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拆成事实和说法
事实得能核对：谁、发生了什么、什么时候、口径、出处。说法则是把至少两件事实串起来——谁连谁、谁重谁轻。
态势层 v2Market State Layer
模型文笔可以很好，但常常抓不住「今天什么重要」。我们把眼下的事实和说法画成一张会更新的网——问 AI 时把这张网带上，它就不那么容易跑偏。
往下看
先说痛点
做投资的人都懂：文件永远读不完。真正难的是——眼下大家在吵什么、主流解释是哪条、什么正在换挡。
你问同一件事，它可能抓住次要细节、跟错说法，甚至编出没发生过的点。这些东西天天在变，塞不进一条写死的 prompt。
财报问答、算术题测的是知识。它们测不出：回答有没有对齐眼下的市场议程。
先看清在聊什么、说法怎么切，再决定去查什么、信什么、怎么问 AI——这比多背一个公式更贴近日常。
把「现在什么重要」整理成人和模型都能用的一层；买卖和风控还是人说了算。
原料从哪来
先得知道人正在盯什么。我们拿 Frontier 群聊和总结鸭当入口——谁聊了什么、谁愿意去总结什么，本身就是注意力信号。
讨论沉下来，变成能留住的材料。大家追什么，就是现场。
人会挑文档去总结。金融用户愿意花时间总结的，多半就是当下更要紧的——这比空喊「重要」靠谱。
推特、研报、聊天、邮件，用来补覆盖。要的是相关、及时、能核对，不是字数越多越好。
材料密了、干净了，才抽事实和说法，连成权重网。三步怎么串起来 →
动手看
点一下节点或色块。点越大越「吵」；颜色越淡，说明这件事离现在越远、正在降温。金融里这张图是切片——换一天，主说法就可能换。
点一下看详情，按住拖一拖；上面按说法筛，右边可切「今天 / 三天前」
怎么用
金融的时效性很凶：今天火的东西，写进模型参数，过几天就过期。所以热度要放在会更新的图里，别焊死在模型里。
事实得能核对：谁、发生了什么、什么时候、口径、出处。说法则是把至少两件事实串起来——谁连谁、谁重谁轻。
点有多大，看独立来源提了多少次、离现在有多远。说法用边把事实绑在一起。再把打架的信息和缺的信息标出来。
提问时附上当天这张图。模型更容易踩在眼下的议程上——对人开放的，也是这层可以共享的市场上下文。
冻结一段时间，请人标：当时什么重要、主说法是什么。我们评的是有没有对准专业判断，不是事后猜涨跌。
怎么证明
方法已定 · 结果还没出来
同一道题、同一个模型，四种喂法对照。如果「正确的图」明显好过「硬塞原文」，而「弄坏的图」会变差——那就说明值钱的不是多塞字，是把权重搞对。这是我们打算跑的实验，不是已经跑完的成绩单。
只靠模型自己记得的东西，容易漏、容易编。
同一时段原文 top 几条——怀疑的人通常会要这一档对照。
带上跟专家判断对齐过的事实–说法权重。
打乱权重或掺噪声；按理说应该系统性变差。
我们赌的是：正确的图 ≫ 硬塞检索 ≫ 什么都不给；坏图会拖后腿。
先把话说死
边界讲清楚，外人听着才踏实。