对比页 · 两条路线的分工
tick-stock-panel 自建工作台，还是用免部署的 EasyClaw 技能？
这个页不推荐任何一方，因为两边解决的不是同一件事。下面把前提、数据位置、能力交集、选型依据与长期维护成本逐项摆出来，并在最后把证据边界写清楚。
tick-stock-panel 与免部署技能，到底差在哪里？
下表按十个维度逐项对比。两列描述的详细程度保持对等，不做优劣评分，也不把任何一方写成“更好用”。
| 维度 | tick-stock-panel（自建） | EasyClaw 技能路线（免部署） |
|---|---|---|
| 使用前提 | Docker（或 Python ≥ 3.11 + Node ≥ 20），自备机器与盘空间 | 安装 EasyClaw 客户端；部分技能需自备第三方 Key（如问财、Tushare） |
| 数据位置 | 全部落在本地（Parquet 与 DuckDB），可离线复现 | 按技能各自的数据源取数，本地不留存历史序列 |
| 选股 | 内置策略 + 自定义信号 + AI 生成，扫全 A 股 | 按条件筛选（如板块 + 市盈率 + 涨幅），不需要自建环境 |
| 回测 | T+1、手续费、滑点、止损、最大持仓天数，含因子归因 | 方法论层支持（回测、风险指标、组合优化），不提供自托管引擎 |
| 因子与挖掘 | DSL 编辑器、IC/Newey-West/BH-FDR 检验、嵌套 walk-forward、发布门槛 | 方法论与因子思路支持，无因子库与样本外门槛实现 |
| 监控与提醒 | 四类规则 + 弹窗/语音 + 飞书、企微、JSON、邮件推送 | 监控预警类技能支持多条件预警，不自动下单也不给投资建议 |
| AI 对话 | 18 个只读工具 + 工具足迹卡，取数可核对 | 通用对话入口 + 专项技能（问财、研报、出图等） |
| 扩展方式 | 后端目录自发现 + 前端插槽，删除即卸载 | 添加或切换技能，不需要维护代码 |
| 维护责任 | 升级、备份、数据目录、密码与端口都在你这边 | 客户端与技能的升级由官方负责，你只管用 |
| 适合周期 | 长期使用、需要可复现与可审计的研究 | 即时查询、单点任务、不想维护环境 |
tick-stock-panel 对比的到底是哪些技能？
下表是本机 EasyClaw 目录里与本项目有交集的 13 个技能，逐个说明它在做什么、与 TSP 在哪里重叠。
| 本机技能 | 它在做什么 | 与 TSP 的交集 |
|---|---|---|
| akshare-finance | 行情与基本面取数（股票/基金/期货/期权/指数/债券），不处理实盘交易 | 都需要 A 股行情；一个自建数据库，一个现查现用 |
| tushare-finance | 基于 Tushare Pro 的行情、财务与宏观接口，需自备 Token | 都可作为数据源；TSP 侧需通过 YAML 自定义源接入 |
| mx-data | 东方财富数据库的自然语言查询（行情、财务、关联关系） | 都能回答“某只标的现在什么情况” |
| mx-select-stock | 按行情与财务指标筛选，查板块与指数成分股 | 都做选股；TSP 多一层可回测的策略文件 |
| iwencai | 问财入口与问财选股，需自备 API Key | 都支持自然语言形式的选股描述 |
| mx-stock-simulator | 模拟组合管理：持仓、买卖、撤单、委托与成交 | 都涉及持仓记录；TSP 侧用于回测而非模拟盘 |
| stock-monitor-skill-0-1-0 | 多条件预警与分级判定，不自动下单、不给投资建议 | 都做监控提醒；TSP 多了本地告警日志与多渠道推送 |
| stock-technical-mastery | K 线与技术指标（MACD/RSI/布林带等）的计算与读数 | 都能给出技术面状态；TSP 把指标做成可扫描的策略条件 |
| a-share-metrics-card | 单只 A 股关键指标体检卡，输出 Markdown | 都围绕单只标的的财务与估值状态 |
| a-stock-analysis | 实时行情、分时量能、主力动向与持仓盈亏 | 都看盘口与资金动向；TSP 侧多一层日线回测 |
| quant-analyst-skill-v1.0.0 | 建模、回测、风险指标与组合优化的方法论 | 都讲回测与风险；TSP 多了自托管引擎与样本外门槛 |
| chart-image | 把数据直接变成图表截图（无需浏览器） | 都需要把结果可视化 |
| tonghuashun-research-assistant | 问财 / iFinD / 行情聚合研究，不支持持仓监控与下单 | 都能做板块与个股的定性到定量研究 |
什么情况下该自建，什么情况下用技能？
下表按“你的情况”反推路线选择。其中有一行两边都可以，因为那个需求本身并不依赖哪一边的独特能力。
| 你的情况 | 建议路线 | 理由 |
|---|---|---|
| 只想快速问几个数据，不想维护环境 | 技能路线 | 安装客户端即可，不需要牵涉 Docker 与数据目录 |
| 需要长期可复现的策略回测与审计 | 自建工作台 | 回测有持久记录、可导出与可复测 |
| 数据必须留在本地，不能出機器 | 自建工作台 | 数据全部落本地，可离线使用 |
| 有自己的数据源，想接进来一起算 | 自建工作台 | YAML 声明式源与插件两条路可接 |
| 只想盯几只标的、到条件提醒一下 | 两边都可 | 技能侧监控预警即可；TSP 侧多了本地日志与推送渠道 |
| 想自己写因子并做样本外检验 | 自建工作台 | 因子 DSL、检验与发布门槛是自建侧的专项能力 |
| 只有手机、没有电脑可长时间开机 | 技能路线 | 自建需要一台长期在线的机器跑盘后管道 |
两条路线的长期代价分别是什么？
选型时最容易被忽略的就是这一块：一个一次性的环境成本，一个长期的维护成本。
| 长期成本项 | 自建（tick-stock-panel） | 免部署（技能路线） |
|---|---|---|
| 初始搭建 | 需要：装 Docker、准备目录、首次跑盘后管道 | 几乎为零：安装客户端后直接用 |
| 日常维护 | 升级、备份数据目录、关注端口与密码 | 官方升级，你不管 |
| 数据成本 | 本地磁盘，分钟级数据占用较大 | 不占本地存储 |
| 能力档位 | 数据源档位决定可用范围（以定价页为准） | 部分技能需自备第三方 Key，各自限制不同 |
| 失效时的代价 | 启动失败可排查，数据仍在本地 | 上游变化时可能需要换技能或换问法 |
| 可审计性 | 高：回测参数、交易明细与结果均可导出 | 中：依赖技能自身的口径说明与回答里的依据 |
免部署路线在真实使用中长什么样？
下图为本机对话界面截图（复用集群已核验截图，含义未变），可左右切换。它们证明的是技能路线的使用体验，不是两条路线的优劣。
这份对比的证据边界在哪里？
这一节列出五条声明，包括无集成、技能仅为可被发现、本站未实测、不列价格与不提供投资建议。
为什么把两条路线放在一起讲：因为真正的选择困难不是“哪个功能多”，而是“你愿意为可复现性付多少环境成本”。把这个问题说清楚，比给出一个“推荐”更有用。
两条路线选型常见问题
以下答案基于官方仓库与文档的核验结果；涉及版本、数据源口径与许可条款的内容一律以官方仓库与官方文档为准。tick-stock-panel 能在 EasyClaw 里一键安装吗？
不能，而且目前没有任何已证实的集成关系。官方仓库与文档未提及 EasyClaw，本机 EasyClaw 技能目录中也没有对应的 tick-stock-panel 技能。两边是两个独立的东西：tick-stock-panel 需要你自己用 Docker 部署，EasyClaw 需要你安装客户端。本页把它们并列，是为了帮你选路线，不是因为它们能互联。
EasyClaw 的技能能替代自建工作台吗？
不能完全替代，它们各自有明确的边界。技能路线在“快速得到一个研究结论”上优势明显；但它不提供本地数据库、不能自定义策略文件、也不做回测可信度审计与样本外门槛。反过来，自建工作台在“随手查一个数”上反而更重。
我已经装了 Docker，还需要看这个对比页吗？
建议看一下，因为两边可以并存而且属性不同。一个常见用法是：自建工作台负责选股、回测与监控这条主线，技能路线用来做一些零散的单点查询与出图。它们不冲突，因为一个在本地跑数据，一个在对话里取数。
两边数据不一致时听谁的？
先判断差异来自哪一层。如果是复权、股票池或时间窗口差异，属于口径问题，不是数据错；tick-stock-panel 侧可以通过对照 enriched 值定位，技能侧则可以用第二个技能或原始页面交叉核对。两边都不应该被当成“唯一真相”。
技能路线需要自己买 Key 吗？
部分需要。比如问财类技能需要你自己的 API Key，不同技能的前置条件不一样，具体以各技能的官方说明为准。本页不列价格数字，也不引用任何带邀请参数的注册链接。同理，自建侧的数据源档位价格也以官方定价页为准。
我只想知道两边有没有能直接对比的公开数据？
没有，而且本站不会评分。原因很直接：两边在不同环境下跑，题目也不同（一个是自手动管理的工作台，一个是免部署的单点任务入口），任何“跑分”都不可审计。本页只做一件事：把每一边的前提、能力边界与维护责任写清楚，让你自己判断。
如果我两边都想用，数据会冲突吗？
不会，两边各自独立。自建侧的数据全部落在你本地的数据目录里，技能侧取数不会去读那个目录；反过来也一样。唯一需要留意的是人工对照：如果两边看到的某个指标不一致，先去排复权方式、股票池与时间窗口，而不是先怀疑其中一边算错了。两边的数据都有各自的口径，不同源不一致是正常现象。