券商分析師怎麼用AI做研究？他讓NotebookLM、Gemini、Claude三個AI接力，養出專屬產業大腦

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最近我在 Facebook 上看到 Freddy 分享，覺得他的「AI 混搭工作流」做法值得一學。

他做過券商分析師，長年追產業、經濟和財經動態，要消化的資料量超大。過去他就有一套整理產業資訊的做法，現在把同樣的邏輯搬到 AI 平台上。

他讓 NotebookLM（上週改名叫 Gemini Notebook）、Gemini、Claude 各司其職，一面用 AI 快速掌握最新消息，同時能具備產業縱深的視角，看待公司的未來發展。

具體怎麼做？我整理成圖卡給你。

如果你也有研究類型的任務，可以用這個想法來思考。喜歡這種內容，歡迎點此連結，留言跟我分享。

一個 Gemini Notebook 筆記本，代表一家公司

把一家公司多年的法說會逐字稿、財報、訪談筆記，丟進一個 Gemini Notebook 讓 AI 先歸納，不怕 AI 當機失憶，要求它把財務概況、策略動向輸出成 Markdown 格式的檔案，存進 Google Drive。這是公司研究最原始的「原始記憶庫」。

善用 Gemini 筆記本，打造產業橫向比較庫

Freddy 在 Gemini 建立「筆記本」，作為產業層級的研究專案，連結 Google Drive 取得上一步梳理的公司 Markdown 檔。結合 Gemini 連網搜尋與 YouTube 影音解讀能力，即時比對「公司承諾」與「市場動態」是否一致？甚至能比對雲端裡，已研究過的其他公司文件，直接做橫向對比。

Claude 讀研究成果，轉化為互動式網頁

Gemini 分析成果也存成 Markdown 檔，換 Claude 上場。Claude 連接 Google Drive 讀檔，就能根據研究到的資料提議新的分析框架，也可以把估值模型寫成互動式網頁。客戶不用看 Excel 表格，只要拉動滑桿改變營運指標，就能看到估值會如何改變。

整套工作流串連的關鍵：標準化文件、存進雲端

這三個 AI 工具可以妥善協作，主因是它們都能連接 Google Drive，讀取 Freddy 事先規劃好的標準化文件。從 Gemini Notebook 那一步就統一將資料輸出成格式一致的 Markdown 格式文件，後續的 AI 工具才可以接力讀檔工作。

告別工作舊習慣：從人腦記憶到 AI 協作

過去分析師做產業研究，只能靠人腦記憶，並用 Windows 資料夾與 Word 檔來分類，很難把以前研究過的跨公司資訊瞬間抽出來比對。現在這套「MD 檔＋雲端＋AI 專案」的系統，解放過去被檔案困住的資料，升級成靈活的「專屬產業大腦」。

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