同一套監測架構換個領域就再生一次 ──
你寫的不是一份日報，是一條日報生產線。
P3 / LAYER 2 監測 · CASE STUDY 02
股票情報雷達
每天 7:00 自動追台積電與台股半導體供應鏈 · 同架構不同領域的驗證
同一套監測架構換個領域就再生一次 ── 你寫的不是一份日報，是一條日報生產線
SETUP TIME · COPYABILITY
1.5小時
第二個雷達上線時間 ── 從 AI 產業日報複製過來只花 1.5 小時。第三個（製造業客戶日報）會在 30 分鐘內。寫一次架構，套用到所有監測領域。
CORE STOCKS5+
SOURCES6大類
DAILY READ5MIN
5+
CORE STOCKS
半導體 3 + 光通訊 2 + 材料 1
7:00
DAILY TRIGGER
工作日才跑
~250
REPORTS / YR
扣除週末/假日
6
SOURCE TYPES
鉅亨/財訊/Bloomberg/外資
100%
ARCH RE-USE
跟 AI 產業日報同架構
1.5HR
SECOND-SETUP
vs 第一個的 4 小時
📸 截圖導讀
3 張實際畫面 · 看真的，不只看字
閱讀地圖
追哪些股（SEC 01）→ 看什麼新聞源（SEC 02）→ 每天怎麼跑（SEC 03）→ 3 個 insights + 跨領域複用（SEC 05+06）
SEC 01
追哪些股？Watch List
1.1 半導體核心
代號
公司
核心題材
追的理由
2330
台積電
Foundry / 全領域
所有 AI 最終都過它
2454
聯發科
AI ASIC / Broadcom + Google TPU
AI 訓練算力直接相關
2303
聯電
成熟製程 / 車用
不同 foundry 戰略對比
1.2 光通訊 / 矽光子
代號
公司
核心題材
關聯
3081
聯亞光電
CPO / 矽光子
AI 資料中心光連結
3105
穩懋
GaAs PA / Wi-Fi 升級
通訊端 RF 元件
1.3 晶圓 / 材料
代號
公司
核心題材
關聯
6488
環球晶
晶圓代工原料
上游供應
動態加入 / 觀察名單按本週新聞主軸調整。例如某週 ASIC 訂單變化 → 把相關設計服務臨時加入觀察。每月人工檢視，加入 / 剔除 1-2 檔。
SEC 02
看什麼新聞源？6 大類資料源
①
鉅亨網
個股行情、籌碼、外資進出
第一手日報
②
財訊
產業趨勢、深度報導
每週一次解讀
③
科技新報
半導體技術、產品發布
跨產業連結
④
Bloomberg / Reuters
國際半導體訊號（GDS、HBM、CPO）
上游供應端
⑤
外資報告
摩根、瑞銀、高盛半導體研究
機構觀點對照
⑥
公開資訊觀測站
法說會逐字稿、重大訊息
第一手企業聲音
不抓：個股技術分析、明牌、爆料 ── 雜訊太高，跟「看懂產業」無關。
SEC 03
每天 7:00 工作流（4 Phase）
PHASE 1 · 抓
從 6 大類資料源抓
每天 7:00 工作日觸發。
- 鉅亨 / 財訊 / 科技新報
- Bloomberg / Reuters / 外資
- 公開資訊觀測站（法說 + 重大訊息）
PHASE 2 · 篩
核心持股對照 watch list
只留跟 watch list 相關的訊號。
- 個股漲跌幅 ≥ 3% → 追原因
- 外資買賣超 ≥ 千張
- 產業關鍵字（台積電 / 聯發科 / Broadcom / ASIC / CPO）
- 不留：技術分析、明牌、漲停價
PHASE 3 · 寫
結構化日報
每篇日報固定結構。
- 當日多空主軸
- 核心持股動態（按代號分組）
- 產業關鍵字（今日新題材）
- 我的領域影響（對 AI 的訊號）
- Sources（連結）
PHASE 4 · 歸檔
Taiwan-Stock-Watch vault
跟 AI 日報同 vault 結構。
daily/2026-MM-DD.mdweekly/2026-WXX.md籌碼週筆記background/{ticker}-{name}.md- 聯發科 → 自動連到 background/2454-MTK.md
SEC 04
跟 AI 產業日報的對照
畠山 ⑥（X 粉絲）
AI 產業日報
股票情報雷達
觸發時間
每晚 22:00
每天 7:00
每天 7:00（工作日）
資料來源
X API
10+ AI 廠商
6 大台股資訊源
篩選規則
自己粉絲變化
agent / coding / benchmark
5+ 核心持股 + 產業關鍵字
輸出格式
Notion 紀錄
Obsidian daily/weekly
Obsidian daily/weekly
用途
自我量化
AI 認知更新
產業訊號雷達
Setup 時間
~1 hr
~4 hr（第一次）
~1.5 hr（複製過來）
架構複用度 100%。第三個雷達會在 30 分鐘內上線 ── 這就是 Layer 2 的複利。
SEC 05
整體評估（3 個 insights）
01
非金融背景反而是優勢
我不是金融專家：不會試圖預測股價、會用「看懂產業」的角度讀、會把訊號連到 AI 產業。金融專家寫日報是買賣決策依據；我寫日報是產業認知更新。
PURPOSE: 認知更新 vs 交易決策
02
接地氣訊號比 AI 大模型有用
客戶問「AI 產業現在怎樣」── 我能用「聯發科法說提到 Broadcom 的 ASIC 訂單延後一季」回答。這種接地氣訊號比任何 AI 大模型都更能讓客戶覺得「這個人是真的懂」。
VALUE: 領域對話的 當週厚度
03
同架構複用 = 寫一次系統，跑無數雷達
從 AI 產業日報 → 股票雷達，Skill 結構幾乎一致，只改 prompt + Vault。第一個 4 小時。第二個 1.5 小時。第三個會在 30 分鐘內上線。
REUSE: 寫一次系統 · 跑無數雷達
SEC 06
風險矩陣（6 點）
R1
中
鉅亨 / 財訊改版面結構
抓不到資料。
對策：雙線備援 + 每月 health check
R2
中
Watch list 跟現實脫節
沒更新就漏看新題材。
對策：每月人工檢視，加入 / 剔除 1-2 檔
R3
致命
看到漲跌就想交易（情緒風險）
監測雷達一旦變交易訊號，從 Layer 2 滑落成 Layer 1（情緒消費資訊）。
對策：明寫「不交易」於 Vault README + 不裝券商 app。明確劃線：「只看不買」。
R4
高
抓到內線交易訊號
合規風險。
對策：只抓公開資訊；公開資訊觀測站是底線
R5
高
Obsidian vault 損毀
~250 份/年日報全失。
對策：iCloud + GitHub backup
R6
低
假日跑日報
沒新聞變空報。
對策：排程設工作日；節假日跳過
LAYER 2 MONITORING · 寫一次架構，跑無數雷達