每天都在問： 「我的股票今天漲跌多少？」 「要不要加碼？要不要停損？」 「大盤氣氛怎麼樣？」 解決方案 inveStage 讓你每天早上醒來，一封 Email，就知道答案。 核心功能 📊 持股儀表板 — 視覺化呈現所有持股、今日漲跌、淨損益、報酬率 📈 技術分析 — MA 均線、RSI 超買超賣指標、K線型態辨識 💰 估值評分 — Yahoo Finance 分析師目標價共識、PEG 成長評估 🌐 市場情緒 […]
Read MoreCopywriting-With-Coach：用 AI 教練式提問法建立銷售文案
一個 AI 驅動的文案教練，用蘇格拉底式提問法幫助你建立專業銷售文案。支援 VSL、冷郵件、暖郵件等多種類型。
Read MoreInvestage – 價值投資每日追蹤系統 (Skill Release)
# Investage 一個自動化價值投資追蹤系統，現在開源了！ ## 功能 – 📊 持股追蹤 – 📈 技術分析 (MA, RSI, K線) – 💰 估值分析 (Yahoo Finance) – 😊 情緒分析 (Reddit) – 🎯 綜合評分系統 – 📧 每日 Email 報告 ## GitHub https://github.com/arbiger/investment-reports ## 安裝 `clawhub install investment-reports`
Read MoreCalling-Agent-Squad：多 Agent 協作框架
解決的問題 單一 AI Agent 有能力限制，但多個 Agent 協作可以處理更複雜的任務。 這個框架讓多個專門的 Agent 一起工作，每個 Agent 專注自己擅長的領域。 架構設計 以Architect → Coder → Reviewer 為核心流程： Architect Agent：分析需求、規劃架構、制定技術路線 Coder Agent：負責具體實作 Reviewer Agent：審查代碼或方案、把關品質 與傳統 Single Agent 的差異 維度 Single Agent Multi-Agent 處理複雜度 有限 可以分工處理複雜任務 專業分工 單一角色 每個 Agent 有專門角色 審查機制 自我檢查 獨立的 Reviewer 把關 適用場景 大型專案架構規劃 複雜系統開發 需要多方專業的綜合任務 GitHub arbiger/calling-agent-squad on GitHub License: […]
Read MoreValuation-Calculator：快速股票估值計算機
目標 追求一個快速的估值計算機——當你看到一檔股票，想快速知道它貴不貴、該不該買，一個指令就能算出多種估值指標。 支援的計算方式 PEG Ratio：成長率相對本益比 EV/EBITDA：企業價值對EBITDA Rule of 40：營收成長率 + 利潤率的簡單評估 DCF（基本版）：現金流折現估值 反向 DCF：從目標價格反推需要多少成長 使用方式 只要告訴我股票代碼或公司名稱，就能得到： 多種估值方法的計算結果 與歷史平均或產業平均的比較 簡單的結論（貴/合理/便宜） 靈感來源 這個工具結合了價值投資的核心理念和快速計算的需求。不用每次都開 Excel 或跑複雜模型，一個指令就夠。 GitHub arbiger/valuation-calculator on GitHub License: Apache 2.0
Read MoreKB-Collector：將 YouTube 與網頁內容智能收集到 Obsidian
解決的問題 每天我們都會看到很多有價值的 YouTube 影片、部落格文章、論文——但常常看過就忘了，很難建立一個可搜尋的知識庫。 KB-Collector 就是為了解決這個問題：自動化收集 + AI 摘要 + 統一儲存。 核心功能 YouTube 影片：自動抓取字幕、AI 生成摘要、節錄重點章節 一般網頁：擷取乾淨內容、去除廣告干擾 文字/連結：直接儲存文字片段或連結 定期摘要：支援每週/每月/每年的內容回顧 存放位置 所有收集的內容都會存到 Obsidian vault（路徑：~/Documents/Georges/Knowledge），以日期命名，方便日後搜尋和回顧。 使用方式 只要告訴我： collect [URL] [tags] 例如： collect https://youtube.com/watch?v=xxx #ai #marketing GitHub arbiger/kb-collector on GitHub License: Apache 2.0
Read MoreCoaching-Me Skill：用 AI 教練式提問法提升思考深度
一個自適應的 AI 教練框架，用蘇格拉底問答法幫助用戶深度思考。從一個 YouTube 影片的啟發，到完整 Skill 的設計過程。
Read MoreSKILL – Valuation Calculator
https://clawhub.ai/arbiger/valuation-calculator
Read More【市場觀點】告別「賣鏟子」的 2025：迎接 2026「AI 應用落地」與實體 AI 的元年
過去兩年，美股的主旋律非常簡單：「買進賣鏟子的人」。 從 2024 到 2025 年，Nvidia (NVDA) 與台積電 (TSM) 享受了 AI 基礎建設（Infrastructure）的紅利。這是一個資本支出（Capex）狂飆的年代，科技巨頭們爭先恐後地囤積 GPU。但隨著時序進入 2026 年，市場的風向正在改變。華爾街開始提出更嚴苛的問題：「花了大錢建置算力，獲利（ROI）在哪裡？」 根據紅杉資本（Sequoia Capital）近期的分析與 Gartner 的技術成熟度曲線，我們正站在一個分水嶺：2026 年將不再是「軍備競賽」的一年，而是**「應用落地（Deployment）」與「實體 AI（Physical AI）」**的一年。 以下是針對 2026 年美股投資版圖的深度分析與關注清單。 一、 核心戰場：實體 AI 與機器人的崛起 如果說 ChatGPT 是大腦，那 2026 年就是 AI 長出「身體」的時刻。 Tesla (TSLA)：不只是車，是帶著輪子的機器人 市場長期以來將 Tesla 視為汽車製造商，這是估值最大的誤區。在 AI 應用層面，Tesla 擁有兩大護城河： 市場催化劑： 投資圈盛傳 SpaceX 可能在未來進行 IPO（或透過類似 SPARC 架構讓 TSLA 股東參與），這將進一步鞏固「馬斯克生態系」的溢價效應。但投資人需警惕法規風險，若 FSD 無法在 […]
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