把市场判断做成可继续流转的结构化决策。
Deep Trade 的 Web 端不该只是一个看盘页，而应该把判断过程组织成清楚的工作流：先看一个标的，再筛一组机会，最后复盘结果。
决策流程示意
先看一个标的，再筛机会，最后复盘这次判断。
当前问题
BTC/USDT 在 4 小时周期里，现在值不值得继续关注？
结构化结论
先给人类可读结论，再保留机器可用结构
下一步候选池
#1 BTC/USDT · #2 ETH/USDT · #3 TSLA
复盘问题
如果这次判断失效，下次应该修正哪一步？
6
类命令意图
4
个 decision 接口
JSON
默认输出模式
Review Loop
内置纠错闭环
产品表面应该从命令意图开始，而不是从一堆 tab 开始。
每个入口都映射到一个可复用的工作流。界面应该帮助操作者决定下一步执行什么，而不是研究怎么逛一个大面板。
先判断，再比较，最后从结果里学习。
Deep Trade 更容易被理解成一条人类能自然跟上的流程：先看一个标的，再比较一组候选，最后把结果变成下一次判断的经验。
1. 先看一个标的
从单一资产出发，先回答最实际的问题：它现在值不值得继续关注？
2. 再比较候选
把少量候选放在一起比较，让用户知道下一步应该把注意力放在哪。
3. 最后复盘结果
把判断对错转成下一次更清楚的决策，而不是沉进长报告里。
当前问题
BTC/USDT 在 4 小时周期里，现在还值得继续关注吗？
结构化结论
下一步动作
再和下一组候选比较，然后复盘这次判断哪里对、哪里错。
先让人看懂，再展开内部结构
一个普通用户应该一眼看懂：当前在看什么、结论是什么、什么情况下这条结论会失效。
不要隐藏不确定性
系统拿不准时就直接说出来。真正的可信，不是装作什么都知道，而是把边界说清楚。
围绕 workspace 和 runtime 设计访问层。
第一步是把用户带进 agent workspace。访问方案也应该强化 runtime 深度，而不是泛化 SaaS 套餐文案。
让工作台本身成为产品。
真正的变化不是单纯换皮，而是从“逛面板”切到“发命令、看 packet、做 review loop”的工作方式。