核心思路：研究能力拆成积木，卖方造零件、买方组装车：
　　卖方研究积累了大量数据库、分析框架与策略思路，买方研究每天应对快速变化的市场、随时有新想法需要验证，两者之间天然适合用AI打通。我们将研究能力拆解为数据、逻辑、回测、输出四层，逐层Skill化，形成可复用、可叠加的中间件体系，让任何投研想法的实现从"推倒重来"变成"搭积木"。
　　四层架构：数据索引化、逻辑Skill化、回测引擎化、输出形态解耦：
　　数据层将Wind、iFinD、AKShare等取数方式索引化，AI取数变成查字典；逻辑层将Excel数据库拆成AI可执行的Skill文件（目录+取数契约+公式+阈值+模板），初步梳理出13个主题数据库、约500个分析逻辑；回测层将策略与引擎解耦，构建个券和ETF两套框架，逻辑层产出可直接注册为回测信号；输出层让同一份数据一键切换周报、PPT、看板、微信等多种形态，改一处处处生效。
　　实际效果：从想法到落地连续跑完：
　　以信用利差回顾为例，过去需要打开数十个sheet手动刷新、逐行核对、手写点评；现在AI调用Skill自动完成取数、计算、判断、出图全流程，且可在交互中持续优化逻辑。以"资金分层消失→短端利差压缩"为例，基金经理从产生想法到拿到回测结论和一页PPT，过去需要一两天跨部门协作，现在一次对话即可完成。研究能力的积累从月度迭代变成增量叠加。
　　Research-Skill（https://github.com/timyefi/research-skills）是实现研究能力的工程化封装的开源项目，提供了架构详细技术说明，以及信用利差数据库Skill的架构示例。
　　风险提示：数据来源风险、技术处理风险、时效性风险、参考性说明。