核心观点
　　核心矛盾识别：当前Agent在投研场景中的性能瓶颈，主要源于信息基础设施与Agent能力的错配。Wind、同花顺终端、Word/PPT文档、PDF研报等传统载体都是“人类友好型”数据形态，对Agent而言是“高成本可读”的。真正释放Agent性能的关键，是在“人类友好型数据”与“Agent友好型数据”之间搭建稳定、可扩展的转换层。
　　两条主线的系统性建设：
　　数据源侧：以“问财SkillHub”为专业数据接入的官方通道，覆盖数据查询、选股器、事件宏观、研究评级、信息搜索五大类数十个Skill，为OpenCLaw个人投研Agent团队提供稳定、合规、专业化的原始数据来源。
　　知识库侧：以“Obsidian+LLM维护的Wiki”为本地知识底座，配合OpenCLI、Obsidian Web Clipper、MarkItDown等工具链，构建“信息采集-格式归一-知识沉淀-高效检索”的全链路闭环。
　　在专业数据源与知识库双翼加持下，原有的ClawResearch Agent升级为具备稳定数据访问能力与私有知识沉淀的投研分析助手，真正具备辅助投资决策的现实基础。
　　风险提示：大语言模型输出随机性风险；大语言模型理解偏差风险；模型迭代升级风险；信息安全事故风险；AI技术发展不完善风险