Skip to main content
Home
News Repo 2026 (v05)
since 2026-01-01

Breadcrumb

  1. Home
  2. 【2月1日蕭生投資報告】

【2月1日蕭生投資報告】

KF Cheng
By KF Cheng on Sun, 2026-02-01 - 19:34
Short Title
【2月1日蕭生投資報告】
Private
Public
【2月1日蕭生投資報告】💰
KF Cheng
2026-02-01
2026-02-01

影片總結(100 字內)​

主持人先解釋黃金與白銀因美元轉強及 ETF 槓桿 unwind 出現急挫,認為金價可能已見一輪高位。 接著詳細分析 Tesla 在 FSD、Robotaxi 與人形機械人上的長期投資與現金流運用,視為極具領先優勢的長線標的。 其後談到多隻 AI 與半導體股票(如 Robx、海力士、台積電、AVAV),指出市場短期恐慌帶來估值折讓,反而為中長線投資者提供吸納機會。

宏觀與商品市場

  • 比特幣、以太幣短期大跌,反映資金避險及美元走強,風險資產承壓。
  • 黃金由約 4000 多升到 5000 多,一年內升幅約六七成,現因美元及聯儲主席人選偏「鷹」而出現類似 1980 年後的大幅回調風險。
  • 白銀由約萬二跌到約 80 幾,跌幅約三成七,與 ETF 槓桿、多層期權結構在 unwind 相關,屬「螺旋式下跌」。

ETF/槓桿結構風險

  • 大量資金透過黃金、白銀 ETF 及期權推高現貨,價格一旦掉頭,投資銀行減倉、追保保證金、被迫平倉形成連環拋售。
  • 當市場持倉過度集中、槓桿高企時,只需一個觸發點就如「充滿氣體的房間點著火」,引發連鎖爆倉下跌。

Tesla 長線部署

  • 認為 Elon Musk 極重視財務調配,今年盈利約 60–70 億美元,卻動用約 200 億美元資本開支,等於主動消耗現金流來換未來優勢。
  • 資本開支一部分用於建立超級電腦訓練 FSD 與人形機械人,一部分投資硬件與員工訓練,以收集大量 proprietary real-life data。
  • 已有約 500 多架無人監督行駛的 Robotaxi 測試車,Cybertruck 產能由月產一二千輛目標提至年尾萬計,預計 2027 年起對盈利有明顯貢獻。
  • 停止一次性買斷 FSD,轉為每月 99 美元訂閱,預期由目前約 20 萬戶增長至 100 萬戶,大幅提高經常性收入與利潤質素。

個股與板塊觀點

  • 對 Tesla 採「長期大量持有」策略,認為其在 AI、機械人與自動駕駛上的投資規模全球獨一無二,具絕對領先優勢。​
  • 認為某黃金相關個股在 150 美元以下屬合理吸納區,跌幅主要來自市場情緒而非基本面惡化,等待 2 月 2 日業績驗證增長。​
  • 提到「5 蚊 AI 股」及其他 AI 公司估值雖高,但收入與用戶黏性持續增長,仍具中長線價值。​
  • 強調 Robx 在新遊戲爆款能力仍在,第三方數據顯示 DAU、預訂表現良好,最近股價急跌反而吸引其加倉以示信心。​
  • 海力士被視為記憶體龍頭,台積電則是晶圓代工核心資產,短期受基金減倉拖累,但長期需求強勁,現價被形容為「平」。​
  • AVAV 由浮動變固定合約,短期壓力但長期有利提升效率與利潤可預測性,近期回落約 100 美元被視為不錯的觀察與分段吸納點。

​啟示(Takeaways)

  • 槓桿與擁擠交易的風險管理
    • 當商品或資產在短時間內大幅上升且市場一致偏多、ETF/期權成交爆量,就要警惕「擁擠交易」及 unwind 風險,避免在高位重倉甚至加槓桿。​
    • 面對黃金、白銀等避險資產,同樣要檢視背後資金結構,而唔只看「避險故事」,因為一旦美元或政策預期逆轉,價格下跌會非常劇烈。
  • 看企業要看資本配置與數據壁壘
    • 對科技股,單看短期盈利與 P/E 容易誤判,關鍵是管理層如何用現金建構未來護城河,例如 Tesla 以百億美元級別砸向算力與獨家數據。
    • 具 proprietary real-life data 的公司,在 AI、機械人等領域會形成難以複製的長期優勢,這類資產的價值往往在數年後才體現在報表上。
  • 訂閱模式與經常性收入的重要性
    • 從 FSD 一次性買斷轉為月費訂閱,反映企業更重視穩定現金流與長期客戶價值,這類模式一般能提升估值溢價,但短期或影響部分客戶購買意願。
    • 作為投資者,要學會評估「一次性收入」向「訂閱收入」轉型時的過渡陣痛,以及長遠帶來的估值與風險結構改善。
  • 市場波動常創造反向機會
    • 多數標的的急跌(黃金股、AI 股、Robx、AVAV 等)更多來自情緒與槓桿平倉,而非基本面瞬間惡化,對有研究的投資者反而是布局良機。
    • 需要有「時間換空間」的心態,願意承受短期波動,換取企業在 2–3 年後盈利與估值修復的回報。

​

對一般投資者的機會與建議

  1. 商品與黃金相關資產
    • 在黃金、白銀經歷槓桿洗倉後,可以觀察:美元走勢、實際利率、美聯儲政策與 ETF 持倉變化,避免在高槓桿未完全卸載前過早大舉撈底。
    • 若已持有黃金相關資產,可檢查持倉是否透過高槓桿產品(3 倍 ETF、期權等),適度降槓桿、拉長持有期,減少被迫止損風險。
  2. 成長股與 Tesla 相關機會
    • 對於願意持有 3–5 年的投資者,Tesla 在 FSD、Robotaxi、人形機械人及超級電腦上的重投資,提供了一個「AI+硬件+訂閱」的複合成長故事,可採分段買入策略。
    • 重點是控制倉位比例(例如單一股票不超過總資產某一上限),並認知 2027 年前股價或非常波動,不宜用短線思維看待。
  3. AI 與遊戲/數據驅動公司(如 Robx)
    • Robx 類公司具備連續推出爆款遊戲的紀錄,再加上 DAU、預訂等第三方數據支持,短期大跌後往往提供較佳風險回報比,可考慮用小倉試探、拉長觀察期。
    • 此類股風險在於產品生命週期短、競爭激烈,投資時宜分散至多隻具數據優勢或平台效應的公司,避免「單一 hit game 風險」。
  4. 半導體(海力士、台積電等)
    • 記憶體與晶圓代工是 AI 時代的「水電煤」,海力士與台積電在各自細分領域具強定價權,短期因基金調整或宏觀擔憂下跌,可視為分段吸納的窗口。
    • 建議個人投資者可透過優質半導體 ETF 或龍頭個股小額定投,降低選股與周期錯配風險。
  5. 國防與高科技製造(如 AVAV)
    • 固定價格合約短期壓縮毛利,但可提升訂單可見度與資源配置效率,長期若公司營運優秀,反而可能放大利潤空間。
    • 對此類標的,可在大跌後分批建立中小倉位,同時留意國防預算、主要客戶需求與新產品技術門檻,避免只因「跌得多」而盲目撈底。
  6. 風險控制與操作層面建議
    • 避免同時在高槓桿商品(如黃金/白銀槓桿 ETF)與高 beta 科技股上重倉,減低「雙殺」風險。
    • 用時間分散(分批買入)與標的分散(多行業、多地區)來平衡單一事件風險,並為每個標的事先設定「基本面錯誤」而非「價格波動」的出場條件。

​

Generated using Perplexity Comet.  For reference only, use with caution.

一、商品與黃金/白銀相關

  • 檢查自己是否持有黃金、白銀或其 ETF/槓桿產品,列出產品名稱、槓桿倍數及倉位比例。​
  • 若使用 2–3 倍槓桿 ETF 或期權,考慮逐步減少槓桿,改為現貨或低槓桿產品,拉長持有期。​
  • 觀察美元指數、美債實際利率及大型黃金 ETF(如 GLD、SLV 類)的持倉變化,未見槓桿徹底卸載前避免一次過大手撈底。​
  • 設定商品倉位上限(例如總資產 5–10% 內),避免黃金、白銀在投資組合中佔比過高。​

二、Tesla 相關部署

  • 先明確自己可接受的持有期(至少 3–5 年),確認是用長線心態看待 FSD、Robotaxi、人形機械人等題材。​
  • 設定單一股票上限比例(例如不超過總資產 5–10%),避免因短期波動影響整體財務安全。​
  • 採用分段買入:把預計投入 Tesla 的資金分成 3–6 份,在未來 6–18 個月內,配合股價大跌或市場恐慌時才加一注。​
  • 持續追蹤指標:
  • FSD 訂閱用戶數與月費收入是否持續增加。​
  • Robotaxi 測試規模及監管進度。​
  • 人形機械人及超級電腦投資進展是否如預期(資本開支、產品示範、合作夥伴)。​

三、AI/遊戲/數據驅動公司(如 Robx)

  • 將此類高成長、高波動股票總倉位控制在可承受範圍(如總資產 10–20% 以內,依個人風險承受度調整)。​
  • 採小倉試探:在股價大幅回調時先買入少量,用時間觀察 DAU、預訂、遊戲流水等數據是否支持成長故事。​
  • 避免只押注一家公司,分散到 3–5 間具平台效應或數據優勢的公司,降低單一產品失敗的風險。​
  • 為每一間公司設定「基本面出錯」條件(如連續幾季用戶或收入倒退),一旦觸發就分批減倉,而非只看股價波動。​

四、半導體(海力士、台積電等)

  • 若沒有相關持倉,可考慮先用少量資金透過半導體 ETF 或龍頭個股建立「核心倉位」,再視估值和周期加減碼。​
  • 將半導體板塊視為「長期基礎設施」,設定一個長期目標比例(例如總資產 5–15%),分階段達到而非一次到位。​
  • 利用市場恐慌、基金減倉導致的大跌日,加碼少量,而在短期大幅急升後減少追價。可預先寫下「在跌 X% 時加一注」的簡單規則。​

五、國防與高科技製造(如 AVAV)

  • 把這類標的歸入「衛星倉位」,比例控制在較小範圍(例如單一股票不超過總資產 3–5%)。​
  • 在重大消息或合約模式轉變(如改為 fixed price)後,不要即時重倉,先觀察 1–2 季報表,看毛利率與盈利是否穩定。​
  • 大跌後若基本面仍穩定,可用分批法建立倉位,例如每回調 10–15% 再加一小注,同時定期檢視國防預算與新訂單情況。​

六、槓桿與整體風險管理

  • 統計自己整個投資組合中:
    • 槓桿產品(期權、期貨、2–3 倍 ETF)的總市值比例。
    • 高波動股票(成長股、AI、遊戲)的總比例。兩者相加不宜過高(例如控制在總資產 30–40% 以下,依自身風險承受度調整)。
  • 建立「資金三層結構」:
    • 穩健層(現金、債券、防守型基金)。
    • 核心成長層(Tesla、半導體龍頭、優質平台股)。
    • 衛星進攻層(高波動 AI 股、遊戲股、國防股等)。並為每層設定明確比例範圍。
  • 為每個標的事先寫下賣出原則:
    • 觸發點以基本面惡化或投資邏輯被推翻為主。
    • 價格止損只作為最後保險,而非主要依據。如此可減少在劇烈波動中情緒化操作。

 

Generated using Perplexity Comet.  For reference only, use with caution.

{00:01} 係,投資報告嚇,咁就係嗰啲關於嗰個星期四、星期五嘅大跌。大家睇我兩邊報告同埋我對呢個 Robx 同埋呢個 T 嘅法,係講得非常之清楚,但係呢我話俾大家聽。即係你要搭咩危險呢?佢就話 brace brace,即係你慣攬住自己隻腳以避免衝擊,好快又終了點了解哦。

{00:23} 比特幣呢,因為佢 24 小時嘅再跌,跌咗 100 萬蚊。我係呢個係得呀,佢一跌咗萬蚊呢,八萬蚊嗰條線呢,係跌咗個長期上升軌。萬八千蚊跌得犀利。

{00:37} 以太幣 2392 蚊到 2392 蚊。呢個 99 跌到得返一毫紙,嚇跌到一毫紙,跌咗呢兩跌半。即係話嗰啲資金,個資金係繼續收,美元素轉強,因為呀做咗呢個聯儲主席。大家對於風險能夠容納嘅因素呢個。

{01:01} 黃金其實星期五股票跌得唔係算嚴重,金嚴重金嘅幾多呢?最高去到 558 幾。八十幾跌到 4800 幾,跌咗 11 個黃金。咁呢個呢係由早一個零禮拜,呢係極端睇好嘅,全世界嘅投資嗰啲都睇好黃金作為避險貨幣。

{01:26} 而家呢次係徹底推咗呢樣嘢,徹底推咗呢樣嘢。呢個你係見到呢美元反彈嘅,其實阿 A 做咗聯邦主席,將會做聯邦主席呢,大家對美元係有信心,因為佢係一個唔將亂印銀紙嘅,於是黃金值好多錢,係一個假設。

{01:47} 嗰個假設就係 Donald Trump 會命一個人,嗰個人呢係會亂咁印銀紙嘅,美元素越嚟越唔值錢。呢個節推翻咗,呢個節返咗。呢個人係會護美元嘅,咁於是成件事,就係推咗。

{02:05} 更加犀利嘅就係白銀,你唔能夠想像,由萬二蚊跌到落幾錢呢?跌到落去 80 幾蚊,跌咗 37 個人百分。嗱當然啦,呢啲咁樣嘅跌幅呢,就因為呢,嗰啲人呀係買好多嘅 ETF 啦。

{02:13} 全部人都睇好呢,因為買 ETF 呢,就係嗰啲投資銀行唔理你㗎,你買 ETF 佢咪去買啲現囉;你買啲 option 佢又買啲貨啦。買啲現呢就係推高咗金同埋白銀個價錢,跟住啲人呢就買多啲 ETF 同埋 option,佢哋又買多啲現。

{02:34} 成件事係咁樣去到某一點,當佢一翼賺夾呢,成件事呢,佢上去嗰陣時呢係拋物線式上升,一落嚟呢就螺旋式下跌,成件事反轉。一跌,一開始跌落嚟呢,一開始點跌落嚟呢,佢最危險呢就係嗰個體位程度去到 90 幾個黃金鑊。

{02:55} 一開始係已經係等於一個充滿咗氣體嘅房間,等住點著,一點著就連環爆炸式地下跌。呢個就係嗰幾日呢就開始 unwind,即係嗰啲價錢下跌,唔使咁多對沖,嗰啲投資銀行就會減磅。

{03:13} 嗰啲黃金下跌呢,呢個就會觸發追保金,一追保金呢,呢個時候呢就進一步下跌,嗰啲 ETF 同埋嗰啲 option 呢要補倉,要補倉,慘倉,價錢進一步下跌。進一步下跌就再拋現,反覆下跌。

{03:32} 即係黃金呢一輪呢係由 4000 蚊一路去到有三千幾蚊,喺一年內去到 5000 幾蚊,升咗六七成。係咪頂呢?我唔知呀,但係呢啲咁嘅嘢我經歷嘅,一次慘痛嘅就係 1980 年,呀,兩伊戰爭。

{03:52} 咁呢一個呢,就係呢一種咁樣嘅跌幅。就係當然期貨一日可以再落去嘅,呢個係唔係?佢有可能已經係呢個浪潮呢,金已經可以,可可以可能已經見頂嘅。好啦。

{04:05} Tesla 呢,一下反彈咗 14 蚊,最高時反彈咗 22 蚊。更多係因為呢一個合併嘅故仔。我諗 Tesla 升幅有一個合理嘅地方,呢個係,以我對 Elon Musk 嘅明白呢,佢一定係將 Tesla 同埋 SpaceX 呢,就一定係同 X 合併。

{04:31} 一定係俾啲 warrant 佢,即係譬如你有十股 Tesla,俾一股 X 咁,就可以透過呢個上巿,呢個就可以買賣嘅。呢樣嘢係,咁呢個呢就好多人買呢個,呢個對於股東嘅好處嚟講呢,就係乜嘢呢?

{04:49} 就係呢一個:好多 Tesla 嘅股東,就自動有 SpaceX,兩間公司就結合緊,將來徹底合併係容易咗嘅。我進入去 Elon 嘅思維就係咁樣。仲有呢,已經有 500 幾架車,係無監督咁喺街度行緊嘅 Robotaxi。

{05:10} 我諗係大約係呢個速度,只要唔出意外,我諗出意外嘅機會呢就好細嘅,就係每個月落去,每個月落去。四月呢就開始生產 Cybertruck,因為佢初初呢隻生產,生產到一二千架一個月,因為有個 bottleneck。

{05:31} 到年底呢佢就可以生產到以萬計嘅車,當到時呢個 FSD 呢已經成熟,即係咁去到出年頭,呢個 Cybertruck 呢就將會開始對於 Tesla 嘅盈利有貢獻。

{05:45} 有一樣嘢我想提醒大家,之後呢,呢個 Tesla 呢,我決定呢係長期持有大量持有。我講一樣嘢俾大家聽,係我嘅 observation,係冇人講。Elon Musk 係一個好有財政頭腦嘅人,佢點解今年係用 200 億美金去做資本開支?

{06:07} 我問大家,佢今年嘅盈利呢多得六七十億,佢係要喺個 cash 嗰度呢,調動百幾億出嚟,佢個現金流變成咁。墨西哥嗰間廠嘅投資係唔肯落重本,往年都係 100 億到,點解呢?今年要使呀。冇大型嘅新廠起。

{06:30} 咁你話要做 Cybertruck 呀,咁呢個係,嗰啲 Model S 同 Model 3 呢,新產能嚟講都係有限。至於 FSD 呢,佢嗰套電腦呢已經 OK,其實就係唔需要再擴大嘅模組㗎喇。

{06:47} 咁當然啦,呢 200 億美金呢,起碼有 100 億、有百幾億係用咗喺兩件事上面:一件事,建立呢個更加大嘅超級電腦,呢個超級電腦係用嚟訓練機械人嘅;第二係用幾十億美金去投資呢個硬件同埋員工訓練,係用嚟訓練,等呢一個機械人攞到一啲 proprietary 嘅 real life data。

{07:18} 即係點講呢?係有五六種方法去攞到呢啲 data,譬如話擺喺啲市場頭、喺你啲屋企入面、工廠度,日日睇住你哋點做嘢,啲行動係點做,攞好多好多呢啲資料嚟訓練呢個執行場景,呢個超級市場。

{07:39} 佢可以公佈嘅地方,佢俾錢你,你先會俾佢擺入去囉。咁呢個又係要擺一啲機械人去嘗試做呢啲嘢,然後呢又要買啲版權,用啲嚟訓練,因為你要先有咗 real life 嘅 data,然後先可以用 simulator data。

{08:01} Musk 解釋,擺二百億呢?我真係覺得,呢個人呀,我永遠都要投資喺呢啲位置。係冇一間公司係有錢去擺 100 億美金落去未來五年機械人同埋預備五年後嘅人形機械人,冇,全世界都冇。

{08:21} AI 呢係集資咗幾多錢呢?集資十幾億美金㗎。呢一個就算係大陸國家支持嗰啲機械人公司,佢哋都係集咗幾億美金嘅啫。邊個可以用 100 億美金,呢個規模、百幾億美金嘅規模?你到處都搵唔到,只有 Elon 呢個「顛佬」,喺呢個 window 入面同時做兩樣嘢。

{08:47} 第一,建立一個超大型嘅電腦系統,預備做大型嘅機械人訓練;第二,用咗幾十億同步進行呢一個攞到 real life data,然後擺落去訓練。呢個係好 expensive 嘅嘢,亦都係好 intensive。

{09:06} 又要有啲好微細嘅嘢,我舉個例:攞筷子、摺衫、你不停咁做,咁就要感應同理解嗰啲細節;你唔知煮飯隻手係點呀?各種食材呀?即係呢啲係件好 tedious 先至攞到足夠 data 嘅事。

{09:25} 即係呢啲嘢究竟係點樣去建構呢個系統?佢就係等到全世界都冇呢個規模,喺呢 12 至 18 個月內,佢已經建立咗個 proprietary data,然後變咗進一步去到 simulator data,於是佢就完全領先。

{09:45} 同時就係已經將兩條線,即係呢個車同機械人線,開始整合,用嚟預備生產量產策略係幾樣同時進行。喺你哋未有呢個規模之前,佢已經係絕對領先,重複咗佢喺電動車時代嘅地位。我希望我講清楚,係咪真係值得投資?

{10:07} 所以但係你個成績呢,要有耐性,你可能要忍一段時間。到 2027 年你就會喺 PNL 上見到呢個成績。仲有樣嘢,佢係暫停咗可以買 FSD 嘅一次性買斷。佢而家停咗。

{10:23} 呢個真係一個賭嚟嘅。你知唔知呢個 Tesla 嘅車其中好處,就係佢全部係贈送俾你嘅 Autopilot 呀,呢樣嘢令到佢架車係安全好多,即係喺公路度跟車、避免撞車。

{10:38} 而家就要你 subscribe 呢一個 FSD,每個月 99 蚊。取消一次性買斷,係可以令到有啲人買少咗車,因為呢個優勢佢取消咗。你為咗獲得呢樣嘢,加埋 Full Self-Driving,佢就會迫你用 99 蚊去 subscribe。

{10:58} 舊年就係咁,佢舊年有 110 萬個用戶,其中就係買 FSD 嘅有 30 萬。呢三十萬嘅月費收入,舊年係 double 咗,即係前年得十萬,舊年變咗 20 萬。

{11:14} 今年,我諗會變咗 100 萬訂閱戶,變咗 100 萬。呢個就 Tesla。好啦。第二條片解釋黃金大跌嘅,我係對呢個人(嘉賓)徹底有信心,佢公佈嘅業績又會行,呢個唔使講。

{11:32} 點解跌得咁犀利呢?你睇下由 170 蚊跌到呢度,係冇壞消息,純粹係個市想跌,等佢 2 月 2 號出業績。而我覺得因為呢一個多針政策呀同埋其他政策,佢 plenty 個業務增長,最緊要會爆炸性。

{11:51} 正常情況,呢個股價 150 蚊樓下係好抵買。好,5 蚊嘅 AI 股票,我就要調整倉位,實在太抵。唔需要講 ASI AI 嗰啲,嗰個已經係成熟,Perplexity 呢都係瞓身去買 AI。

{12:09} 呢啲股票我就唔逐隻講,因為目前都係 AI 比重 substantial,估值亦都係高,而且佢越嚟越多客戶,黏性越深。Rob 呢,我解釋過,去到 Robx 呢,做完一輪嗰個反彈,由低位上返 7 蚊。

{12:27} 點解呢?就係因為已經有第三方嘅數據證明,上季生意好好,無論係 DAU 或者 Booking 都好。兩個好消息打落嚟,股價先跌後升,一日之間波動十個巴仙。

{12:43} 我會大力買入,我唯一顯示我嘅信心,就係星期一開始,兩日內將啲錢打入去個戶口,幫自己買多啲畀大家睇下,買多啲,淨係買 Robx 畀大家睇,顯示我嘅信心。

{12:59} 因為我收到風,Robx 呢,又有兩隻新遊戲爆咗出嚟,仲犀利過 Tower of Fantasy 同埋 Forest,即係證明佢呢種搵新 hit game 嘅能力依然存在。海力士就唔使講啦,海力士係記憶體王牌;台積電亦都唔使講,台積電而家跌咗一下,因為買得多嘅其實係基金,好平。

{13:24} AVAV 仲未跌好多,呢個 AVAV 主要係一樣嘢:佢由浮動合約變咗 fixed price 合約。我唔覺得 fixed price 嘅合約係壞事,短期可能有少少影響,但係間公司會更有效率。

{13:40} 你只可以賺 5 個巴仙 margin,但如果你經營得好,fixed price 反而可以賺多好多錢。定價清晰之下,風險管理更好。呢個我叫大家留意,呢隻真係非常吸引,跌咗 100 蚊,呢隻嘢而家係跌咗一百蚊。好,就講到呢度。

(以上為依據頁面所示自動字幕清理、補充標點與時間軸的完整逐字稿;如需更精細至每句秒數,我可以再幫你拆得更細。)
​

Generated using Perplexity Comet.  For reference only, use with caution.

投資理財
謎米財經分析報告
About BYOS

Build-Your-Own-System is a practice to build digital solutions for business and enterprise based on integration of open source technology and web resources, an excellent approach for digital transformation by practice and experience.  It does not require IT background or programming, because business analysis, experiment and digital innovation is what it is about.

BAYGO

Build-as-you-GO is the strategy behind building a site, and the flexibility of BYOS architecture supports this strategy, which makes everybody the best designer for their own system over time.

More about BayGO

BYOS Workshops

It is the skillset for the digital era.  No IT background is needed.  No programming is needed. It is just a matter of hands-on practice.  You'll be surprised you can do it too.

Our Services

We provide services in:

  • Agile System Building
  • Digital Transformation Consultancy
  • Knowledge Management
  • Combined Consultancy
  • BYOS Workshops
  • BYOS Mentorship
A self-hosted platform for knowledge management
Built by KF Cheng    ©2026
Self-hosted Platform: KHub v4.00.62
Running on Ubuntu 22.04 PHP 8.1 MariaDB 10.10 Nginx 1.18
Clear keys input element