做 AlphaLens 到第三周，我第一次觉得这个东西，开始有点像产品了。前两周更多是先跑起来。而第三周，更像是重新定义它到底是什么，因为我发现独立开发最大的问题，不是不会做，而是什么都想做

先说结论：我主动砍掉了大部分功能

最开始做 AlphaLens 时，我脑子里的想法很多：实时行情、 K线图、 财报分析、新闻聚合、技术指标、量化策略、AI 自动分析，甚至一度想做一个 AI 版同花顺。但做着做着，我突然发现，一个人为什么要去做 mini 同花顺？这不是优势方向。而且很容易进入一个坑，功能越来越多，但产品越来越差。于是第三周，我做了一个决定：主动收敛。把 AlphaLens 的定位重新定义成帮助用户快速理解一家上市公司的 AI 工具。不是荐股。不是替你决策。更不是告诉你明天涨不涨，而是帮你更快理解一家公司。这个变化，几乎影响了后面所有开发决策。

第三周完成了什么？

1. 股票详情页 MVP 基本稳定

这一周，股票详情页终于从 demo 感开始慢慢变成产品感。目前已经具备：股票基础信息、AI 分析入口、AI 摘要区、AI 解读区域、Markdown 渲染、总览 / AI 解读 Tab。先把能不能看解决掉。而不是一开始就卷各种高级能力。我现在越来越相信一句话：MVP 最重要的不是完整，而是闭环。

2. 接入真实 AI（DeepSeek）

前面一直是 mock，第三周正式接入了真实 LLM。目前接的是：DeepSeek（OpenAI Compatible API），为什么先选 DeepSeek？原因很简单： 成本低、API 简单、 中文能力不错、 对个人开发友好。当然，中间也踩了不少坑。

3. 一个重要发现：Prompt 比模型更重要

这是第三周最大的收获之一。刚接入模型时，我发现输出非常“GPT”。比如：建议投资者谨慎关注、公司未来可期、市场竞争激烈、典型 AI 官话。看起来很专业，但没价值。因为用户真正想知道的是 这公司到底干嘛的？为什么大家关注它？强在哪？风险是什么？于是第三周花了大量时间调 Prompt。甚至比写代码还久。现在 Prompt 会强约束：不分析股价、不预测涨跌、不给买卖建议、不假装知道财报、 不写 GPT 官话。输出也从百科风慢慢变成公司理解风。比如比亚迪以前比亚迪属于汽车整车行业……现在主要靠卖新能源汽车、电池和代工制造赚钱，至少开始像人话了（虽然最近估计一直在跌）。

4. 我决定：暂时不做财报、K线、实时行情

这个决定可能有点反直觉。很多人第一反应股票软件怎么能没行情？但我越来越觉得AlphaLens 不是同花顺。而是一个帮助理解公司的 AI 工具。所以当前阶段不做：实时行情、 K线、 技术指标、新闻聚合、 财报深度分析。原因很现实：一个人做不赢成熟产品，与其做半吊子同花顺。不如把理解公司这一件事做好。

第三周最大的变化：开始学会做减法

以前总觉得：产品越多越强，现在慢慢发现真正难的是克制。第三周我删掉了很多“看起来很酷”的需求。因为酷 ≠ 有价值，对于 AlphaLens 来说，真正重要的问题是用户能不能在 1 分钟内理解一家上市公司？如果不能。加再多功能也没意义。

第四周计划

第四周不扩需求，继续收敛。重点只做：

1. AI 输出稳定性

减少 GPT 官话。

提升分析一致性。

2. UI 小优化

提升阅读体验。

3. 小范围 Alpha 内测

看看真实用户是否愿意用。如果有人愿意连续打开说明方向对了。如果没人打开第二次：那就说明产品价值还不够。继续调整。如果你也在做独立产品，可能会理解一种感受最难的不是开发。而是： 在无数可能性里，决定不做什么。AlphaLens 第三周。开始慢慢学会： 做减法。

如果你感兴趣，可以搜：

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我会持续公开记录：

一个普通程序员，从 0 到 1 做 AlphaLens 的全过程。

也看看：

一个程序员，到底能不能做出一个真正有人用的产品。

—— AlphaLens Lab（阿尔法研究室）