把 GitHub 项目研究做成一个 Skill：附简报模板与检查脚本
输入一个仓库和具体任务，留下有出处的资料事实、用途推断、未知项与下一步小验证，附可下载Skill、公开资料样例和Python检查脚本。
WRITING & NOTES
文章与思考
关于 AI 实践、投资与商业判断、阅读与思考的文章。先找到关心的问题，再读具体过程和依据。
用 DuckDB 复算财报：从 12 行原始数据到收入结构表
用Shopify与Duolingo两期公开财报，演示保留原值、统一单位、核对期间与收入对账，附12行数据、SQL和可运行脚本。
用 uv 交付一个研究脚本：依赖、样本、命令一起带走
用一个能运行的合成实验台账练习，说明uv内联依赖、脚本锁文件和预期结果怎样一起交付，附可下载脚本与样本。
Shopify：GMV 很大，收入为什么只是一小块
拆开商家成交额、订阅收入和商家服务收入，复算一个收入与 GMV 的比值，再看看它为什么不能直接叫抽成率。
Duolingo：大多数用户免费，订阅生意怎么看
用付费人数、收入结构和 bookings 看免费产品的赚钱机制，分清规模比值与转化率、先收钱与确认收入。
Adobe：订阅收入和 AI 指标，要分开看
从收入、订阅占比和 ARR 入手，理解 AI-Influenced ARR 的含义，再用一张检查卡判断 AI 功能是否带来新增付费价值。
AI 量化研究里，哪一步该交给 Agent？
把数据、假设、实验、评估与复盘拆开，看 Qlib、RD-Agent、TradingAgents 各适合承担什么，附可复制的实验交接卡。
拆一个赚钱案例：收入、成本、获客、复购四张表
用四张表把收入故事拆成可判断的经营问题，附明确标注的虚构计算例子与一页案例卡，避免把流水、利润和获客混在一起。
Dify、n8n、RAGFlow 怎么选：先说清你要自动化什么
按 AI 应用、跨系统流程、文档检索三个任务比较工具，附小样本试用办法和六格选型卡，帮助你决定先从哪里开始。
AI 写的量化代码会不会偷看未来？用“前缀一致性”做一次小检查
用8个虚构价格，对比完整数据与历史前缀的指标输出：检出三种时序问题，也用一个反例说明零差异不能证明没有偏差。附离线代码与实跑结果。