Auto-generated Todo List

来源：human-gc/idea.md、human-gc/chat-history/wechat/qfei-chat-with-wangzuo.md 生成日期：2026-03-20

优先级：立即（Next 1-2 周）

[ ] 搭建本地 Demo 框架：建立一个最小可运行的 mono-repo 骨架（fs 风格的目录、agent/skill 约定、简单 README）。
[ ] 起草 agents.md / AGENTS.md：定义核心 agents（因子开发、基本面分析、回测、仓位管理、审计、治理投票）。
[ ] 写一个示例 SKILL.md：实现 “把笔记/书籍蒸馏成量化因子代码” 的流程示例（输入、输出、示例 prompt）。
[ ] 收集并整理参考仓库与资料：将 openclaw/edict/MetaGPT 等重要链接归档到 human-gc/research/ 或 code-gc/refs.md。
[ ] 准备初始数据集：把技术分析笔记、历史笔记转为 embeddings（便于后续蒸馏与检索）。

短期（1-3 个月）

[ ] 实现因子生成流水线：notebook -> 蒸馏 -> 生成因子代码 -> 本地回测。
[ ] 搭建回测与评估框架（code-gc/backtest/）：实现基本回测、基准对比与可重复 experiment 流程。
[ ] 设计 agent evaluation loop：建立 agent evaluate agent 的最简闭环用于迭代优化。
[ ] 完成演示（demo）用例并准备演示材料（演示步骤、示例数据与运行脚本）。

中长期（3-12 个月）

[ ] 设计完整的基金架构：治理、审计、仓位管理、风控、合规要点与收益模型（草案）。
[ ] 评估代币化/区块链透明化可行性（可选）：研究把分红/入金放链上的利弊与合规事项。
[ ] 撰写募资路线与 pitch 大纲：阶梯式融资计划与潜在投资人名单（VC/天使/行业合作者）。

研究与 backlog

[ ] 汇总并阅读关键开源项目与论文（openclaw、edict、MetaGPT、ai-hedge-fund 等），提炼可复用模式。
[ ] 思考隐私/闭源策略：哪些模块做闭源保护，哪些做开源以吸引贡献。

说明：此清单为从你的点子与聊天记录中抽取的可执行项，已尽量按优先级与可交付性拆分。下一步可以：

把每条拆成更小的 issue 并推送到 issue tracker（或转为项目看板）。
我可以把这份 todo 转成 ai-gc/generate-todo-list/outputs/auto-generated-todo.json 或直接创建 GitHub Issues（需要授权/远程操作）。