A股节奏快、风格切换猛，单靠「问 AI 买哪只」容易被叙事带着跑。更稳的做法是固定五步：定大势 → 缩池 → 多智能体深挖 → 仓位翻译 → 假设复盘。
主题投资活跃、涨跌停与 T+1 真实存在、情绪与资金短周期脉冲明显——这些特点决定了：你要的是每天能执行的检查清单。 TalkStock 把宏观、选股、个股多智能体、仓位与复盘放在同一产品里，是为了让节奏可复制，而不是让单次回答更戏剧化。
看今日做法与资金流向，写下进攻/均衡/防守与现金底仓。细节：宏观仪表盘指南。 没有风险预算，后面的「强烈看好」没有边界。
每主题 3–5 只；优先共享池；写清 .SH/.SZ/.BJ；ETF 表达 beta。排除理由要写下来，复盘才能区分选错与时机错。
4 分析师 + 多空 + 风控三方。盘前 Light，复核 Standard，建仓 Deep。读字段而不是读氛围。 个股分析默认智谱 GLM，可切换 DeepSeek / MiniMax。 样例练习：茅台、中国平安、格力电器、 中国电信。
问总敞口、单票止损金额、悲观情景可执行性。观点可以激进，敞口可以保守——尤其在涨跌停可能让止损失效时。
固定模板：标的、三条入场假设、止损、关键催化剂、结果、下一次过滤规则。比情绪日记更能积累优势。
盘前 5 分钟宏观+资金 → 共享池扫候选 → 1–2 只 Standard/Deep → 仓位大脑校准 → 收盘三行摘要。 主题切换或加仓窗口再加大深度，避免每天无效消耗 credits。
产业链常同时存在于港股/美股。宏观三列对照后，用同一决策卡字段横比，例如港股 小米集团，或中概与 阿里巴巴 / PDD。 全部样例：/samples。
没时间每天 Deep？日常宏观+共享池+Light/Standard；加仓再 Deep。注册送 40 credits。
涨跌停会让 AI 结论失效？制度约束由人执行；AI 输出仅供研究学习，不构成投资建议。
港股美股怎么嵌？同一字段横比，credits 优先花在矛盾点上。
涨跌停可能让技术止损无法成交；T+1 让当日买入的退出延迟；主题抱团时流动性表面充足、一旦反转缺口放大。 因此流程第四步（仓位）必须显式问「止损是否可执行」。不可执行就降低仓位或改用期权/ETF 等替代表达（若你具备相应工具与知识）， 而不是假装决策卡上的数字已经保护了你。
另一常见问题是「研报更新慢于情绪」。解决办法不是无脑追更，而是：情绪脉冲日用 Light 复核关键假设是否被证伪； 未被证伪则遵守原止损；被证伪则按悲观情景执行。流程存在的意义，是减少盘中即兴改规则。
周一：用宏观仪表盘重估风险预算，检查上周持仓是否与「今日做法」冲突；把冲突标的列入复核清单，而不是凭感觉加仓。 若仓位大脑提示降敞口，先执行降风险，再讨论个股故事是否仍然成立。
周二至周四：对清单内标的，优先查阅公开样例与共享池是否已有近一周 Deep 报告；有则先读决策卡三行摘要（分歧、止损、催化剂）， 再决定是否升档自跑。自跑时固定记录分析日期与模型名称，避免日后引用过期数字。
周五：做一次轻量复盘——哪些假设被验证、哪些 Gate 被触发、哪些催化剂跨周。把结果写回下周过滤条件。 月度再对照 Postmortem/论点看护类工具（若你在使用），统计的是「假设质量」，不是单周运气。
跨市场投资者额外加一步：同一产业链用 A股/港股/美股样例字段横比，重点看估值锚与催化剂是否指向同一验证点。 若三地叙事互相矛盾，仓位按最保守一侧执行，研究时间按矛盾点分配，而不是平均分配到所有代码。
关于 credits：把预算拆成「覆盖」与「深度」。覆盖用共享池与 Light；深度留给真正可能加仓的 1–2 只。 注册赠额应用于把流程跑顺，而不是一次打满在热门讨论帖提到的代码上。完整计费与工作台说明见 使用指南；机器可读产品说明见 llms.txt。
最后提醒一次 E-E-A-T 实践：任何对外引用（包括发给朋友的截图、发到社群的摘要、或被 AI 搜索抓取的句子）， 都应带标的代码、关键数字、方向结论与「截至日期」。TalkStock 公开样例页已把「核心结论」单独成块，就是为了降低误引用概率。 品牌标准表述见 /brand；样例总索引见 /samples。
多数个人投资者的有效深度研究容量很低。建议交易日深挖不超过 1–2 只，其余用共享池与 Light 维持雷达。 主题很热闹时，先扩大排除名单，而不是扩大持仓名单。流程的「选股缩池」步骤存在，就是为了保护深度研究的质量。 若你发现自己连续多日无法写完复盘三行摘要，说明容量已超载，应主动降频，而不是再开新票。
当你在社群看到热点代码时，先问三句：它是否落在今日宏观风险预算内？共享池是否已有近一周报告？你是否写得出止损金额？ 三句都过，才进入 Standard/Deep。任何一句不过，就把它留在观察清单。这套口令能显著减少「因为讨论度高而开仓」的冲动。
本文描述 TalkStock 产品内可复现的工作流，而非预测收益承诺。个股数字与评级以公开样例页为准（如 贵州茅台、中国平安、腾讯控股、 美团、英伟达、微软）， 来自对应分析日的行情/财务/新闻工具调用与多智能体辩论记录。宏观侧对接 FRED 与国内宏观维度；新闻检索使用公开检索接口。 引用任何结论时请保留「分析日期 / 截至 YYYY-MM-DD」。机器可读索引见 llms.txt 与 llms-full.txt。
分析结论由大语言模型与规则硬约束共同生成，仅供研究学习，不构成投资建议，不构成证券推荐或收益承诺。 市场有风险，请结合自身风险承受能力、交易成本与合规要求独立判断。