Alphaholic 源于一个熟悉的问题：支撑一个判断的证据，往往散落在太多地方。公司公告、访谈纪要、电子表格和收藏的文章可能都在回答同一个问题，但把它们重新拼在一起很费时间。
收集→连接→研究→验证
从什么问题出发
研究的难点，常常不只是再找到一条信息，而是保留它的上下文，把它连接到具体公司或问题，并在观点发生变化时重新找到它。
我希望建立一个能支持完整研究过程的工作台：收集材料、阅读、交叉比较、记录判断，再在之后返回并更新。
正在构建什么
Alphaholic 把研究信源、公司信息、工作笔记、文件与 AI 辅助连接起来，减少阅读、整理和分析之间重复搬运的工作。
- Research：浏览和重新发现来自不同信源的研究材料。
- Companies：围绕一家公司组织财务信息、公告和研究上下文。
- Memos 与 Files：让工作知识在一次对话结束后仍然有用。
- AI 辅助：把摘要、检索和研究工具嵌入具体工作流。
研究如何流动
核心过程可以概括为：收集 → 连接 → 深入研究 → 返回验证。真正有用的单位，是一个带着证据的研究问题。
AI 摘要能加速初读，但它的价值取决于我能否回到原文、核对陈述，再判断其含义。因此，保留出处和访问原始材料的路径，贯穿整个体验。
关键的产品选择
- 保留回到来源的路径。流畅的回答只是研究中的一个环节。
- 围绕重复发生的研究任务设计。公司研究、笔记和阅读各自需要上下文。
- 让数据缺失和处理失败可见。上传成功，并不自动等于可以被检索。
- 让研究资料的访问方式与它原有的权限保持一致。
我的角色与下一步
我同时参与产品和实现，并从自己的日常使用中寻找改进方向，包括界面、数据流程、集成，以及 AI 工具如何融入真实任务。
Alphaholic 会持续发展。下一项真正有价值的改进，常常是让熟悉的工作流更清晰、更可靠，或者更方便重新进入。