Pith macht aus den Filings, Earnings und Broker-Notes, die du liest, ein zitiertes Wiki pro Ticker — sodass dein Coverage-Wissen abfragbar ist und jede Zeile auf die Quelle zurückführt.
Ein Equity- oder Credit-Analyst liest mehr als fast jeder andere: 10-Ks und 10-Qs, Transkripte, Broker-Notes, Sektor-News, regulatorische Filings — über ein Dutzend Namen oder mehr. Das Lesen ist konstant, aber das Wissen, das es erzeugt, verstreut sich über PDFs, Tabs und eine Notizdatei, die am Tag nach Earnings veraltet. Und in diesem Job ist die Quelle nicht optional: jede Zahl in einer These oder Note muss zurück zu einem Filing oder Transkript verteidigbar sein. Pith macht die Coverage-Wissensschicht erstklassig. Du speicherst beim Lesen ein Bookmark; Pith taggt jeden Save auf das richtige Unternehmen oder den richtigen Sektor (automatisch), baut ein zitiertes Wiki pro Namen, in dem jede Aussage auf die Quelle verlinkt, aus der sie stammt, und stellt vor Earnings oder einem Desk-Meeting ein Briefing zusammen (auf Knopfdruck). Das Lesen, das du ohnehin machst, wird zu einem belegten, durchsuchbaren Gedächtnis deiner Coverage, statt nach jedem Print zu verdunsten.
Was sich für dich ändert
Szenario 1
Komm zur Earnings-Vorbereitung schon gebrieft
Am Abend bevor ein Name berichtet, generierst du ein Briefing aus den gespeicherten Quellen des Quartals — das vorherige Transkript, die Sell-Side-Previews, der Sektor-Read-Through, die Guidance, auf die alle fixiert sind. Text plus Audio für den Weg. Du gehst in den Call und weißt, was sich geändert hat und worauf du achten musst, statt um 6 Uhr drei Monate Notizen neu zu lesen.
Szenario 2
Schreib eine These, in der jede Aussage zitierbar ist
Wenn die Note fällig ist, organisiert dein Unternehmens-Wiki das Lesen schon nach Konzept — Margen, Verschuldung, Wettbewerbsposition, regulatorische Exposition — und jede Zeile verlinkt zurück auf das Filing, Transkript oder die Broker-Note, aus der sie stammt. Du schreibst aus einer belegten Zusammenfassung, und wenn der PM fragt „woher ist das?“, ist die Quelle einen Klick entfernt, nicht eine halbe Stunde durch deinen Verlauf.
Szenario 3
Onboarde neue Coverage ohne Monate des Aufholens
Wenn ein Name auf dein Sheet wandert, fängst du an dich einzulesen — und das Wiki baut sich mit. Zwei Wochen später hast du eine zitierte Seite zum Geschäft, zum Bull- und Bear-Case, zum Vergleichsset und zu den offenen Fragen, nach Konzept organisiert statt in einem Ordner voller Links vergraben. Coverage zu übernehmen schrumpft von einem Quartal Aufholen auf ein paar Wochen.
Notiz des Gründers
Ich bin Berater, kein Analyst, aber ich habe Pith für dasselbe Problem gebaut: Lesen in Menge und nie wiederfinden — oder belegen — können, was ich gelesen hatte, wenn es zählte. Was Pith für Research-Arbeit passend macht, ist, dass das Wiki das Artefakt ist und jede Aussage auf ihre Herkunft verlinkt. Ich habe Zitat-first gebaut, weil ich meinen eigenen Zusammenfassungen vertrauen wollte — und genau das braucht eine verteidigbare Note.
FAQ
Ist jede Aussage im Wiki wirklich belegt?
Ja — Zitat-first per Design. Jede Zeile in einem Unternehmens-Wiki verlinkt zurück auf das Bookmark, aus dem sie stammt, sodass du das Filing, Transkript oder die Broker-Note öffnen und die Zahl prüfen kannst, bevor sie in eine These geht. Das Wiki ist das Artefakt; der Quell-Link hängt immer dran.
Wie unterscheidet sich das von NotebookLM oder einem Notion-Workspace pro Namen?
NotebookLM arbeitet in Batch-Uploads — du lädst neu hoch, wenn sich etwas ändert, und Coverage bewegt sich ständig. Notion lässt dich die Seite selbst schreiben und pflegen. Pith capturet kontinuierlich aus deinem Lesefluss und baut das zitierte Wiki pro Namen automatisch, sodass jeder Name aktuell bleibt — ohne Kuratierungs-Steuer.
Wo werden meine Daten gespeichert?
Frankfurt, Deutschland — EU-only-Residency, Isolation pro Workspace auf Datenbank-Ebene, voller Export jederzeit als Markdown oder JSON. Wir trainieren keine Modelle mit deinen Inhalten.
Wie geht Pith mit vertraulichen oder Insider-Informationen um?
Pith behandelt alles, was du speicherst, als privat zu deinem Workspace — isoliert, in Frankfurt, Deutschland gespeichert, nie fürs Training genutzt. Es klassifiziert keine Insider-Informationen für dich; wende die Information-Barrier- und Compliance-Richtlinie deiner Firma auf das an, was du speicherst, genau wie bei jedem anderen Research-Tool.
Funktioniert es für einen einzelnen Analysten oder nur für ein Team?
Beides. Ein persönlicher Workspace mit einem Tag pro Namen ist das Solo-Analysten-Muster; geteilte Knowledge-Spaces lassen ein Desk- oder Sektor-Team in einen gemeinsamen Workspace speichern und dieselbe zitierte Coverage sehen. Beides kannst du per MCP aus Claude oder ChatGPT abfragen, mit Quellenangaben.
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Zuletzt geprüft: 6. Juni 2026