Hoje não vou atualizar o painel diário... No fim de semana, vou enviar a análise on-chain desta semana..

Recentemente, tenho enfrentado alguns obstáculos na gestão dessas dezenas de milhares de relatórios de pesquisa... A ideia inicial era bastante ambiciosa, com uma estrutura que seguia: Necessidade de linguagem natural -> divisão da necessidade com LLM -> coleta de dados com LLM -> validação -> coleta adicional se necessário -> análise após coleta -> escrita após análise, e assim por diante..
A primeira versão foi uma máquina de estados feita manualmente com Plan → Act → Observe → Reflect.. Também experimentei o langgraph, e descobri que, embora funcione, os resultados são medianos..
Só serve como um demo simples.
Por isso, inicialmente, senti que ao tentar algo grande, o vibe do coding temporariamente atingiu um limite..
Um framework muito grande também dificulta a otimização integrada...
Agora, estou voltando para tarefas menores, retornando à abordagem anterior.. Primeiro, criar vários pequenos fluxos de trabalho.. Como resumir mais de 300 relatórios de pesquisa atualizados hoje, quais são os mais valiosos para ler.. Ideia geral, o clima do mercado, onde estão os tópicos quentes dos relatórios de hoje, há algum aspecto que precisa de mais pesquisa hoje, há alguma oportunidade de pitch.. e assim por diante..
Gradualmente expandindo para análises aprofundadas de ações/setores ao longo de vários dias..
Começando com alguns centenas de pequenos fluxos de trabalho diários, lentamente expandindo para milhares ou dezenas de milhares de fluxos..
Depois, lentamente, consolidar esses pequenos fluxos em uma estrutura maior...
Assim, deve ser mais eficiente..