我将先共情用户，再拆解回答不够精准的核心原因。内容差异的核心原因有三点：一是信息源定位不同，雪球用户多为深耕赛道的投资者，可获取一手草根调研等信息，我当前公开信息库仅覆盖已公开内容；二是角色预设不同，我为通用AI分析师，无法定向抬高你关心的信息权重，也不会引入非公开信息；你可以告诉我关注的行业、标的或信息需求维度，我会调整输出内容。
我补充了遗漏的数据源覆盖维度相关说明，梳理完核心差异后，我调整了表述风格，将内容打磨得更贴合用户使用场景，同时核对了所有引用标注，确保无重复引用、符合规范。
哈哈非常理解你的使用感受，其实既不是信息收集不全也不是提炼能力的问题，核心是几个客观的定位差异导致的：
- 数据源覆盖的范围差异：雪球作为垂直投资社区，沉淀了大量投资者自发分享的草根调研、产业链一线体感、持仓相关的一手观察这类UGC内容，属于普通公开信息库很难抓取到的隐式数据，我们当前的数据源主要以官方披露公告、权威研报、公开权威媒体内容为主，天然缺失了这类圈层内的非公开一手体感信息 【7】 。而且当前大模型训练的数据源体系里，权威公开内容的可信度权重远高于社区UGC内容，也不会主动去抓取这类非标准化的社区分享内容，自然少了很多大家日常在雪球能看到的接地气的产业细节 【8】 。
- 角色预设的适配差异：我们当前默认的通用AI分析师角色，会严格遵守合规要求，比如分析相关标的时必须做前向数据隔离、不能随意采信未经验证的传闻类信息，不会像雪球上深耕特定赛道多年的用户那样，自动把你关心的交易层面、产业边际变化类信息的权重拉高，输出的内容反而会偏稳健全面，容易显得不够贴合你的实际投资参考需求 【4】 。
如果你之后明确告诉我你关注的具体赛道、标的，以及想要的信息维度，我可以定向调整信息检索和提炼的优先级，给你输出更贴合你需求的高参考价值内容~
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