BruceLanLan/augur

解決する課題

Augurは、曖昧で検証不可能な回答を提供する「ブラックボックス」型のAI金融ツールの問題を解決します。単なる予測を提供するのではなく、ローカルな研究メモリシステムとして機能し、何を知っているか、理解がどのように変化したか、そして特定の証拠に基づいて専門家間でどこに意見の相違があるかを追跡するのに役立ちます。

仕組み

Augurは、ユーザーのPC上で動作するローカルファーストのシステムであり、データのプライバシーを完全に保護します。Warren BuffettやRay Dalioなど、18人の著名な投資家の投資哲学をシミュレートして株式を分析します。すべての証拠を、そのソース、ビジネス上のタイミング、取得時間とともに追跡します。データが不足している場合は、推測するのではなく明示的にマークし、専門家モデルが判断を保留してその理由を説明するように設計されています。各研究実行は不変の "RunBundle" として保存され、数ヶ月後に研究履歴をエクスポート、比較、レビューすることが可能です。

対象ユーザー

迅速で根拠のないヒントではなく、再現性のある証拠に基づいたワークフローを必要とする真剣な研究者や投資家向けに設計されています。長期的な「論文ジャーナル」を維持し、SEC提出書類を使用して厳密な決算前の準備やリスクレビューを行いたい方に特に役立ちます。

ハイライト

• 証拠に基づく研究: すべての結論は特定の証拠IDにリンクされており、どの事実が主張を裏付け、あるいは矛盾しているかを正確に確認できます。
• 専門家の合意と相違: 18人の異なる投資家ペルソナからの洞察を集約し、彼らがどこで合意し、どこで対立しているかを強調します。
• ローカルファーストとプライバシー: すべてのデータはローカルの ~/.augur に保存され、テレメトリは一切ないため、研究内容は完全にユーザーの管理下にあります。
• 再現可能なワークフロー: すべての分析はバージョン管理されたRunBundleとして保存されるため、過去の推論を監査し、新しいデータと比較することができます。
• 統合ツール: 評価（DCF）、決算カレンダー、論文追跡のためのダッシュボード、および研究サイクルを管理するためのCLIが含まれています。