# Fengyu WANG — Strategy, Investment & Software Portfolio

> Multilingual personal site of Fengyu WANG (Steve Wang). Based in Hong Kong. Three disciplines, one integrated perspective: market strategy, value investing, and software engineering.

## Key pages

- Home (English): /en/
- Home (简体中文): /zh-cn/
- Home (繁體中文): /zh-hk/
- Capabilities: /en/capabilities
- Market strategy cases: /en/mkt
- Investment research: /en/invest
- Software portfolio: /en/tech
- Framework "Feng Human-in-the-Loop" (Feng人机合作自动化范式): /en/human-in-the-loop — a 5-layer × dual-track × dual-loop framework unifying method and software engineering architecture for content manufacturing, by Fengyu WANG
- Blog: /en/blog/
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## About

Fengyu WANG bridges market strategy, value investing, and software engineering. His work spans AI-assisted investment research workflows, cross-platform development (web, Android, Windows, automation), and data-driven market analysis. He writes about value investing, equity research, and engineering automation.

## Services

Three practice areas: Market Strategy & Cases (brand strategy, consumer insight, GTM planning), Investment Research & Valuation (value investing, business analysis, AI-assisted workflows), Engineering & Automation (cross-platform development, automation systems, AI-driven tools).

## Contact

- Email: fengyuwang1@outlook.com
- GitHub: https://github.com/fengyuwang-com
- LinkedIn: https://linkedin.com/in/fengyuwang-com
- YouTube: https://www.youtube.com/@fenglin6


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# Full page contents


## Fengyu WANG | Strategy, Investment & Software Portfolio
URL: https://fengyuwang.com/en/

Identify Real Needs → Create Value → Scale Systems Market Strategy · Value Investing · Software Engineering Three domains, one underlying chain. Explore the three tracks → View capabilities → Software Projects From investment framework to content production to server management — three systems built independently. FengInvest A seven-layer state machine that enforces discipline: 62 tools, 52 backtested assertions, 13 million rows of market data. Learn more → FengMedia From copy to poster to video — a one-stop content creation pipeline. Learn more → FlyGo Turn a Windows PC into a full NAS server with complete NAS functionality. View technical work → Market strategy, investing, and code — one integrated perspective Three disciplines inform every project I take on. Whether it is a product launch, an investment thesis, or a software build, I bring the same cross-section lens — markets, capital, and technology — and use it to help teams reach sharper, more grounded decisions. Learn about my capabilities → View method framework → Fengyu WANG (Back row) Explore by track Between Science & Art Market Strategy & Cases Real brand cases, consumer insight, and go-to-market planning — from strategic framing to practical recommendations. View market cases → Buy Companies, Not Lottery Tickets Research & Valuation Long-term judgment built on value investing, business analysis, and AI-assisted research workflows. Explore investment research → From Problem to Delivery Engineering & Automation Cross-platform development, automation systems, and AI-driven tools — from web to desktop to embedded. View technical portfolio → Blog Insights & Thoughts Market strategy, value investing, and software engineering — frameworks drawn from real projects and decisions, not abstract theory. Browse articles → Social Articles & Updates Thoughts on markets, technology, and the connections between them — condensed into a few minutes' reads. Follow on LinkedIn → ↑


## Skills & Capabilities | Fengyu WANG
URL: https://fengyuwang.com/en/capabilities

Capabilities My work spans three domains, but the underlying way of thinking is just one. Market Understanding Make people want to buy, not annoy them Explore Market Technical Implementation Think it, build it Explore Tech Business Judgment Know what's worth doing Explore Business Triangular Loop Greater than the sum of three Explore the Loop Full List Proficient, Familiar, Future Plans, Declined Expand to View Marketing → From capability to practice, see marketing cases Go See Market Understanding Make people want to buy, not annoy them Brand & Strategy Brand Strategy Global Marketing Market Strategy Development Consumer Insights Consumer Insights Customer Journey Mapping User Growth Funnel Optimization Operations & Execution CRM Customer Relationship Management Social Media Operations Event Planning & Full-process Execution Data & Analytics Marketing Data Analysis Market Research User Behavior Analysis A/B Testing AI & Growth AI Marketing Digital Transformation Implementation Marketing Automation Growth Hacking Technical Implementation Think it, build it Cross-platform & Mobile Development Flutter（Android / Windows / Web） Native Android（Kotlin） Responsive Layout Multi-language Internationalization Full Build & Release Pipeline Desktop Development & Automation Python（Tkinter） VBA Office Automation PowerShell Advanced AutoHotkey Batch Scripting Web & Site Deployment HTML / CSS / JavaScript Independent Website Building GitHub Pages / Cloudflare Pages Domain & DNS Chrome Extension Development SEO Basic Optimization AI Engineering Harness Engineering（Multi-model Collaboration） AI Agent Development Docker Containerization Deployment Prompt Engineering Compute Management & Low-temperature Deployment AI Local Deployment Tools & Engineering Literacy Git Version Control Command Line（PowerShell / Bash） Markdown Multi-system Proficiency（Win / Linux / macOS / Android / iOS） SSH Remote Management Network Diagnostics & Packet Capture Design & Multimedia Photography（Portrait / Landscape / Documentary） UI Aesthetics & Interaction Design Video Editing & Production Canva / PS Basics Business Judgment Know what's worth doing Investment & Financial Analysis Value Investing（Buffett Philosophy） Fundamental Analysis Technical Analysis Enterprise Valuation（DCF） Financial Modeling Probabilistic Thinking Industry Trend Foresight Business & Project Management Business Development Customer Needs Translation Startup Project Full-cycle Cross-department Collaboration Project Execution & Management Language Proficiency Mandarin（Native） English（IELTS 7.0） Cantonese（Fluent） Jiangzhe Wu Chinese（Intermediate） Triangular Loop Greater than the sum of three The three capabilities are not parallel — they feed each other. Market discovers opportunities, technology builds the product, business judges the direction, iterating back and forth. Market → Tech: Market research discovers what users truly need, tech builds it. Tech without market insight tends to create something nobody uses. Tech → Business: After tech implementation, business judgment decides whether it's worth further investment, how to price it, and when to cut losses. Tech without business judgment easily becomes a cost center. Business → Market: Business analysis identifies which market directions have structural opportunities, marketing translates the product into language consumers want to hear, letting value truly reach users. When different capabilities reinforce each other, that's true scarcity. Full List Below is the complete skills list for reference when you need detailed information. Click on each branch to expand. Expand All Proficient Cross-platform & Mobile Development Flutter Full-platform Development（Android / Windows / Web） Native Android（Kotlin + XML） Responsive Layout, Multi-screen Adaptation, Dark Mode i18n Internationalization & Multi-language App Icons/Splash Screens, Asset Management Packaging, Compilation, Signing, Release Pipeline Desktop Software Development Python + Tkinter VB6 Desktop Programs VBA Office Automation（Excel/Word Macros） Windows Batch Scripting（.bat） PowerShell Advanced Automation AutoHotkey Hotkeys, Window Automation Web Front-end & Site Deployment HTML + CSS + JavaScript Native Development Independent Website Building, Marketing Landing Pages, Portfolio Sites Site Deployment（GitHub Pages / Cloudflare Pages） Domain, DNS Resolution, Static Site Hosting Chrome Browser Extension Development Tampermonkey Script Usage SEO Basic Optimization Data Processing & Networking JSON Processing, Excel/CSV Read/Write Local Storage, Basic Database Operations HTTP/API Calls（Third-party APIs） Web Scraping / Web Collection（Python） Browser DevTools, Network Packet Capture Analysis Toolchain & Efficiency Automation Git Version Control Highly Proficient CLI（PowerShell / Bash / Shell Script） Console Debugging, Log Troubleshooting Markdown Documentation, Tutorials, Copy Layout Environment Setup, SDK Configuration, IDE Proficiency Basic Regex, Basic Encryption/Storage Batch File Processing, Renaming, Automation Scripts Config File Editing（ini / json / yaml） Software Portablization, Streamlining, Shortcut Configuration Compression, Portable Single-file, Installer Creation Multi-environment/Config Switching, Version Management, Changelogs ADB Phone Debugging, PC Remote Control Power Automate OpenClaw Deployment & Usage Cross-platform System Proficiency（Windows / Linux / macOS / Android / iOS troubleshooting） SSH Remote Management, Network Diagnostics, Docker Container Management Prompt Engineering AI Engineering & Automation AI Harness Engineering（Claude Code / Codex / DeepSeek / GPT Multi-model Collaboration） AI Agent Development（AutoApply Series Selenium/Playwright） Docker Containerization, Reverse Proxy, Intranet Penetration Compute Management, Remote Server Low-temperature Deployment AI Local Deployment（Lessons from running AI on local hardware） Design, Multimedia & Content Photography（Portrait/Landscape/Documentary/Product）: Composition, Lighting, Scene Shooting, Raw Selection & Post-processing UI Aesthetics, Interface & Interaction Design Product Structure, Interaction Logic Design Image Processing, Icon Design（Canva / PS Basics） Video Editing, Screen Recording, Screenshots, GIF Creation, Video Production（Proficient） System Theme Customization, Desktop Layout QR Codes, Short Links, Domain Redirects Cloud Drive Direct Links, Sharing, Hotlinking Prevention Basics Product Copy, User Manual Writing AI-assisted Code, Copy, Design Full Pipeline Marketing & Brand Strategy Brand Strategy, Global Marketing, Market Strategy Development Consumer Insights, Customer Journey Mapping, User Growth Funnel Optimization Customer Relationship Management（CRM）, Social Media Traffic Operations Event Planning & Full-cycle Execution（Plan/Execution/Feedback） Marketing Data Analysis, Market Research, User Behavior Analysis AI Marketing, AI-driven Growth, Digital Transformation Implementation A/B Testing, Landing Page Conversion Optimization Marketing Automation, Technology & Innovation Management Investment & Financial Analysis Value Investing（Buffett Philosophy）, Dow Theory, Quantitative Trading Strategies Fundamental Analysis, Technical Analysis, Industry & Company Research Hong Kong/China/US Stock Market Investment Practice Stock/Bond Asset Allocation, Yield Management & Risk Assessment Enterprise Valuation（DCF）, Financial Modeling, Python Modeling Quantitative Analysis, Fixed Income Analysis, Industry Trend Foresight Business & Project Management Business Development, Customer Research, Requirements Implementation Startup Full-cycle（Funding/Market/Product/Operations） Cross-department Collaboration, Product Requirements Alignment, Project Execution Language Proficiency Mandarin（Native） English（Fluent, IELTS 7.0） Cantonese（Fluent） Jiangzhe Wu Chinese（Intermediate） Familiar / Know a Bit System & Operations Basics Shell Scripting Basics Keyboard/Controller Mapping（Tool-level） Development Basics Java Object-oriented Programming Future Plans Backend & Server-side Development API Development（FastAPI / Flask / Node.js / SpringBoot） Login/Registration, Token/JWT, User Permissions Server-side Business Logic, Admin Systems High Concurrency, Caching, Message Queues Database & Operations MySQL / MongoDB / PostgreSQL / Redis Linux Deep Operations, Production Ops Nginx Reverse Proxy, Load Balancing HTTPS, Ops Configuration Frontend Engineering & Frameworks Vue / React Modern Frontend Frameworks npm / yarn / pnpm Engineering Webpack / Vite Build Tools Declined No Free Services No unpaid bidding No free pitching No unpaid trial proposals No free training invitations Financial - No Cooperation No cooperation with insurance brokerage agencies No cooperation with Ponzi scheme projects No cooperation with illegal fundraising/financing No cooperation with forex/precious metals high-leverage trading platforms No cooperation with cryptocurrency contract trading projects No cooperation with unlicensed cross-border wealth management Gray Market - No Cooperation No cooperation with pyramid scheme/MLM entities No cooperation with gray market edge businesses and online debt collection agencies Illegal - No Cooperation No cooperation with unlicensed operators No cooperation with unlicensed real estate agents No cooperation with black/gray illegal operation projects From capabilities to practice, see real marketing cases Explore Marketing → ↑


## Marketing Strategy & Research | Fengyu WANG
URL: https://fengyuwang.com/en/mkt

Marketing Start with data, arrive through expression. Not a monologue, but a dialogue. FengMedia A finance content operating system — turning ideas into a pipeline. Learn More Data First Analysis is the foundation. Without data, a direction is just a guess. Learn More Creativity Amplifies Data tells you where the opportunity is; creativity helps you seize it. Learn More Listen, Then Speak Marketing isn't broadcasting, it's conversation. Understand first, then express. Learn More Global & Local Language, region, culture, and market environment must all be considered. Globalization cannot ignore local context. Learn More Projects Strategies on paper are worthless; only those truly validated matter. Learn More Technical Work → It's not just writing code, it's delivering something usable. Check It Out Content Shouldn't Depend on Inspiration FengMedia — a finance content operating system that turns persona, topics, writing, publishing, and review into a single pipeline. The Tool Where Marketing Meets Expression Marketing lands through expression, and expression needs a tool underneath it — that's the origin of FengMedia. Persona system : core positioning, persona spectrum (calm ↔ fiery), language style, persona boundaries. Content system : four pillars, topic bank, script structure templates, production SOP. Platform distribution : platform matrix + platform-specific rules + social-auto-upload publishing. Quick commands : /publish, /rage-mode, /fetch-topics, /review, /brainstorm. Operations review : daily/weekly/monthly SOP, data review, growth milestones. Open GitHub Data First Without data, a direction is just a guess. The scientific side starts with data and market evidence — using experiments, statistics, behavioral research, and outcome analysis to understand what people truly need and whether a product actually meets those needs. Data First Good marketing practice must start from evidence, including user behavior, market signals, product-market fit, feedback, and verifiable results. Structured Analysis Understand consumer needs through experiments, statistics, and structured analysis — rather than by guessing. Creativity Amplifies Data tells you where the opportunity is; creativity helps you seize it. The artistic side is about how to convey ideas. Posters, images, video, sound, copywriting, and visual language all influence how users perceive a product, remember a brand, and whether an emotional connection is formed. Companies must accurately communicate their products and value to consumers. AI, big data, platform behavior, and mobile usage habits are profoundly shaping today's marketing practices. Listen, Then Speak Marketing isn't broadcasting, it's conversation. Understand first, then express. Marketing is not just a one-way output from company to consumer; it is also a feedback loop from consumer to company: needs must reach the company, and value must reach the consumer. Consumer needs, intentions, and feedback must be truly understood by the company, and the company must accurately communicate its products and value to consumers. Frameworks & Execution Frameworks like 4P, STP, and Service Quality are important, but what really matters is whether they can be translated into execution. Focus Areas AI customer service processes impact trust and retention; SEO and multilingual communication are now practical necessities. 4P and STP remain the foundational frameworks for understanding product, positioning, channels, and communication. Service Quality and AI customer service processes directly impact trust, retention, and relationship building. SEO, prompt-driven communication, multilingual and multi-region dissemination are all realities we must face today. Global & Local Language, region, culture, and market environment must all be considered. Globalization cannot ignore local context. This section covers data-driven research, 4P/STP, service quality, SEO, AI-assisted communication, consumer insights, and the understanding and application of multilingual, multi-region markets. Globalization & Localization Language, region, culture, and market environment must all be considered together. Globalization cannot be separated from local context. Data Research & Consumer Insights Data-driven research, 4P/STP analysis, service quality evaluation, SEO and AI-assisted communication — understanding consumers across different markets within a global framework. Projects Strategies on paper are worthless; only those truly validated matter. FengOffice Content Operations Infrastructure Folds mail, CRM, and Newsletter into one automated chain, so marketing operations no longer scatter across Excel and manual work. See the engineering → Vanytra Tibetan Bracelet Brand Strategy A brand strategy project for the new brand Vanytra, covering market analysis, social media positioning, and target audience research. HONOR European Market Analysis Analyzing HONOR's performance in the European smartphone market, with a focus on growth, competition, and positioning. Apple China Market Strategy Researching the challenges Apple faces in the Chinese market, the competitive landscape, and strategic recommendations. WeChat Pay Wealth Management Positioning A strategic proposal for upgrading WeChat Pay into a daily wealth management gateway. POP MART Integrated Marketing Communications An integrated marketing communications plan for POP MART to increase brand awareness in the Hong Kong market. Burberry CRM Strategy Analysis Conducted on-site visits to Burberry stores, diagnosed missing CRM infrastructure — customer data managed in Excel, online and offline channels not integrated. Proposed a membership tiering strategy, personalized communication plans, and exclusive services for high-net-worth clients to rebuild the value delivery chain from brand to consumer. Market Understanding Make people want to buy, not annoy them Brand & Strategy Brand Strategy Global Marketing Market Strategy Development Consumer Insights Consumer Insights Customer Journey Mapping User Growth Funnel Optimization Operations & Execution CRM Customer Relationship Management Social Media Operations Event Planning & Full-process Execution Data & Analytics Marketing Data Analysis Market Research User Behavior Analysis A/B Testing AI & Growth AI Marketing Digital Transformation Implementation Marketing Automation Growth Hacking Feng Human-in-the-Loop Minimal Answers One framework, four questions, four answers 1. Too Much Content? Drop silos, build systems Control costs, prioritize risk Value delivery, data-driven Embrace artistry, uphold principles 2. What Are the Core Assets? Private corpus Compute calibration model Risk control baseline Vertical LLM 3. How Do Human and AI Collaborate? Human anchors, machines execute Controlled pipeline Hard gates Parameter tuning intervention 4. What Drives It Beyond Philosophy? A bidirectional closed-loop system A data-driven engine An agentic hub An omni-integration base View Full Framework → Beyond data and creativity, engineering delivery capability is also needed See Technical Work → ↑


## Investment Framework | Fengyu WANG
URL: https://fengyuwang.com/en/invest

Investing A value investing-driven framework, refined through market research, economics, finance, and probabilistic thinking FengInvest The most ambitious project so far: an AI-collaborative investment analysis framework. See the flagship It's a Business Every investment is first a business. Explore Framework Moat No moat, no bargain. Understand Moat Beyond Buffett HK, A-share, and US markets each have their own context. Learn More Probabilistic Thinking Range thinking is more honest than point forecasting. Explore Method Theory & Practice Frameworks from books, validation from real decisions. View Cases Read the Blog → Deep thoughts on markets, investing, and technology. Visit Writing Discipline Into Code FengInvest — the most ambitious project so far: an AI-collaborative investment analysis framework, with a seven-layer state machine that enforces the process. A Complete Realization From Philosophy to Engineering "Can I buy this stock?" is broken into 8 executable steps, each done by a dedicated tool plus AI, with each result validated or challenged by the next layer. The state machine blocks short-cuts: without finishing L0 you can't enter M, and without finishing L3 you can't produce a report. Seven-layer process : L0 circle-of-competence → M market data → L1 hard discipline → L2b quant factors and L2a qualitative analysis (in parallel) → L3 debate engine → P portfolio check → L4 structured report. Four AI agents in parallel : Duan / Buffett / Munger / Li Lu perspectives analyze independently, and the results go to the debate engine to be challenged by a contrarian. Data-quality gate : after the M layer writes, PE / forward PE are cross-validated automatically — over 5% difference alerts, over 10% fails. Cross-layer consistency : PE values are validated across layers, and the state machine only accepts verified progress. Web UI : analysis progress and report visualization. View Project Details → It's a Business Every investment is first a business. Don't buy what you wouldn't want to own. I don't view investing as merely "buying and selling stocks." In my view, investing is a comprehensive discipline: it requires Buffett-style business understanding and long-term thinking, as well as market research, economics, finance, probabilistic thinking from mathematics, and a long-term observation of history, culture, institutions, and human nature. Buffett is a crucial intellectual reference for me, but my actual investment approach goes beyond reciting Buffett — it places the core principles of value investing within a more complete research framework. Understand the business first, then the price : I first care about how the business makes money, why customers pay, and whether its competitive advantage can persist — only then do I discuss whether the purchase price is reasonable. Margin of Safety : Even the best company may not be a good investment if its price has already discounted the future. Independent Judgment : I respect market information, but I don't treat market consensus as truth. Long-term Compounding : The core of investing is not high-frequency activity, but letting time become your ally. Moat No moat, no bargain. The sustainability of competitive advantage matters more than current profits. Buffett's most important influence on me is not a particular slogan, but that he brought investing back from "price guessing" to "understanding businesses" and "understanding capital allocation." Circle of competence, margin of safety, moats, management incentives, cash flow quality, long-term holding — these principles have shaped my fundamental view of business value. Circle of Competence : Better to do less than to pretend to know. Moat : Brand, distribution channels, user stickiness, cost advantages, network effects, institutional and cultural factors — all are sources of competitive advantage. Capital Allocation : Whether a company is excellent depends not only on the income statement, but also on how management uses retained earnings. Investment Temperament : Patience, restraint, and waiting are active skills in investing. Beyond Buffett Buffett is an important reference, but not the whole picture. HK, A-share, and US markets each have their own context. After actually entering the markets, I clearly understand that Buffett's methods must be adapted to real-world contexts. Hong Kong stocks, A-shares, and US stocks differ in valuation systems, market structures, investor behavior, regulatory environments, and liquidity characteristics. Therefore, I combine Buffett-style business analysis with market research, policy judgment, risk management, and scenario analysis. Market Research : Industry structure, competitive landscape, user behavior, channel changes, policy impact. Financial Analysis : Balance sheet resilience, free cash flow, capital expenditure, return rates, accounting quality. Probabilistic Thinking : I lean toward range, odds, and expected value thinking. AI-Assisted Research : AI can improve research efficiency, but cannot replace final judgment and accountability. Why Investing is a Comprehensive Discipline In my view, investing is inherently connected to history, culture, economics, and finance. History teaches us how cycles repeat and how human nature repeats mistakes through booms and panics; culture determines what consumers trust and how businesses build enduring brands; economics helps us understand resource allocation, industry structure, and competitive order; finance provides tools for valuation, cash flow, cost of capital, and capital structure; and mathematics makes probability, compounding, expected value, volatility, and risk exposure measurable. Therefore, my investment work is never just about reading financial statements. I also pay attention to corporate history, industry history, institutional environment, management style, user behavior, social psychology, and whether a business that "looks good on the income statement" can truly translate into long-term shareholder returns. Probability, Not Prediction Investing is a game of managing probabilities. Range thinking is more honest than point forecasting. My Analytical Approach Step 1 : Examine policy, demand structure, and competitive landscape in market research. Step 2 : Analyze business model, management incentives, and growth logic. Step 3 : Assess financial integrity, leverage levels, earnings quality, and risk points. Step 4 : Evaluate valuation, downside protection, and implied expectations. Step 5 : Review position sizing, discipline, and the cost of mistakes. Viewing Quantitative Investing Through a Buffett Lens I don't reject quantitative investing. In a sense, Buffett himself places great importance on numbers. The real question is not whether investing originates from quantification, but whether the numbers serve to deepen understanding of the business's essence, or detach from the business and operate on their own. What Buffett would endorse : Quantitative tools can help investors improve discipline and quickly compare valuation, profitability, and risk across a broad range of assets. What Buffett would be cautious about : Models struggle to fully capture management character, corporate culture, customer loyalty, and the durability of moats. My view : Quantitative investing is best used as a screener, diagnostic tool, and risk management tool. My approach : I combine data screening, probabilistic analysis, and structured research with business model judgment, industry structure understanding, and long-term competitive advantage analysis. So my position is not "quantitative investing vs. value investing," but rather "good quantification should serve good investing." Theory & Practice Frameworks from books, validation from real decisions. GE2260 Introduction to Finance Grade: A . Managed a HKD 100,000 simulated investment portfolio in a partnership format, achieving positive returns during the 2022 bear market: Bonds +0.09%, Funds +2.03%, Forex +2.13%, Stocks +1.33%. Covered time deposits, US Treasuries, Hong Kong green bonds, ETFs (NASDAQ 100 / Gold / Bonds), individual stocks (AAPL / KO / TCEHY / TSM / AMZN), and dual-currency deposits. Three-year expected return rate of 12.63%, validating the robustness of low-risk diversified allocation in adverse market conditions. NewWave Capital Venture Fund Analysis Built a VC investment framework from scratch, completed a 6-month portfolio strategy report. Covered industry scanning, valuation analysis, risk management, and post-investment strategies. Participated in fund management structure design as a partner (Industrial Relations). Business Judgment Know what's worth doing Investment & Financial Analysis Value Investing（Buffett Philosophy） Fundamental Analysis Technical Analysis Enterprise Valuation（DCF） Financial Modeling Probabilistic Thinking Industry Trend Foresight Business & Project Management Business Development Customer Needs Translation Startup Project Full-cycle Cross-department Collaboration Project Execution & Management Language Proficiency Mandarin（Native） English（IELTS 7.0） Cantonese（Fluent） Jiangzhe Wu Chinese（Intermediate） Turning business analysis and probabilistic thinking into a system Read Blog Posts → ↑


## Software & Tech Portfolio | Fengyu WANG
URL: https://fengyuwang.com/en/tech

Technology Structure before code, delivery is the goal — from Web to desktop to embedded. Jingxin A minimal meditation guide app — breathing, mindfulness, guidance, and relaxation. Visit Site FengOffice Mail, CRM, and Newsletter in one connected pipeline. Visit Site Search King An unbeatable human-machine search tool — images and text in one grab. Visit Site Question First, Build Later No ambiguous requirements. Think it through before building. Learn How System as Compound Interest PDCA drives progress, layer by layer. Learn How One Dimension is Bias The real world is a web, not a spreadsheet. Explore Perspective Tools Follow Problems Open-source first, AI-accelerated, choose what fits. See Choices Delivery is the Start Code is just a byproduct; delivery is the start. Contact Me Investment Framework → Tools need a business context to create value. Explore One App, Four Ways to Breathe Jingxin — a minimal meditation guide app, breathing, mindfulness, guidance, and relaxation in four modes. Proof of a Cross-Platform Mobile Build Built with Flutter — one codebase that runs on Web / Android / iOS / Windows. A minimal interface that stays focused on meditation itself, undisturbed by feature clutter. Data model : a MeditationSession records duration / mode / completion state. State management : Provider manages the chosen duration and mode, with crisp UI responses. Breathing animation : a custom BreathingCircle component guides the breathing rhythm. Four modes : breathing / mindfulness / guidance / relaxation. Visit Site → GitHub Mail, CRM, and Newsletter in One Chain FengOffice — AI-unified mail and CRM, folding the infrastructure of content operations into one automated pipeline. Where Engineering Delivery Meets Marketing Operations One CLI manages mail, one Docker stack runs Twenty CRM — mail discovery → reply → CRM record, the whole chain wired up. Newsletters are distributed automatically by the Listmonk system. fengmail.py : a CLI mail client, IMAP receive + SMTP reply. Twenty CRM : one-command docker-compose deploy, port 3002. Newsletter : a Listmonk + Postgres subscription system, with AI scripts to add, unsubscribe, and send campaigns. Four-tier mail classification : docs/email-classification.md defines the classification system. Visit Site → GitHub Eighteen Engines, the Best One Wins Super-Invincible-Search-King — a Playwright-powered all-in-one search tool: images, text, web reading, deep crawling, and anti-bot site scraping. Treating "Being Blocked" as the Norm One machine, eighteen engines. CAPTCHAs are skipped automatically, the engine chain falls back by itself, and a real-human browse mode is the final backstop. Five behaviors : image / text / read web / deep crawl / platform fetch (Xueqiu, Bilibili). Twelve image engines + six text engines , covering mainstream and regional search. Six backends : from headless browser to real browser, layered fallbacks. Traceable copyright : each result carries its source and license record. Visit Site → GitHub Question First, Build Later No ambiguous requirements. Break it down until it's measurable and verifiable — that's clarity. How I Usually Approach Software Projects Define the real problem first : What are we solving, who will use it, and what does "done" really mean? Choose the right stack : Prioritize deployment and maintenance over tech for tech's sake. Build in layers : Get the structure and flow right first, then refine visuals and experience. Deliver with launch in mind : Documentation, naming, navigation, meta information — all part of shipping. Advancing with PDCA: plan first, then execute in stages, check, and adjust — never jump into writing messy code. Decouple only after the structure is clear. Don't cram everything together. System as Compound Interest PDCA drives progress. Break down, research, plan, execute, review — layer by layer. Advancing with PDCA Plan first : Define the problem, break down tasks, research solutions, then start building. Then execute : Move forward in stages, each step verifiable. Check and adjust : Review after completing each cycle, then enter the next loop. Research the Structure First, Then Start Building Decouple only after the structure is clear. Don't cram everything together. Reuse everything reusable — extractable modules, styles, components, and workflows are all made reusable when possible. Reuse everything reusable : Extractable modules, styles, components, and workflows are all made reusable when possible. Value adaptability and aesthetics : Landscape and portrait, responsive layout, rounded corners, shadows, modern interface feel — all considered together. One Dimension is Bias The real world isn't a 2D table. Data is a web of relationships, not rows and columns. I Don't Treat Software as Isolated Code I consider user needs, deployment paths, maintenance costs, and how tools fit into real workflows — all together. Product plus operations perspective, debugging and iteration discipline, documentation and handoff awareness — these matter more than the code itself. Data & Integration Work I often connect APIs, spreadsheets, local files, and prompt systems, turning scattered manual steps into running workflows. JSON / CSV / Excel processing HTTP API & glue code integration Prompt-assisted content & workflow systems web-app-template — full-stack TypeScript project template Acquaintance Relation Table — personal CRM system (full-featured pure frontend) Financial reports & market data automated scraping and analysis Tools Follow Problems Open-source first, AI-accelerated. Choose what fits best, not what's flashiest. Research open-source projects first : If a suitable open-source solution exists, I study how others have done it before deciding. When no open-source project exists, research AI solutions : But AI is an accelerator, not a replacement for structural thinking. Code isn't the only focus : Whether the functionality is correct, stable, and usable matters more than simply piling up code. Web & Growth: HTML/CSS/JS delivery, GitHub/Cloudflare Pages, SEO & multilingual. Apps & Automation: Flutter, Python, AutoApply (Selenium→Playwright), UnifiedSearch, cc-connect-docker. Data Workflows: API integration, financial report automation, prompt pipeline systems. Flutter Python JavaScript PowerShell Automation Prompt Engineering Delivery is the Start Code is just a byproduct. Documentation, deployment, maintenance, and iteration — that's where delivery begins. If you want to see specific repositories, code walkthroughs, architecture explanations, or a recruiting-focused technical screening version, I can showcase the most relevant code by scenario: growth tools, internal software, automation tools, or multi-platform builds. Open GitHub View LinkedIn Email Me Technical Implementation Think it, build it Cross-platform & Mobile Development Flutter（Android / Windows / Web） Native Android（Kotlin） Responsive Layout Multi-language Internationalization Full Build & Release Pipeline Desktop Development & Automation Python（Tkinter） VBA Office Automation PowerShell Advanced AutoHotkey Batch Scripting Web & Site Deployment HTML / CSS / JavaScript Independent Website Building GitHub Pages / Cloudflare Pages Domain & DNS Chrome Extension Development SEO Basic Optimization AI Engineering Harness Engineering（Multi-model Collaboration） AI Agent Development Docker Containerization Deployment Prompt Engineering Compute Management & Low-temperature Deployment Tools & Engineering Literacy Git Version Control Command Line（PowerShell / Bash） Markdown Multi-system Proficiency（Win / Linux / macOS / Android / iOS） SSH Remote Management Network Diagnostics & Packet Capture Design & Multimedia Photography（Portrait / Landscape / Documentary） UI Aesthetics & Interaction Design Video Editing & Production Canva / PS Basics Web3 Deep Research From technology fundamentals to business scenarios — a systematic study of blockchain, stablecoins, RWA, and decentralized finance Read Full Research → AI Engineering & Automation Harness Engineering, AI Agent development, Prompt Engineering, and multi-model collaboration — AI is not just a tool, it's a new way of working View AI Topic → Cloud Services Architecture & Practice From Docker containerization to Cloudflare deployment — building scalable, high-availability cloud infrastructure View Cloud Topic → Tools need a business context to create value Explore Investment Framework → With Jensen Huang at HKUST — I'm behind him. He stood before me, yet I felt we were no different — just two people on different pages of the same story. He may be the most important person in the world, but his time bank has fewer deposits than mine. ↑


## The Feng Human-in-the-Loop Structure | Fengyu WANG
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Feng Human-in-the-Loop Structure: Quick Answers 5-Tier Dual-Track Dual-Loop Content Manufacturing Framework 1. Too Much Content? Drop silos, build systems Control costs, prioritize risk Value delivery, data-driven Embrace artistry, uphold principles 2. What Are the Core Assets? Private corpus Compute calibration model Risk control baseline Vertical LLM 3. How Do Human and AI Collaborate? Human anchors, machines execute Controlled pipeline Hard gates Parameter tuning intervention 4. What Drives It Beyond Philosophy? A bidirectional closed-loop system A data-driven engine An agentic hub An omni-integration base From minimal framework to full capability structure View Capabilities → ↑


## Fengyu WANG | Strategy, Investment & Software Portfolio
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识别真需求 → 创造价值 → 系统复制 市场策略 · 价值投资 · 软件工程 三个领域，从同一个底层链条延伸出来。 探索三条主线 → 了解能力结构 → 软件项目 从投资框架到内容生产到服务器管理——独立完成的三个系统 FengInvest 七层状态机强迫执行纪律：62 个工具、52 条回测论断、1300 万行行情数据。 了解详情 → FengMedia 从文案到海报再到视频——内容创作的一站式流程。 了解详情 → FlyGo 把 Windows 电脑变成完整的 NAS 服务器，获得完整的 NAS 功能。 查看技术作品 → 市场策略、投资与代码——一体化视角 三个领域贯穿我的每个项目。无论是产品发布、投资研究还是软件构建，我都带着市场、资本与技术三个视角，帮助团队做出更敏锐、更扎实的判断。 了解我的能力 → 查看方法框架 → 王丰羽（后排） 按主线浏览网站 科学与艺术之间 市场策略与案例 真实品牌案例、消费者洞察与上市规划——从战略框架到实操建议。 查看市场案例 → 买公司，不是买彩票 研究与估值 以价值投资、商业分析与 AI 辅助研究为支撑的长期判断。 探索投资研究 → 从问题到交付 工程与自动化 跨平台开发、自动化系统与 AI 驱动工具——从 Web 到桌面到嵌入式。 查看技术作品 → 博客 洞察与思考 市场策略、价值投资与软件工程——来自真实项目与决策的框架，而非抽象理论。 浏览文章 → 社交动态 文章与更新 关于市场、技术及两者关联的思考——浓缩为几分钟可读完的短文。 关注 LinkedIn → ↑


## 能力结构 | 王丰羽 Fengyu WANG
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能力结构 我做的事跨三个领域，但底层的思考方式只有一套。 市场理解力 让人想买，而不是让人烦 了解市场 技术实现力 想得到，做得出 了解技术 商业判断力 知道什么值得做 了解商业 三角闭环 超越三者之和的价值 了解闭环 完整清单 熟练掌握、略懂、未来要学、谢绝 展开查看 市场学 → 从能力到实践，看市场案例 去看看 市场理解力 让人想买，而不是让人烦 品牌与策略 品牌策略 全球营销 市场战略制定 消费者洞察 消费者洞察 客户旅程地图 用户增长漏斗优化 运营与执行 CRM 客户关系管理 社交媒体运营 活动策划与全流程执行 数据与分析 营销数据分析 市场调研 用户行为分析 A/B Testing AI 与增长 AI 营销 数字化转型落地 营销自动化 增长黑客 技术实现力 想得到，做得出 跨平台与移动开发 Flutter（Android / Windows / Web） 原生 Android（Kotlin） 响应式布局 多语言国际化 打包发布全流程 桌面开发与自动化 Python（Tkinter） VBA Office 自动化 PowerShell 进阶 AutoHotkey 批处理脚本 Web 与站点部署 HTML / CSS / JavaScript 独立网站建设 GitHub Pages / Cloudflare Pages 域名与 DNS Chrome 扩展开发 SEO 基础优化 AI 工程 Harness Engineering（多模型协作） AI Agent 开发 Docker 容器化部署 Prompt Engineering 算力管理与低温部署 AI 本地部署实战 工具与工程素养 Git 版本管理 命令行（PowerShell / Bash） Markdown 多系统精通（Win / Linux / macOS / Android / iOS） SSH 远程管理 网络诊断与抓包 设计与多媒体 摄影（人像 / 风光 / 纪实） UI 审美与交互设计 视频剪辑与制作 Canva / PS 基础 商业判断力 知道什么值得做 投资与金融分析 价值投资（巴菲特理念） 基本面分析 技术面分析 企业估值（DCF） 财务模型分析 概率思维 行业趋势前瞻 商务与项目管理 商务拓展 客户需求转化 创业项目全流程 跨部门协作 项目推进与管理 语言能力 普通话（母语） 英语（雅思 7.0） 粤语（流利） 江浙吴语（中级） 三角闭环 超越三者之和的价值 三个能力不是并列的——它们是互相喂的。市场发现机会，技术实现产品，商业判断方向，来回验证。 市场 → 技术： 市场调研发现用户真正需要什么，技术把它做出来。没有市场洞察的技术，容易造出没人用的东西。 技术 → 商业： 技术实现之后，商业判断决定它值不值得继续投入、怎么定价、什么时候止损。没有商业判断的技术，容易变成成本中心。 商业 → 市场： 商业分析判断哪些市场方向有结构性机会，市场能力负责把产品翻译成消费者愿意听的语言，让价值真正到达用户。 当不同的能力相互增强的时候，这就是真正的稀缺。 完整清单 以下是完整的技能清单，供需要详细了解时参考。点击各分支展开。 展开全部 熟练掌握 跨平台 & 移动开发 Flutter 全平台开发（Android / Windows / Web） 原生 Android（Kotlin + XML） 响应式布局、多屏幕适配、深色模式 i18n 国际化多语言 APP 图标/启动图、资源处理 打包、编译、签名、发布全流程 桌面软件开发 Python + Tkinter VB6 桌面程序 VBA Office 自动化（Excel/Word 宏） Windows 批处理脚本（.bat） PowerShell 进阶自动化 AutoHotkey 快捷键、窗口自动化 Web 前端 & 网站部署 HTML + CSS + JavaScript 原生开发 独立网站建设、营销落地页、作品集站点 网站部署（GitHub Pages / Cloudflare Pages） 域名、DNS 解析、静态站点托管 Chrome 浏览器扩展开发 油猴脚本使用 SEO 基础优化 数据处理与网络 JSON 处理、Excel / CSV 读写 本地存储、数据库基础操作 HTTP/API 调用（第三方接口） Web Scraping / Web 采集（Python） 浏览器开发者工具、网络抓包分析 工具链 & 效率自动化 Git 版本管理 命令行高度熟练（PowerShell / Bash / Shell Script） 控制台调试、日志排错 Markdown 文档、教程、文案排版 环境安装、SDK 配置、IDE 熟练使用 基础正则、基础加密/存储 文件批量处理、重命名、自动化脚本 配置文件修改（ini / json / yaml） 软件绿化、精简、快捷方式配置 压缩打包、绿色单文件、安装包制作 多环境/配置切换、版本管理、更新日志 ADB 手机调试、电脑控机 Power Automate OpenClaw 部署与使用 跨平台系统精通（Windows / Linux / macOS / Android / iOS 五系统排错） SSH 远程管理、网络诊断、Docker 容器管理 Prompt Engineering（提示工程） AI 工程与自动化 AI Harness Engineering（Claude Code / Codex / DeepSeek / GPT 多模型协作） AI Agent 开发（AutoApply 系列 Selenium/Playwright） Docker 容器化部署、反向代理、内网穿透 算力管理、远程服务器低温部署 AI 本地部署实战（本地部署 AI 的經驗教訓） 设计、多媒体与内容 摄影（人像/风光/纪实/产品）：构图、用光、场景拍摄、原片筛选与后期 UI 审美、界面美观与交互设计 产品结构、交互逻辑设计 图片处理、图标设计（Canva / PS 基础） 视频剪辑、录屏、截图、GIF 制作、影片制作（熟练） 系统主题美化、桌面布局 二维码、短链接、域名跳转 网盘直链、分享、防盗链基础 产品文案、使用说明撰写 AI 辅助生成代码、文案、设计全流程 市场营销与品牌策略 品牌策略、全球营销、市场战略制定 消费者洞察、客户旅程地图、用户增长漏斗优化 客户关系管理（CRM）、社交媒体引流运营 活动策划与全流程执行（方案/执行/反馈） 营销数据分析、市场调研、用户行为分析 AI 营销、人工智能驱动增长、数字化转型落地 A/B Testing、Landing Page 转化优化 营销自动化、科技与创新管理 投资与金融分析 价值投资（巴菲特理念）、道氏理论、量化交易策略 基本面分析、技术面分析、行业与企业研究 港股/A股/美股市场投资实操 股票/债券资产配置、收益管理与风险判断 企业估值（DCF 估值）、财务模型分析、Python 建模 量化分析、固定收益分析、行业趋势前瞻 商务与项目管理 商务拓展、客户调研、需求转化落地 创业项目全流程（融资/市场/产品/运营） 跨部门协作、产品需求对接、项目推进 语言能力 普通话（母语） 英语（流利，雅思7.0） 粤语（流利） 江浙吴语（中级） 略懂 / 会一点 系统与运维基础 Shell 脚本基础 键盘/手柄映射（工具级） 开发基础 Java 面向对象编程 未来要学 后端与服务端开发 API 接口开发（FastAPI / Flask / Node.js / SpringBoot） 登录注册、Token/JWT、用户权限 服务端业务、后台管理系统 高并发、缓存、消息队列 数据库与运维 MySQL / MongoDB / PostgreSQL / Redis Linux 深度操作、生产运维 Nginx 反向代理、负载均衡 HTTPS、运维配置 前端工程化 & 框架 Vue / React 现代前端框架 npm / yarn / pnpm 工程化 Webpack / Vite 构建工具 谢绝 不提供免费服务 不参与无偿投标 不开展免费比稿 不提供无酬方案试做 不参加各类免费培训邀约 金融类不合作 谢绝保险经纪相关机构合作 谢绝各类资金盘项目合作 谢绝非法集资理财相关业态合作 谢绝外汇贵金属高杠杆交易平台合作 谢绝虚拟货币合约交易相关项目合作 谢绝无证跨境理财相关业态合作 灰产灰边类不合作 谢绝传销直销类主体合作 谢绝灰产擦边业态以及网贷催收类机构合作 违规违法类不合作 谢绝无牌照经营相关主体合作 谢绝无证房产中介相关合作 谢绝黑色灰色违规运营相关项目合作 从能力到实践，看真实市场案例 探索市场学 → ↑


## 市场学 | 王丰羽 Fengyu WANG
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市场学 从数据出发，用表达抵达。不是单向输出，是双向联系。 FengMedia 财经内容操作系统，把想法变成流水线。 了解更多 数据先说话 分析为本。没有数据支撑的方向，只是猜测。 了解更多 创意推一把 数据告诉你机会在哪，创意让你抓住它。 了解更多 听，再说 营销不是广播，是对话。先理解，再表达。 了解更多 全球与本地 语言、地区、文化、市场环境都要一起考虑，全球化不能脱离本地语境。 了解更多 项目 策略写在纸上不值钱，真正验证过才有意义。 了解更多 技术作品 → 不只是写代码，是交付能用的东西。 去看看 内容不该靠灵感 FengMedia——财经内容操作系统，把人设、选题、写稿、发布、复盘收进一条流水线。 市场与表达的落地工具 市场学要用表达落地，表达需要工具兜底——这就是 FengMedia 的起点。 人设系统 ：核心定位、人设光谱（平静 ↔ 暴躁）、语言风格、人设边界。 内容系统 ：四大支柱、话题库、脚本结构模板、生产 SOP。 平台分发 ：平台矩阵 + 小红书/B站/抖音专属规则 + social-auto-upload 自动发布。 快捷指令 ：/publish、/rage-mode、/fetch-topics、/review、/brainstorm。 运营复盘 ：日周月 SOP、数据复盘、增长里程碑。 查看官网 → GitHub 数据先说话 没有数据支撑的方向，只是猜测。 科学的一面，是从数据出发、从市场证明出发，通过实验、统计、行为研究和结果分析去理解人们到底需要什么，产品到底是不是符合需求。 数据先行 好的市场学实践一定要从证据出发，包括用户行为、市场信号、匹配度、反馈和可验证结果。 结构化分析 通过实验、统计和结构化分析去理解消费者需求，而不是靠猜。 创意推一把 数据告诉你机会在哪，创意让你抓住它。 艺术的一面，是如何把理念传达出去。海报、图片、视频、声音、文案和视觉语言，都会影响用户如何理解产品、如何记住品牌，以及是否形成情感联系。 公司要把产品与价值准确传达到消费者。AI、大数据、平台行为和手机使用习惯，正在深刻影响今天的市场学实践。 听，再说 营销不是广播，是对话。先理解，再表达。 市场学不是只有公司到消费者的单向输出，它同时也是消费者到公司的反馈回路：需求要传到公司，价值也要传到消费者。 消费者的需求、意图与反馈要被公司真正理解，公司也要把产品与价值准确传达到消费者。 框架与执行并重 4P、STP、服务质量这些框架很重要，但真正关键的是能不能把它们落到执行。 关注重点 AI 客服流程影响信任与留存，SEO 与多语言传播已是现实要求。 4P 与 STP 仍然是理解产品、定位、渠道和传播的基础框架。 Service Quality 和 AI 客服流程，会直接影响信任、留存和关系建立。 SEO、prompt 驱动沟通、多语言与多地区传播，都是现在必须面对的现实。 全球与本地 语言、地区、文化、市场环境都要一起考虑，全球化不能脱离本地语境。 这一部分围绕数据驱动研究、4P / STP、服务质量、SEO、AI 辅助沟通、消费者洞察，以及多语言、多地区市场的理解与应用展开。 全球化与本地化 语言、地区、文化、市场环境都要一起考虑，全球化不能脱离本地语境。 数据研究与消费者洞察 数据驱动研究、4P / STP 分析、服务质量评估、SEO 与 AI 辅助沟通——在全球化框架下理解不同市场的消费者。 项目 策略写在纸上不值钱，真正验证过才有意义。 FengOffice 内容运营基础设施 把邮件、CRM、Newsletter 收进一条自动化链路，市场操作不再散落在 Excel 和人工里。 看工程落地 → Vanytra 藏式手链品牌策略 新品牌 Vanytra 的品牌策略项目，涵盖市场分析、社交媒体定位和目标受众研究。 HONOR 欧洲市场分析 分析 HONOR 在欧洲智能手机市场的表现，重点关注增长、竞争与定位。 Apple 中国市场策略 研究 Apple 在中国市场面临的挑战、竞争格局及策略建议。 微信支付财富管理定位 为微信支付升级为日常财富管理入口提出的战略提案。 POP MART 综合营销传播 为 POP MART 制定的综合营销传播计划，提升香港市场品牌知名度。 Burberry CRM 策略分析 实地走访 Burberry 门店，诊断 CRM 基础设施缺失——客户数据以 Excel 管理、线上线下未打通。提出会员分层策略、个性化沟通方案与高净值客户专属服务，重建品牌到消费者的价值传递链。 市场理解力 让人想买，而不是让人烦 品牌与策略 品牌策略 全球营销 市场战略制定 消费者洞察 消费者洞察 客户旅程地图 用户增长漏斗优化 运营与执行 CRM 客户关系管理 社交媒体运营 活动策划与全流程执行 数据与分析 营销数据分析 市场调研 用户行为分析 A/B Testing AI 与增长 AI 营销 数字化转型落地 营销自动化 增长黑客 Feng人机合作自动化范式 极简解答 一套框架，四问四答 一、内容过剩怎么办？ 弃单点，建系统 控成本，重风控 重交付，数据驱动 讲艺术，重理念 二、核心资产是什么？ 私有语料库 算力精算模 风控标准线 垂直大模型 三、人机怎么协作？ 人定锚，机干活 受控管线 硬性门禁 调参介入 四、除理念靠什么？ 靠"双向闭环"系统 靠"数据驱动引擎" 靠"智能体中枢" 靠"全域融合阵地" 查看完整框架 → 数字和创意之外，还需要工程交付能力 看看技术作品 → ↑


## 投资框架 | 王丰羽 Fengyu WANG
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投资 以价值投资为主线，以市场研究、经济学、金融学与概率思维完善判断 FengInvest 迄今为止最具有野心的项目：AI 协作投资分析框架。 了解旗舰项目 这是生意 每一笔投资，首先是一桩生意。 了解框架 护城河 没有壁垒，再便宜也不便宜。 了解护城河 不只是巴菲特 港股、A股、美股各有不同语境。 了解更多 概率思维 区间思维比点预测更诚实。 了解方法 学术与实践 框架来自书本，验证来自真实决策。 查看案例 阅读博客 → 市场、投资与技术的深度思考。 去看看 把纪律写进代码 FengInvest——迄今为止最具有野心的项目：AI 协作投资分析框架，七层状态机强制流程。 从理念到工程化的完整落地 把「这个股票能不能买」拆成 8 个可执行步骤，每步由专用工具加 AI 完成，结果被下一层验证或挑战。状态机拦截跳步：未完成 L0 无法进入 M，未完成 L3 无法出报告。 七层流程 ：L0 能力圈确认 → M 市场数据 → L1 硬纪律 → L2b 量化因子与 L2a 定性分析（并行）→ L3 碰撞引擎 → P 组合检查 → L4 结构化报告。 4 个 AI Agent 并行定性 ：段永平 / 巴菲特 / 芒格 / 李录四个视角独立分析，结果交给碰撞引擎反方挑战。 数据质量门禁 ：M 层写入后自动交叉验证 PE / Forward PE，差异超过 5% 报警，超过 10% 判定失败。 跨层一致性 ：PE 值跨层校验，状态机只接受带验证的推进。 Web UI ：分析进度与报告可视化。 查看项目详情 → 这是生意 每一笔投资，首先是一桩生意。不想拥有的，别买。 我并不把投资理解成单纯的"买卖股票"。在我看来，投资是一门综合学问：它既需要巴菲特式的商业理解和长期主义，也离不开市场研究、经济学、金融学、数学中的概率思维，以及对历史、文化、制度和人性的长期观察。巴菲特是我非常重要的思想参照，但我的实际投资方法并不止于复述巴菲特，而是把价值投资的核心原则放进更完整的研究框架中。 先理解企业，再理解价格 ：我首先关心企业如何赚钱、客户为什么买单、竞争优势能否持续，然后才讨论买入价格是否合理。 安全边际 ：再好的公司，如果价格已经透支未来，也可能不是好投资。 独立判断 ：我尊重市场信息，但不把市场共识当成真理。 长期复利 ：投资的核心不是高频动作，而是让时间成为朋友。 护城河 没有壁垒，再便宜也不便宜。竞争优势的持续性比当期的利润更重要。 巴菲特对我最重要的影响，不是某个口号，而是他把投资从"猜价格"重新拉回到"理解企业"和"理解资本配置"上。能力圈、安全边际、护城河、管理层激励、现金流质量、长期持有，这些原则塑造了我对企业价值的底层看法。 能力圈 ：宁可少做，也不装懂。 护城河 ：品牌、渠道、用户粘性、成本优势、网络效应、制度与文化，都是竞争优势的来源。 资本配置 ：一家企业是否优秀，不只看利润表，更要看管理层如何使用留存收益。 投资心性 ：耐心、克制、等待，是投资中的主动能力。 不只是巴菲特 巴菲特是重要参照，但不是全部。港股、A股、美股各有不同语境。 真正进入市场之后，我很清楚巴菲特的方法必须结合现实语境来使用。港股、A股和美股在估值体系、市场结构、投资者行为、监管环境和流动性特征上都不完全一样，所以我会把巴菲特式的企业分析，和市场研究、政策判断、风险管理、情景分析结合起来。 市场研究 ：行业结构、竞争格局、用户行为、渠道变化、政策影响。 财务分析 ：资产负债表韧性、自由现金流、资本开支、回报率、会计质量。 概率思维 ：我更倾向于区间、赔率和期望值思维。 AI辅助研究 ：AI可以提高研究效率，但不能代替最终判断与责任承担。 投资为何是一门综合学问 在我看来，投资与历史、文化、经济学、金融学之间本来就是互相连接的。历史告诉我们周期如何反复，人性如何在繁荣和恐慌中重复犯错；文化决定消费者信任什么、企业如何建立长期品牌；经济学帮助理解资源配置、产业结构和竞争秩序；金融学提供估值、现金流、资本成本、资本结构等工具；数学则让概率、复利、期望值、波动与风险暴露变得可衡量。 因此，我的投资工作从来不只是读财报。我会同时关注企业史、行业史、制度环境、管理层风格、用户行为、社会心理，以及"利润表上看起来不错"的生意，是否真的能长期转化为股东回报。 概率，不是预测 投资是管理概率的游戏。区间思维比点预测更诚实。 我的分析路径 第一步 ：看市场研究中的政策、需求结构与竞争格局。 第二步 ：看商业模式、管理层激励与扩张逻辑。 第三步 ：看财务真实度、杠杆水平、利润含金量和风险点。 第四步 ：看估值、下行保护和隐含预期。 第五步 ：看仓位、纪律与错误代价。 用巴菲特思想看量化投资 我并不排斥量化投资。某种意义上，巴菲特本身就非常重视数字。真正的问题不在于投资源不源于量化，而在于数字究竟是在服务于对企业本质的理解，还是脱离了企业本身而自我运转。 巴菲特会认可的部分 ：量化工具可以帮助投资者提高纪律性，并在大范围标的中快速比较估值、盈利能力与风险。 巴菲特会警惕的部分 ：模型很难完整理解管理层品格、企业文化、用户忠诚度和护城河的耐久性。 我的看法 ：量化投资最适合作为筛选器、诊断工具和风险管理工具。 我的做法 ：我把数据筛选、概率分析和结构化研究，与商业模式判断、产业结构理解和长期竞争优势分析结合起来。 所以我的立场不是"量化投资对价值投资"，而是"好的量化应该服务于好的投资"。 学术与实践 框架来自书本，验证来自真实决策。 GE2260 Introduction to Finance 成绩：A 。以小组合伙形式管理 10 万港币模拟投资组合，在 2022 年熊市环境下实现正回报：债券 +0.09%、基金 +2.03%、外汇 +2.13%、股票 +1.33%。覆盖定存、美国国债、香港绿色债券、ETF（NASDAQ 100 / 黄金 / 债券）、个股（AAPL / KO / TCEHY / TSM / AMZN）与双币存款。三年期预期回报率 12.63%，验证了低风险分散配置在恶劣市场中的稳健性。 NewWave Capital 创投基金分析 从零搭建 VC 投资框架，完成 6 个月投资组合策略报告。涵盖行业扫描、估值分析、风险管理与投后策略。以合伙人身份（Industrial Relations）参与基金管理架构设计。 商业判断力 知道什么值得做 投资与金融分析 价值投资（巴菲特理念） 基本面分析 技术面分析 企业估值（DCF） 财务模型分析 概率思维 行业趋势前瞻 商务与项目管理 商务拓展 客户需求转化 创业项目全流程 跨部门协作 项目推进与管理 语言能力 普通话（母语） 英语（雅思 7.0） 粤语（流利） 江浙吴语（中级） 把企业分析与概率思维变成一个系统 阅读博客文章 → ↑


## 技术 | 王丰羽 Fengyu WANG
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技术 结构设计先于代码，交付才是目的——从 Web 到桌面到嵌入式。 静心 Jingxin 极简冥想引导 App——呼吸、正念、引导、放松。 了解详情 FengOffice 邮件、CRM、Newsletter，一条链。 了解详情 Search King 无敌人机协作搜索器，搜图搜文字一把抓。 了解详情 不问对，不开始 不接受模糊需求，先想清楚再做。 了解方法 系统即复利 PDCA 推着走，层层递进。 了解方法 一维即偏见 真实世界是网状关系，不是表格。 了解视角 工具从问题 开源优先，AI 加速，选最合适的。 了解选择 交付为开始 代码只是中间产物，交付才是开始。 联系我 投资框架 → 工具需要有商业场景才有价值。 去看看 一个 App，四种呼吸方式 静心 Jingxin——极简风格的冥想引导应用，呼吸、正念、引导、放松四种模式。 跨平台移动作品的实证 用 Flutter 构建，一套代码跑通 Web / Android / iOS / Windows。极简界面，专注冥想本身，不被功能堆砌打扰。 数据模型 ： MeditationSession 记录时长 / 模式 / 完成状态。 状态管理 ：Provider 管理所选时长与模式，界面响应清晰。 呼吸动画 ：自绘 BreathingCircle 组件，引导呼吸节奏。 四种模式 ：呼吸 / 正念 / 引导 / 放松。 查看官网 → GitHub 邮件、CRM、Newsletter，一条链 FengOffice——AI 统一邮件与 CRM，把内容运营的基础设施收进一条自动化链路。 技术交付与市场运营的交汇点 一个 CLI 管邮件，一个 Docker 栈跑 Twenty CRM，邮件发现 → 回复 → CRM 录入，完整链路打通。新闻稿由 Newsletter 系统（Listmonk）自动分发。 fengmail.py ：CLI 邮件客户端，IMAP 收信 + SMTP 回复。 Twenty CRM ：docker-compose 一键部署，端口 3002。 Newsletter ：Listmonk + Postgres 订阅系统，AI 管理脚本加订阅、退订、发 campaign。 四级邮件分类 ：docs/email-classification.md 定义分类体系。 查看官网 → GitHub 十八路引擎，谁行谁上 Super-Invincible-Search-King——Playwright 驱动的全能搜索器，搜图、搜文字、读网页、深度爬取、反爬网站抓取。 把「被拦」当成常态处理 一台机器，十八路引擎。遇到验证码自动跳过、引擎链自动回退、真人浏览模式兜底。 五种行为 ：搜图 / 搜文字 / 读网页 / 深度爬取 / 平台抓取（雪球、B站）。 十二路图片引擎 + 六路文字引擎 ，覆盖主流与地区性搜索。 六种后端 ：从无头浏览器到真实浏览器，层层兜底。 版权可追溯 ：每个结果带来源与许可证记录。 查看官网 → GitHub 不问对，不开始 不接受模糊需求。拆到可量化、可验证，才叫清楚。 我通常怎么做软件项目 先定义真实问题 ：解决什么、谁来用、什么叫真正完成。 选最合适的栈 ：优先考虑部署与维护，而不是为了技术而技术。 分层构建 ：先把结构和流程做对，再继续打磨视觉与体验。 带着发布意识交付 ：文档、命名、导航、元信息，都是正式上线的一部分。 用 PDCA 推进：先规划，再按阶段执行、检查、修正，而不是一上来就乱写。结构想清楚以后再解耦，不能把所有东西乱塞在一起。 系统即复利 PDCA 推着走。拆解、研究、规划、执行、检查，层层递进。 用 PDCA 推进 先规划 ：定义问题、拆解任务、研究方案，再动手。 再执行 ：按阶段推进，每一步都可验证。 检查修正 ：完成一个闭环后复盘，再进入下一个循环。 先研究结构，再开始做项目 结构想清楚以后再解耦，不能把所有东西乱塞在一起。能复用的全部复用——可抽离的模块、样式、组件和流程，我都会尽量做成可复用。 能复用的全部复用 ：可抽离的模块、样式、组件和流程，都会尽量做成可复用。 重视适应性与美观 ：横屏竖屏、响应式布局、圆角、阴影、现代界面感，这些都会一起考虑。 一维即偏见 真实世界不是二维表格。数据是网状关系，不是行列。 我不会把软件当成孤立代码 我会一起考虑用户需求、部署路径、维护成本，以及工具如何嵌入真实流程。产品加运营视角、调试与迭代纪律、文档与交接意识——这些比代码本身更重要。 数据与集成工作 我经常把 API、表格、本地文件、提示词系统接起来，把原本零散的手工步骤收束成能运行的工作流。 JSON / CSV / Excel 处理 HTTP API 与胶水代码集成 提示词辅助内容与流程系统 web-app-template 全栈 TypeScript 项目模板 熟人关系表 个人 CRM 系统（全功能纯前端） 财务报表与行情数据自动化抓取分析 工具从问题 开源优先，AI 加速，选最合适的而不是最炫的。 优先研究开源项目 ：如果已有合适的开源方案，我会先研究别人的实现，再决定怎么做。 没有开源项目时再研究 AI 方案 ：但 AI 只是加速器，不是替代结构思考的东西。 代码不是唯一重点 ：功能是否正确、是否稳定、是否好用，比单纯代码堆砌更重要。 Web 与增长：HTML/CSS/JS 交付、GitHub/Cloudflare Pages、SEO 与多语言。 应用与自动化：Flutter、Python、AutoApply（Selenium→Playwright）、UnifiedSearch、cc-connect-docker。 数据工作流：API 集成、财报自动化、提示词流程系统。 Flutter Python JavaScript PowerShell Automation Prompt Engineering 交付为开始 代码只是中间产物。文档、部署、维护、迭代，才是交付的开始。 如果你想看具体仓库、代码讲解、架构说明，或者需要偏招聘视角的技术筛选版本，我可以按场景展示最相关的代码：增长工具、内部软件、自动化工具或多平台构建。 打开 GitHub 查看 LinkedIn 邮件联系我 技术实现力 想得到，做得出 跨平台与移动开发 Flutter（Android / Windows / Web） 原生 Android（Kotlin） 响应式布局 多语言国际化 打包发布全流程 桌面开发与自动化 Python（Tkinter） VBA Office 自动化 PowerShell 进阶 AutoHotkey 批处理脚本 Web 与站点部署 HTML / CSS / JavaScript 独立网站建设 GitHub Pages / Cloudflare Pages 域名与 DNS Chrome 扩展开发 SEO 基础优化 AI 工程 Harness Engineering（多模型协作） AI Agent 开发 Docker 容器化部署 Prompt Engineering 算力管理与低温部署 工具与工程素养 Git 版本管理 命令行（PowerShell / Bash） Markdown 多系统精通（Win / Linux / macOS / Android / iOS） SSH 远程管理 网络诊断与抓包 设计与多媒体 摄影（人像 / 风光 / 纪实） UI 审美与交互设计 视频剪辑与制作 Canva / PS 基础 Web3 深度认知与专题研究 从技术底层到商业场景——区块链、稳定币、RWA 与去中心化金融的系统性研究 阅读完整研究 → AI 工程与自动化 Harness Engineering、AI Agent 开发、Prompt Engineering 与多模型协作——AI 不只是工具，而是新的工作方式 查看 AI 专题 → 云服务架构与实战 从 Docker 容器化到 Cloudflare 部署——构建可扩展、高可用的云基础设施 查看云服务专题 → 工具需要有商业场景才有价值 探索投资框架 → 与黄仁勋于HKUST合影——我在他的后面。 他站在我面前，我却觉得我们并无不同——不过是同一段故事里，翻到了不同的页码。他也许是这世上最重要的人，但他的时间银行里，存款不如我多。 ↑


## Feng人机合作自动化范式 | 王丰羽 Fengyu WANG
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Feng人机合作自动化范式 极简解答 一套框架，四问四答 一、内容过剩怎么办？ 弃单点，建系统 控成本，重风控 重交付，数据驱动 讲艺术，重理念 二、核心资产是什么？ 私有语料库 算力精算模 风控标准线 垂直大模型 三、人机怎么协作？ 人定锚，机干活 受控管线 硬性门禁 调参介入 四、除理念靠什么？ 靠"双向闭环"系统 靠"数据驱动引擎" 靠"智能体中枢" 靠"全域融合阵地" 从极简框架到完整能力结构 查看能力结构 → ↑


## Fengyu WANG | Strategy, Investment & Software Portfolio
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識別真需求 → 創造價值 → 系統複製 市場策略 · 價值投資 · 軟件工程 三個領域，從同一個底層鏈條延伸出來。 探索三條主線 → 了解能力結構 → 軟件項目 從投資框架到內容生產到服務器管理——獨立完成的三個系統 FengInvest 七層狀態機強迫執行紀律：62 個工具、52 條回測論斷、1300 萬行行情數據。 了解詳情 → FengMedia 從文案到海報再到視頻——內容創作的一站式流程。 了解詳情 → FlyGo 把 Windows 電腦變成完整的 NAS 服務器，獲得完整的 NAS 功能。 查看技術作品 → 市場策略、投資與代碼——一體化視角 三個領域貫穿我的每個項目。無論是產品發布、投資研究還是軟件構建，我都帶著市場、資本與技術三個視角，幫助團隊做出更敏銳、更扎實的判斷。 了解我的能力 → 查看方法框架 → 王豐羽（後排） 瀏覽主線 科學與藝術之間 市場策略與案例 真實品牌案例、消費者洞察與上市規劃——從戰略框架到實操建議。 查看市場案例 → 買公司，不是買彩票 研究與估值 以價值投資、商業分析與 AI 輔助研究為支撐的長期判斷。 探索投資研究 → 從問題到交付 工程與自動化 跨平台開發、自動化系統與 AI 驅動工具——從 Web 到桌面到嵌入式。 查看技術作品 → 網誌 洞察與思考 市場策略、價值投資與軟件工程——來自真實項目與決策的框架，而非抽象理論。 瀏覽文章 → 社交動態 文章與更新 關於市場、技術及兩者關聯的思考——濃縮為幾分鐘可讀完的短文。 關注 LinkedIn → ↑


## 能力結構 | 王豐羽 Fengyu WANG
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能力結構 我做的事跨三個領域，但底層的思考方式只有一套。 市場理解力 讓人想買，而不是讓人煩 了解市場 技術實現力 想得到，做得出 了解技術 商業判斷力 知道什麼值得做 了解商業 三角閉環 超越三者之和的價值 了解閉環 完整清單 熟練掌握、略懂、未來要學、謝絕 展開查看 市場學 → 從能力到實踐，看市場案例 去看看 市場理解力 讓人想買，而不是讓人煩 品牌與策略 品牌策略 全球營銷 市場戰略制定 消費者洞察 消費者洞察 客戶旅程地圖 用戶增長漏斗優化 運營與執行 CRM 客戶關係管理 社交媒體運營 活動策劃與全流程執行 數據與分析 營銷數據分析 市場調研 用戶行為分析 A/B Testing AI 與增長 AI 營銷 數字化轉型落地 營銷自動化 增長黑客 技術實現力 想得到，做得出 跨平台與移動開發 Flutter（Android / Windows / Web） 原生 Android（Kotlin） 響應式佈局 多語言國際化 打包發佈全流程 桌面開發與自動化 Python（Tkinter） VBA Office 自動化 PowerShell 進階 AutoHotkey 批處理腳本 Web 與站點部署 HTML / CSS / JavaScript 獨立網站建設 GitHub Pages / Cloudflare Pages 域名與 DNS Chrome 擴展開發 SEO 基礎優化 AI 工程 Harness Engineering（多模型協作） AI Agent 開發 Docker 容器化部署 Prompt Engineering 算力管理與低溫部署 AI 本地部署實戰 工具與工程素養 Git 版本管理 命令列（PowerShell / Bash） Markdown 多系統精通（Win / Linux / macOS / Android / iOS） SSH 遠程管理 網絡診斷與抓包 設計與多媒體 攝影（人像 / 風光 / 紀實） UI 審美與交互設計 視頻剪輯與製作 Canva / PS 基礎 商業判斷力 知道什麼值得做 投資與金融分析 價值投資（巴菲特理念） 基本面分析 技術面分析 企業估值（DCF） 財務模型分析 概率思維 行業趨勢前瞻 商務與項目管理 商務拓展 客戶需求轉化 創業項目全流程 跨部門協作 項目推進與管理 語言能力 普通話（母語） 英語（雅思 7.0） 粵語（流利） 江浙吳語（中級） 三角閉環 超越三者之和的價值 三個能力不是並列的——它們是互相餵的。市場發現機會，技術實現產品，商業判斷方向，來回驗證。 市場 → 技術： 市場調研發現用戶真正需要什麼，技術把它做出來。沒有市場洞察的技術，容易造出沒人用的東西。 技術 → 商業： 技術實現之後，商業判斷決定它值不值得繼續投入、怎麼定價、什麼時候止損。沒有商業判斷的技術，容易變成成本中心。 商業 → 市場： 商業分析判斷哪些市場方向有結構性機會，市場能力負責把產品翻譯成消費者願意聽的語言，讓價值真正到達用戶。 當不同的能力互相增強的時候，這就是真正的稀缺。 完整清單 以下是完整的技能清單，供需要詳細了解時參考。點擊各分支展開。 展開全部 熟練掌握 跨平台 & 移動開發 Flutter 全平台開發（Android / Windows / Web） 原生 Android（Kotlin + XML） 響應式佈局、多屏幕適配、深色模式 i18n 國際化多語言 APP 圖標/啟動圖、資源處理 打包、編譯、簽名、發佈全流程 桌面軟件開發 Python + Tkinter VB6 桌面程序 VBA Office 自動化（Excel/Word 宏） Windows 批處理腳本（.bat） PowerShell 進階自動化 AutoHotkey 快捷鍵、窗口自動化 Web 前端 & 網站部署 HTML + CSS + JavaScript 原生開發 獨立網站建設、營銷落地頁、作品集站點 網站部署（GitHub Pages / Cloudflare Pages） 域名、DNS 解析、靜態站點托管 Chrome 瀏覽器擴展開發 油猴腳本使用 SEO 基礎優化 數據處理與網絡 JSON 處理、Excel / CSV 讀寫 本地存儲、數據庫基礎操作 HTTP/API 調用（第三方接口） Web Scraping / Web 採集（Python） 瀏覽器開發者工具、網絡抓包分析 工具鏈 & 效率自動化 Git 版本管理 命令行高度熟練（PowerShell / Bash / Shell Script） 控制台調試、日誌排錯 Markdown 文檔、教程、文案排版 環境安裝、SDK 配置、IDE 熟練使用 基礎正則、基礎加密/存儲 文件批量處理、重命名、自動化腳本 配置文件修改（ini / json / yaml） 軟件綠化、精簡、快捷方式配置 壓縮打包、綠色單文件、安裝包製作 多環境/配置切換、版本管理、更新日誌 ADB 手機調試、電腦控機 Power Automate OpenClaw 部署與使用 跨平台系統精通（Windows / Linux / macOS / Android / iOS 五系統排錯） SSH 遠程管理、網絡診斷、Docker 容器管理 Prompt Engineering（提示工程） AI 工程與自動化 AI Harness Engineering（Claude Code / Codex / DeepSeek / GPT 多模型協作） AI Agent 開發（AutoApply 系列 Selenium/Playwright） Docker 容器化部署、反向代理、內網穿透 算力管理、遠程服務器低溫部署 AI 本地部署實戰（本地部署 AI 的經驗教訓） 設計、多媒體與內容 攝影（人像/風光/紀實/產品）：構圖、用光、場景拍攝、原片篩選與後期 UI 審美、界面美觀與交互設計 產品結構、交互邏輯設計 圖片處理、圖標設計（Canva / PS 基礎） 視頻剪輯、錄屏、截圖、GIF 製作、影片製作（熟練） 系統主題美化、桌面佈局 二維碼、短鏈接、域名跳轉 網盤直鏈、分享、防盜鏈基礎 產品文案、使用說明撰寫 AI 輔助生成代碼、文案、設計全流程 市場營銷與品牌策略 品牌策略、全球營銷、市場戰略制定 消費者洞察、客戶旅程地圖、用戶增長漏斗優化 客戶關係管理（CRM）、社交媒體引流運營 活動策劃與全流程執行（方案/執行/反饋） 營銷數據分析、市場調研、用戶行為分析 AI 營銷、人工智能驅動增長、數字化轉型落地 A/B Testing、Landing Page 轉化優化 營銷自動化、科技與創新管理 投資與金融分析 價值投資（巴菲特理念）、道氏理論、量化交易策略 基本面分析、技術面分析、行業與企業研究 港股/A股/美股市場投資實操 股票/債券資產配置、收益管理與風險判斷 企業估值（DCF 估值）、財務模型分析、Python 建模 量化分析、固定收益分析、行業趨勢前瞻 商務與項目管理 商務拓展、客戶調研、需求轉化落地 創業項目全流程（融資/市場/產品/運營） 跨部門協作、產品需求對接、項目推進 語言能力 普通話（母語） 英語（流利，雅思7.0） 粵語（流利） 江浙吳語（中級） 略懂 / 會一點 系統與運維基礎 Shell 腳本基礎 鍵盤/手柄映射（工具級） 開發基礎 Java 面向對象編程 未來要學 後端與服務端開發 API 接口開發（FastAPI / Flask / Node.js / SpringBoot） 登錄註冊、Token/JWT、用戶權限 服務端業務、後台管理系統 高並發、緩存、消息隊列 數據庫與運維 MySQL / MongoDB / PostgreSQL / Redis Linux 深度操作、生產運維 Nginx 反向代理、負載均衡 HTTPS、運維配置 前端工程化 & 框架 Vue / React 現代前端框架 npm / yarn / pnpm 工程化 Webpack / Vite 構建工具 謝絕 不提供免費服務 不參與無償投標 不開展免費比稿 不提供無酬方案試做 不參加各類免費培訓邀約 金融類不合作 謝絕保險經紀相關機構合作 謝絕各類資金盤項目合作 謝絕非法集資理財相關業態合作 謝絕外匯貴金屬高槓桿交易平台合作 謝絕虛擬貨幣合約交易相關項目合作 謝絕無證跨境理財相關業態合作 灰產灰邊類不合作 謝絕傳銷直銷類主體合作 謝絕灰產擦邊業態以及網貸催收類機構合作 違規違法類不合作 謝絕無牌照經營相關主體合作 謝絕無證房產中介相關合作 謝絕黑色灰色違規運營相關項目合作 從能力到實踐，看真實市場案例 探索市場學 → ↑


## 市場學 | 王豐羽 Fengyu WANG
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市場學 從數據出發，用表達抵達。不是單向輸出，是雙向聯繫。 FengMedia 財經內容操作系統，把想法變成流水線。 了解更多 數據先說話 分析為本。沒有數據支撐的方向，只是猜測。 了解更多 創意推一把 數據告訴你機會在哪，創意讓你抓住它。 了解更多 聽，再說 營銷不是廣播，是對話。先理解，再表達。 了解更多 全球與本地 語言、地區、文化、市場環境都要一起考慮，全球化不能脫離本地語境。 了解更多 項目 策略寫在紙上不值錢，真正驗證過才有意義。 了解更多 技術作品 → 不只是寫程式，是交付能用的東西。 去看看 內容不該靠靈感 FengMedia——財經內容操作系統，把人設、選題、寫稿、發布、復盤收進一條流水線。 市場與表達的落地工具 市場學要用表達落地，表達需要工具兜底——這就是 FengMedia 的起點。 人設系統 ：核心定位、人設光譜（平靜 ↔ 暴躁）、語言風格、人設邊界。 內容系統 ：四大支柱、話題庫、腳本結構模板、生產 SOP。 平台分發 ：平台矩陣 + 小紅書/B站/抖音專屬規則 + social-auto-upload 自動發布。 快捷指令 ：/publish、/rage-mode、/fetch-topics、/review、/brainstorm。 運營復盤 ：日週月 SOP、數據復盤、增長里程碑。 GitHub 數據先說話 沒有數據支撐的方向，只是猜測。 科學的一面，是從數據出發、從市場證明出發，通過實驗、統計、行為研究和結果分析去理解人們到底需要甚麼，產品到底是不是符合需求。 數據先行 好的市場學實踐一定要從證據出發，包括用戶行為、市場信號、匹配度、反饋和可驗證結果。 結構化分析 通過實驗、統計和結構化分析去理解消費者需求，而不是靠猜。 創意推一把 數據告訴你機會在哪，創意讓你抓住它。 藝術的一面，是如何把理念傳達出去。海報、圖片、視頻、聲音、文案和視覺語言，都會影響用戶如何理解產品、如何記住品牌，以及是否形成情感聯繫。 公司要把產品與價值準確傳達到消費者。AI、大數據、平台行為和手機使用習慣，正在深刻影響今天的市場學實踐。 聽，再說 營銷不是廣播，是對話。先理解，再表達。 市場學不是只有公司到消費者的單向輸出，它同時也是消費者到公司的反饋迴路：需求要傳到公司，價值也要傳到消費者。 消費者的需求、意圖與反饋要被公司真正理解，公司也要把產品與價值準確傳達到消費者。 框架與執行並重 4P、STP、服務品質這些框架很重要，但真正關鍵的是能不能把它們落到執行。 關注重點 AI 客服流程影響信任與留存，SEO 與多語言傳播已是現實要求。 4P 與 STP 仍然是理解產品、定位、渠道和傳播的基礎框架。 Service Quality 和 AI 客服流程，會直接影響信任、留存和關係建立。 SEO、prompt 驅動溝通、多語言與多地區傳播，都是現在必須面對的現實。 全球與本地 語言、地區、文化、市場環境都要一起考慮，全球化不能脫離本地語境。 這一部分圍繞數據驅動研究、4P / STP、服務品質、SEO、AI 輔助溝通、消費者洞察，以及多語言、多地區市場的理解與應用展開。 全球化與本地化 語言、地區、文化、市場環境都要一起考慮，全球化不能脫離本地語境。 數據研究與消費者洞察 數據驅動研究、4P / STP 分析、服務品質評估、SEO 與 AI 輔助溝通——在全球化框架下理解不同市場的消費者。 項目 策略寫在紙上不值錢，真正驗證過才有意義。 FengOffice 內容營運基礎設施 把郵件、CRM、Newsletter 收進一條自動化鏈路，市場操作不再散落在 Excel 和人工裡。 看工程落地 → Vanytra 藏式手鏈品牌策略 新品牌 Vanytra 的品牌策略項目，涵蓋市場分析、社交媒體定位和目標受眾研究。 HONOR 歐洲市場分析 分析 HONOR 在歐洲智能手機市場的表現，重點關注增長、競爭與定位。 Apple 中國市場策略 研究 Apple 在中國市場面臨的挑戰、競爭格局及策略建議。 微信支付財富管理定位 為微信支付升級為日常財富管理入口提出的戰略提案。 POP MART 綜合營銷傳播 為 POP MART 制定的綜合營銷傳播計劃，提升香港市場品牌知名度。 Burberry CRM 策略分析 實地走訪 Burberry 門店，診斷 CRM 基礎設施缺失——客戶數據以 Excel 管理、線上線下未打通。提出會員分層策略、個人化溝通方案與高淨值客戶專屬服務，重建品牌到消費者的價值傳遞鏈。 市場理解力 讓人想買，而不是讓人煩 品牌與策略 品牌策略 全球營銷 市場戰略制定 消費者洞察 消費者洞察 客戶旅程地圖 用戶增長漏斗優化 運營與執行 CRM 客戶關係管理 社交媒體運營 活動策劃與全流程執行 數據與分析 營銷數據分析 市場調研 用戶行為分析 A/B Testing AI 與增長 AI 營銷 數字化轉型落地 營銷自動化 增長黑客 Feng人機合作自動化範式 極簡解答 一套框架，四問四答 一、內容過剩怎麼辦？ 棄單點，建系統 控成本，重風控 重交付，數據驅動 講藝術，重理念 二、核心資產是什麼？ 私有語料庫 算力精算模 風控標準線 垂直大模型 三、人機怎麼協作？ 人定錨，機幹活 受控管線 硬性門禁 調參介入 四、除理念靠什麼？ 靠「雙向閉環」系統 靠「數據驅動引擎」 靠「智能體中樞」 靠「全域融合陣地」 查看完整框架 → 數字和創意之外，還需要工程交付能力 看看技術作品 → ↑


## 投資框架 | 王豐羽 Fengyu WANG
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投資 以價值投資為主線，以市場研究、經濟學、金融學與概率思維完善判斷 FengInvest 迄今最具野心的項目：AI 協作投資分析框架。 了解旗艦項目 這是生意 每一筆投資，首先是一樁生意。 了解框架 護城河 沒有壁壘，再便宜也不便宜。 了解護城河 不只是巴菲特 港股、A股、美股各有不同語境。 了解更多 概率思維 區間思維比點預測更誠實。 了解方法 學術與實踐 框架來自書本，驗證來自真實決策。 查看案例 閱讀網誌 → 市場、投資與技術的深度思考。 去看看 把紀律寫進程式碼 FengInvest——迄今最具野心的項目：AI 協作投資分析框架，七層狀態機強制流程。 從理念到工程化的完整落地 把「這隻股票能不能買」拆成 8 個可執行步驟，每步由專用工具加 AI 完成，結果被下一層驗證或挑戰。狀態機攔截跳步：未完成 L0 無法進入 M，未完成 L3 無法出報告。 七層流程 ：L0 能力圈確認 → M 市場數據 → L1 硬紀律 → L2b 量化因子與 L2a 定性分析（並行）→ L3 碰撞引擎 → P 組合檢查 → L4 結構化報告。 4 個 AI Agent 並行定性 ：段永平 / 巴菲特 / 芒格 / 李錄四個視角獨立分析，結果交給碰撞引擎反方挑戰。 數據質量門禁 ：M 層寫入後自動交叉驗證 PE / Forward PE，差異超過 5% 報警，超過 10% 判定失敗。 跨層一致性 ：PE 值跨層校驗，狀態機只接受帶驗證的推進。 Web UI ：分析進度與報告視覺化。 查看項目詳情 → 這是生意 每一筆投資，首先是一樁生意。不想擁有的，別買。 我並不把投資理解成單純的「買賣股票」。在我看來，投資是一門綜合學問：它既需要巴菲特式的商業理解和長期主義，也離不開市場研究、經濟學、金融學、數學中的概率思維，以及對歷史、文化、制度和人性的長期觀察。巴菲特是我非常重要的思想參照，但我的實際投資方法並不止於複述巴菲特，而是把價值投資的核心原則放進更完整的研究框架中。 先理解企業，再理解價格 ：我首先關心企業如何賺錢、客戶為甚麼買單、競爭優勢能否持續，然後才討論買入價格是否合理。 安全邊際 ：再好的公司，如果價格已經透支未來，也可能不是好投資。 獨立判斷 ：我尊重市場資訊，但不把市場共識當成真理。 長期複利 ：投資的核心不是高頻動作，而是讓時間成為朋友。 護城河 沒有壁壘，再便宜也不便宜。競爭優勢的持續性比當期的利潤更重要。 巴菲特對我最重要的影響，不是某個口號，而是他把投資從「猜價格」重新拉回到「理解企業」和「理解資本配置」上。能力圈、安全邊際、護城河、管理層激勵、現金流質量、長期持有，這些原則塑造了我對企業價值的底層看法。 能力圈 ：寧可少做，也不裝懂。 護城河 ：品牌、渠道、用戶黏性、成本優勢、網絡效應、制度與文化，都是競爭優勢的來源。 資本配置 ：一家企業是否優秀，不只看利潤表，更要看管理層如何使用留存收益。 投資心性 ：耐心、克制、等待，是投資中的主動能力。 不只是巴菲特 巴菲特是重要參照，但不是全部。港股、A股、美股各有不同語境。 真正進入市場之後，我很清楚巴菲特的方法必須結合現實語境來使用。港股、A股和美股在估值體系、市場結構、投資者行為、監管環境和流動性特徵上都不完全一樣，所以我會把巴菲特式的企業分析，和市場研究、政策判斷、風險管理、情景分析結合起來。 市場研究 ：行業結構、競爭格局、用戶行為、渠道變化、政策影響。 財務分析 ：資產負債表韌性、自由現金流、資本開支、回報率、會計質量。 概率思維 ：我更傾向於區間、賠率和期望值思維。 AI輔助研究 ：AI可以提高研究效率，但不能代替最終判斷與責任承擔。 投資為甚麼是一門綜合學問 在我看來，投資與歷史、文化、經濟學、金融學之間本來就是互相連接的。歷史告訴我們周期如何反覆，人性如何在繁榮和恐慌中重複犯錯；文化決定消費者信任甚麼、企業如何建立長期品牌；經濟學幫助理解資源配置、產業結構和競爭秩序；金融學提供估值、現金流、資本成本、資本結構等工具；數學則讓概率、複利、期望值、波動與風險暴露變得可衡量。 因此，我的投資工作從來不只是讀財報。我會同時關注企業史、行業史、制度環境、管理層風格、用戶行為、社會心理，以及「利潤表上看起來不錯」的生意，是否真的能長期轉化為股東回報。 概率，不是預測 投資是管理概率的遊戲。區間思維比點預測更誠實。 我的分析路徑 第一步 ：看市場研究中的政策、需求結構與競爭格局。 第二步 ：看商業模式、管理層激勵與擴張邏輯。 第三步 ：看財務真實度、槓桿水平、利潤含金量和風險點。 第四步 ：看估值、下行保護和隱含預期。 第五步 ：看倉位、紀律與錯誤代價。 用巴菲特思想看量化投資 我並不排斥量化投資。某種意義上，巴菲特本身就非常重視數字。真正的問題不在於投資源不源於量化，而在於數字究竟是在服務於對企業本質的理解，還是脫離了企業本身而自我運轉。 巴菲特會認可的部分 ：量化工具可以幫助投資者提高紀律性，並在大範圍標的中快速比較估值、盈利能力與風險。 巴菲特會警惕的部分 ：模型很難完整理解管理層品格、企業文化、用戶忠誠度和護城河的耐久性。 我的看法 ：量化投資最適合作為篩選器、診斷工具和風險管理工具。 我的做法 ：我把數據篩選、概率分析和結構化研究，與商業模式判斷、產業結構理解和長期競爭優勢分析結合起來。 所以我的立場不是「量化投資對價值投資」，而是「好的量化應該服務於好的投資」。 學術與實踐 框架來自書本，驗證來自真實決策。 GE2260 Introduction to Finance 成績：A 。以小組合夥形式管理 10 萬港幣模擬投資組合，在 2022 年熊市環境下實現正回報：債券 +0.09%、基金 +2.03%、外匯 +2.13%、股票 +1.33%。覆蓋定存、美國國債、香港綠色債券、ETF（NASDAQ 100 / 黃金 / 債券）、個股（AAPL / KO / TCEHY / TSM / AMZN）與雙幣存款。三年期預期回報率 12.63%，驗證了低風險分散配置在惡劣市場中的穩健性。 NewWave Capital 創投基金分析 從零搭建 VC 投資框架，完成 6 個月投資組合策略報告。涵蓋行業掃描、估值分析、風險管理與投後策略。以合伙人身份（Industrial Relations）參與基金管理架構設計。 商業判斷力 知道什麼值得做 投資與金融分析 價值投資（巴菲特理念） 基本面分析 技術面分析 企業估值（DCF） 財務模型分析 概率思維 行業趨勢前瞻 商務與項目管理 商務拓展 客戶需求轉化 創業項目全流程 跨部門協作 項目推進與管理 語言能力 普通話（母語） 英語（雅思 7.0） 粵語（流利） 江浙吳語（中級） 把企業分析與概率思維變成一個系統 閱讀網誌文章 → ↑


## 技術 | 王豐羽 Fengyu WANG
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技術 結構設計先於代碼，交付才是目的——從 Web 到桌面到嵌入式。 靜心 Jingxin 極簡冥想引導 App——呼吸、正念、引導、放鬆。 瀏覽官網 FengOffice 郵件、CRM、Newsletter，一條鏈。 瀏覽官網 Search King 無敵機人協作搜尋器，搜圖搜文字一把抓。 瀏覽官網 不問對，不開始 不接受模糊需求，先想清楚再做。 了解方法 系統即複利 PDCA 推著走，層層遞進。 了解方法 一維即偏見 真實世界是網狀關係，不是表格。 了解視角 工具從問題 開源優先，AI 加速，選最合適的。 了解選擇 交付為開始 代碼只是中間產物，交付才是開始。 聯繫我 投資框架 → 工具需要有商業場景才有價值。 去看看 一個 App，四種呼吸方式 靜心 Jingxin——極簡風格的冥想引導應用，呼吸、正念、引導、放鬆四種模式。 跨平台移動作品的實證 用 Flutter 構建，一套程式碼跑通 Web / Android / iOS / Windows。極簡介面，專注冥想本身，不被功能堆砌打擾。 數據模型 ： MeditationSession 記錄時長 / 模式 / 完成狀態。 狀態管理 ：Provider 管理所選時長與模式，介面回應清晰。 呼吸動畫 ：自繪 BreathingCircle 元件，引導呼吸節奏。 四種模式 ：呼吸 / 正念 / 引導 / 放鬆。 瀏覽官網 → GitHub 郵件、CRM、Newsletter，一條鏈 FengOffice——AI 統一郵件與 CRM，把內容營運的基礎設施收進一條自動化鏈路。 技術交付與市場營運的交匯點 一個 CLI 管郵件，一個 Docker 棧跑 Twenty CRM，郵件發現 → 回覆 → CRM 錄入，完整鏈路打通。新聞稿由 Newsletter 系統（Listmonk）自動分發。 fengmail.py ：CLI 郵件客戶端，IMAP 收信 + SMTP 回覆。 Twenty CRM ：docker-compose 一鍵部署，連接埠 3002。 Newsletter ：Listmonk + Postgres 訂閱系統，AI 管理腳本加訂閱、退訂、發 campaign。 四級郵件分類 ：docs/email-classification.md 定義分類體系。 瀏覽官網 → GitHub 十八路引擎，誰行誰上 Super-Invincible-Search-King——Playwright 驅動的全能搜尋器，搜圖、搜文字、讀網頁、深度爬取、反爬網站抓取。 把「被攔」當成常態處理 一台機器，十八路引擎。遇到驗證碼自動跳過、引擎鏈自動回退、真人瀏覽模式兜底。 五種行為 ：搜圖 / 搜文字 / 讀網頁 / 深度爬取 / 平台抓取（雪球、B站）。 十二路圖片引擎 + 六路文字引擎 ，覆蓋主流與地區性搜尋。 六種後端 ：從無頭瀏覽器到真實瀏覽器，層層兜底。 版權可追溯 ：每個結果帶來源與許可證記錄。 瀏覽官網 → GitHub 不問對，不開始 不接受模糊需求。拆到可量化、可驗證，才叫清楚。 我通常怎樣做軟件項目 先定義真實問題 ：解決什麼、誰來用、什麼叫真正完成。 選最合適的棧 ：優先考慮部署與維護，而不是為了技術而技術。 分層構建 ：先把結構和流程做對，再繼續打磨視覺與體驗。 帶著發布意識交付 ：文檔、命名、導航、元信息，都是正式上線的一部分。 用 PDCA 推進：先規劃，再按階段執行、檢查、修正，而不是一來就亂寫。結構想清楚以後再解耦，不能把所有東西亂塞在一起。 系統即複利 PDCA 推著走。拆解、研究、規劃、執行、檢查，層層遞進。 用 PDCA 推進 先規劃 ：定義問題、拆解任務、研究方案，再動手。 再執行 ：按階段推進，每一步都可驗證。 檢查修正 ：完成一個閉環後覆盤，再進入下一個循環。 先研究結構，再開始做項目 結構想清楚以後再解耦，不能把所有東西亂塞在一起。能複用的全部複用——可抽離的模組、樣式、組件和流程，我都會盡量做成可複用。 能複用的全部複用 ：可抽離的模組、樣式、組件和流程，都會盡量做成可複用。 重視適應性與美觀 ：橫屏豎屏、響應式佈局、圓角、陰影、現代界面感，這些都會一起考慮。 一維即偏見 真實世界不是二維表格。數據是網狀關係，不是行列。 我不會把軟件當成孤立代碼 我會一起考慮用戶需求、部署路徑、維護成本，以及工具如何嵌入真實流程。產品加運營視角、調試與迭代紀律、文檔與交接意識——這些比代碼本身更重要。 數據與集成工作 我經常把 API、表格、本地文件、提示詞系統接起來，把原本零散的手工步驟收束成能運行的工作流。 JSON / CSV / Excel 處理 HTTP API 與膠水代碼集成 提示詞輔助內容與流程系統 web-app-template 全棧 TypeScript 項目模板 熟人關係表 個人 CRM 系統（全功能純前端） 財務報表與行情數據自動化抓取分析 工具從問題 開源優先，AI 加速，選最合適的而不是最炫的。 優先研究開源項目 ：如果已有合適的開源方案，我會先研究別人的實現，再決定怎麼做。 沒有開源項目時再研究 AI 方案 ：但 AI 只是加速器，不是取代結構思考的東西。 代碼不是唯一重點 ：功能是否正確、是否穩定、是否好用，比單純堆代碼更重要。 Web 與增長：HTML/CSS/JS 交付、GitHub/Cloudflare Pages、SEO 與多語言。 應用與自動化：Flutter、Python、AutoApply（Selenium→Playwright）、UnifiedSearch、cc-connect-docker。 數據工作流：API 集成、財報自動化、提示詞流程系統。 Flutter Python JavaScript PowerShell Automation Prompt Engineering 交付為開始 代碼只是中間產物。文檔、部署、維護、迭代，才是交付的開始。 如果你想看具體倉庫、代碼講解、架構說明，或者需要偏招聘視角的技術篩選版本，我可以按場景展示最相關的代碼：增長工具、內部軟件、自動化工具或多平台構建。 打開 GitHub 查看 LinkedIn 郵件聯繫我 技術實現力 想得到，做得出 跨平台與移動開發 Flutter（Android / Windows / Web） 原生 Android（Kotlin） 響應式佈局 多語言國際化 打包發佈全流程 桌面開發與自動化 Python（Tkinter） VBA Office 自動化 PowerShell 進階 AutoHotkey 批處理腳本 Web 與站點部署 HTML / CSS / JavaScript 獨立網站建設 GitHub Pages / Cloudflare Pages 域名與 DNS Chrome 擴展開發 SEO 基礎優化 AI 工程 Harness Engineering（多模型協作） AI Agent 開發 Docker 容器化部署 Prompt Engineering 算力管理與低溫部署 工具與工程素養 Git 版本管理 命令列（PowerShell / Bash） Markdown 多系統精通（Win / Linux / macOS / Android / iOS） SSH 遠程管理 網絡診斷與抓包 設計與多媒體 攝影（人像 / 風光 / 紀實） UI 審美與交互設計 視頻剪輯與製作 Canva / PS 基礎 Web3 深度認知與專題研究 從技術底層到商業場景——區塊鏈、穩定幣、RWA 與去中心化金融的系統性研究 閱讀完整研究 → AI 工程與自動化 Harness Engineering、AI Agent 開發、Prompt Engineering 與多模型協作——AI 不只是工具，而是新的工作方式 查看 AI 專題 → 雲服務架構與實戰 從 Docker 容器化到 Cloudflare 部署——构建可擴展、高可用的雲基礎設施 查看雲服務專題 → 工具需要有商業場景才有價值 探索投資框架 → 與黃仁勳於HKUST合影——我在他的後面。 他站在我面前，我卻覺得我們並無不同——不過是同一段故事裏，翻到了不同的頁碼。他也許是這世上最重要的人，但他的時間銀行裏，存款不如我多。 ↑


## Feng人機合作自動化範式 | 王豐羽 Fengyu WANG
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Feng人機合作自動化範式 極簡解答 一套框架，四問四答 一、內容過剩怎麼辦？ 棄單點，建系統 控成本，重風控 重交付，數據驅動 講藝術，重理念 二、核心資產是什麼？ 私有語料庫 算力精算模 風控標準線 垂直大模型 三、人機怎麼協作？ 人定錨，機幹活 受控管線 硬性門禁 調參介入 四、除理念靠什麼？ 靠「雙向閉環」系統 靠「數據驅動引擎」 靠「智能體中樞」 靠「全域融合陣地」 從極簡框架到完整能力結構 查看能力結構 → ↑