先把问题说清楚
开始搭建系统前，先写下一句话：这一次，我想弄清楚什么？问题越具体，越容易知道需要哪些数据、该做什么比较，以及什么时候可以停下来。
一份研究记录可以从四件事开始：问题、已有的观察、准备采用的方法，以及可能推翻想法的证据。工具随后再选。
走通一次完整的过程
第一版系统可以很小。重要的是让一个问题从输入走到输出，并保留中间过程。之后再根据反复出现的工作，决定哪些步骤值得做成工具。
- 数据：记录来源、时间范围和处理方式。
- 研究：把想法写成清楚、可以重复执行的步骤。
- 验证：保留比较对象和实验设置。
- 复盘：记录发现、疑问，以及下一次准备改变什么。
让下一次实验更容易
当文件、参数和结果散落在不同地方，回看实验会越来越费力。给一次实验留下完整的上下文，是搭建研究工具的重要理由。
在我的 AI 数字员工系统里，量化研究是一个应用场景。飞牛量化助手是服务这一场景的工具，正在围绕研究任务与资料组织推进设计与开发。它的介绍页会继续补充可公开的功能与使用说明。
在这里继续探索
这个网站以 AI 数字员工与工作流为主线，展示员工、工具和任务运转过程。量化研究相关的工具与笔记，也放在这套系统的具体应用场景中。
这一篇是网站的入门导读。更多学习材料和实践记录，欢迎在公众号「飞牛学量化」继续关注。