Karpathy vs Research Agent System Comparison

Recordings-28-.txt Recordings 系統對照表面向 Karpathy 的系統研究員 Agent 定位通用個人知識庫（任意研究主題）專業投資研究系統（AI 產業）資料來源手動索引文章/論文/repo 到 raw/ 自動化爬取 SEC、Ninja API、FinMind、Kaggle、網路搜尋資料匯入手動 Obsidian Web Clipper + 熱鍵下載圖片排程自動化：node-cron 每 6 小時發現新公司、每日抓訪談/政治事件/CAPEX 編譯/處理 LLM 將 raw/ 編譯成 wiki（.md 檔） LLM 產出結構化報告（Initial MAX、IRR、Daily Initial），搭配 JSON 資料庫（1,723 家公司）知識結構扁平 wiki：概念條目 + backlinks + 索引多層結構：JSON DB + 公司資料夾 + 報告 + 內容庫 + 策略文件，有明確的 L1-L6 產業分類 IDE/前端 Obsidian 瀏覽 Markdown 自建 React Web App（Dashboard、產業地圖、公司詳情、排程日誌等 20+ 頁面）問答靠 LLM agent 查 wiki 回答問題 Web Chat Agent + 多種專用工具（web_search、query_database、ninja_api 等）產出格式 Markdown、Marp 簡報、matplotlib 圖 Markdown 報告 + Telegram Bot 推播 + Web UI 視覺化（Recharts）品質控制

# Recordings-28-.txt Recordings 系統對照表面向 Karpathy 的系統研究員 Agent 定位通用個人知識庫（任意研究主題）專業投資研究系統（AI 產業）資料來源手動索引文章/論文/repo 到 raw/ 自動化爬取 SEC、Ninja API、FinMind、Kaggle、網路搜尋資料匯入手動 Obsidian Web Clipper + 熱鍵下載圖片排程自動化：node-cron 每 6 小時發現新公司、每日抓訪談/政治
自動化程度：研究員 Agent 勝 Karpathy 的系統高度依賴手動觸發（手動 clip 文章、手動問問題）。研究員 Agent 有完整的排程引擎，從資料發現、收集、分析到 Telegram 推播全部自動化。
結構化程度：研究員 Agent 勝 Karpathy 是鬆散的 wiki（概念條目 + backlinks）。研究員 Agent 有嚴格的 schema（公司 JSON、L1-L6 分類、DCF 參數、張磊評分框架），讓資料可查詢、可聚合、可比較。
前端體驗：研究員 Agent 勝 Karpathy 用 Obsidian 當 viewer。研究員 Agent 自建了完整的 Web Dashboard，有產業地圖 treemap、財務趨勢圖表、即時 SSE 更新。
通用性：Karpathy 勝 Karpathy 的架構適用於任何研究主題（只要換 raw/ 內容）。研究員 Agent 深度綁定投資研究領域，skill/schema/評分框架都是專用的。

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