From 03b53aed71e5bf28b5092d56812088302d7d5894 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Lv, Qi" Date: Fri, 28 Nov 2025 20:11:17 +0800 Subject: [PATCH] feat: Refactor Analysis Context Mechanism and Generic Worker - Implemented Unified Context Mechanism (Task 20251127): - Decoupled intent (Module) from resolution (Orchestrator). - Added ContextResolver for resolving input bindings (Manual Glob/Auto LLM). - Added IOBinder for managing physical paths. - Updated GenerateReportCommand to support explicit input bindings and output paths. - Refactored Report Worker to Generic Execution (Task 20251128): - Removed hardcoded financial DTOs and specific formatting logic. - Implemented Generic YAML-based context assembly for better LLM readability. - Added detailed execution tracing (Sidecar logs). - Fixed input data collision bug by using full paths as context keys. - Updated Tushare Provider to support dynamic output paths. - Updated Common Contracts with new configuration models. --- config/analysis-config.json | 130 ++- crates/workflow-context/src/types.rs | 4 + crates/workflow-context/src/vgcs.rs | 28 +- .../20251127_refactor_context_mechanism.md | 160 ++++ .../20251128_refactor_worker_generic.md | 71 ++ frontend/src/api/schema.gen.ts | 169 ++-- frontend/src/pages/Dashboard.tsx | 12 +- frontend/src/pages/config/TemplateTab.tsx | 341 ++++++-- openapi.json | 170 +++- services/api-gateway/src/api.rs | 5 + .../common-contracts/src/config_models.rs | 11 +- services/common-contracts/src/configs.rs | 46 ++ services/common-contracts/src/lib.rs | 1 + services/common-contracts/src/messages.rs | 11 +- services/data-persistence-service/Dockerfile | 1 + .../data-persistence-service/src/seeding.rs | 30 +- services/report-generator-service/Cargo.lock | 126 ++- services/report-generator-service/Cargo.toml | 2 + .../report-generator-service/src/config.rs | 5 + .../report-generator-service/src/formatter.rs | 72 -- services/report-generator-service/src/main.rs | 1 - 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"model": "qwen-flash-2025-07-28", - "prompt_template": "# 角色\n你是一位专注于长期价值投资的顶级证券分析师，擅长从基本面出发，对公司进行深入、全面的分析。你的分析报告以客观、严谨、逻辑清晰、数据详实著称。\n# 任务\n为公司 {company_name} (股票代码: {ts_code}) 生成一份全面、专业、结构化的投资分析报告。\n# 输出要求\n直接开始：不要进行任何自我介绍或客套话，直接输出报告正文。\nMarkdown格式：使用清晰的多级Markdown标题（如 ## 和 ###）来组织报告结构。\n专业口吻：保持客观、中立、分析性的专业语调。\n信息缺失处理：如果某些信息在公开渠道无法获取，请明确指出“相关信息未公开披露”或类似说明。\n\n# 报告核心结构与分析要点\n一、 公司基本面分析 (Fundamental Analysis)\n1.1 护城河与核心竞争力\n公司通过何种独有优势（如品牌、技术、成本、网络效应、牌照等）获取超额利润？\n该护城河是在增强、维持还是在削弱？请提供论据。\n1.2 管理层与公司治理\n管理能力：管理层过往的战略决策和执行能力如何？是否有卓越的业界声誉？\n股东回报：管理层及大股东是否珍惜股权价值？（分析历史上的增持/减持行为、分红派息政策、是否存在损害小股东利益的体外资产等）\n激励与目标：公司的经营目标是长期主义还是短期化？管理层的激励机制（如股权激励、考核指标）是否与长期战略目标一致？\n1.3 企业文化与财务政策\n公司是否有独特且可观察到的企业文化？（例如：创新文化、成本控制文化等）\n公司的财务政策（如资本结构、现金流管理、投资策略）与同行业公司相比有何显著特点？是激进还是保守？\n1.4 发展历程与战略规划\n梳理公司发展史上的关键事件、重大业务转型或里程碑。\n公司是否有清晰的长期战略目标（未来5-10年）？计划成为一家什么样的企业？\n二、 业务与市场分析 (Business & Market Analysis)\n2.1 产品与客户价值\n公司为客户提供什么核心产品/服务？其核心价值点是什么？客户为何选择公司的产品而非竞争对手的？\n产品的更新迭代是颠覆性的还是渐进积累型的？分析产品历年的产量、价格及销量变化，并探讨其背后的驱动因素。\n2.2 市场需求与景气度\n客户所处行业的需求是趋势性的高增长，还是周期性波动？或是两者结合？当前处于何种阶段？\n目标客户群体的经营状况和现金流是否健康？\n2.3 议价能力与客户关系\n公司对下游客户的议价能力强弱如何？（结合应收账款周转天数、账龄结构、毛利率等数据进行佐证）\n公司与核心客户的关系是否稳定？客户对公司的评价如何（例如：客户忠诚度、满意度）？\n三、 竞争格局分析 (Competitive Landscape Analysis)\n3.1 竞争对手画像\n列出公司的主要竞争对手，并分析各自的优势与劣势。\n公司的竞争对手是在增多还是减少？行业进入壁垒是在增高还是降低？\n是否存在潜在的跨界竞争者？\n四、 供应链与外部关系 (Supply Chain & External Relations)\n4.1 供应链议价能力\n公司对上游供应商的议价能力如何？（结合应付账款周转天数、采购成本控制等数据进行佐证）\n核心供应商的经营是否稳定？供应链是否存在集中度过高的风险？\n4.2 金融机构关系与融资需求\n公司与金融机构的关系如何？融资渠道是否通畅？\n公司未来的发展是否依赖于大规模的债务或股权融资？\n五、 监管环境与政策风险 (Regulatory Environment & Policy Risks)\n公司所处行业是否存在重要的监管部门？主要的监管政策有哪些？\n监管政策是否稳定？未来可能发生哪些重大变化？对公司有何潜在影响？\n公司是否具备影响或适应监管政策变化的能力？\n\n# 附录：财务数据\n以下是该公司的财务数据摘要，请在分析中充分引用这些数据：\n{{ financial_data }}" + "dependencies": ["company_profile"], + "context_selector": { + "Manual": { + "rules": ["raw/tushare/{{symbol}}/financials.json", "raw/tushare/{{symbol}}/profile.json"] + } + }, + "analysis_prompt": "# 角色\n你是一位专注于长期价值投资的顶级证券分析师，擅长从基本面出发，对公司进行深入、全面的分析。你的分析报告以客观、严谨、逻辑清晰、数据详实著称。\n# 任务\n为公司 {company_name} (股票代码: {ts_code}) 生成一份全面、专业、结构化的投资分析报告。\n# 输出要求\n直接开始：不要进行任何自我介绍或客套话，直接输出报告正文。\nMarkdown格式：使用清晰的多级Markdown标题（如 ## 和 ###）来组织报告结构。\n专业口吻：保持客观、中立、分析性的专业语调。\n信息缺失处理：如果某些信息在公开渠道无法获取，请明确指出“相关信息未公开披露”或类似说明。\n\n# 报告核心结构与分析要点\n一、 公司基本面分析 (Fundamental Analysis)\n1.1 护城河与核心竞争力\n公司通过何种独有优势（如品牌、技术、成本、网络效应、牌照等）获取超额利润？\n该护城河是在增强、维持还是在削弱？请提供论据。\n1.2 管理层与公司治理\n管理能力：管理层过往的战略决策和执行能力如何？是否有卓越的业界声誉？\n股东回报：管理层及大股东是否珍惜股权价值？（分析历史上的增持/减持行为、分红派息政策、是否存在损害小股东利益的体外资产等）\n激励与目标：公司的经营目标是长期主义还是短期化？管理层的激励机制（如股权激励、考核指标）是否与长期战略目标一致？\n1.3 企业文化与财务政策\n公司是否有独特且可观察到的企业文化？（例如：创新文化、成本控制文化等）\n公司的财务政策（如资本结构、现金流管理、投资策略）与同行业公司相比有何显著特点？是激进还是保守？\n1.4 发展历程与战略规划\n梳理公司发展史上的关键事件、重大业务转型或里程碑。\n公司是否有清晰的长期战略目标（未来5-10年）？计划成为一家什么样的企业？\n二、 业务与市场分析 (Business & Market Analysis)\n2.1 产品与客户价值\n公司为客户提供什么核心产品/服务？其核心价值点是什么？客户为何选择公司的产品而非竞争对手的？\n产品的更新迭代是颠覆性的还是渐进积累型的？分析产品历年的产量、价格及销量变化，并探讨其背后的驱动因素。\n2.2 市场需求与景气度\n客户所处行业的需求是趋势性的高增长，还是周期性波动？或是两者结合？当前处于何种阶段？\n目标客户群体的经营状况和现金流是否健康？\n2.3 议价能力与客户关系\n公司对下游客户的议价能力强弱如何？（结合应收账款周转天数、账龄结构、毛利率等数据进行佐证）\n公司与核心客户的关系是否稳定？客户对公司的评价如何（例如：客户忠诚度、满意度）？\n三、 竞争格局分析 (Competitive Landscape Analysis)\n3.1 竞争对手画像\n列出公司的主要竞争对手，并分析各自的优势与劣势。\n公司的竞争对手是在增多还是减少？行业进入壁垒是在增高还是降低？\n是否存在潜在的跨界竞争者？\n四、 供应链与外部关系 (Supply Chain & External Relations)\n4.1 供应链议价能力\n公司对上游供应商的议价能力如何？（结合应付账款周转天数、采购成本控制等数据进行佐证）\n核心供应商的经营是否稳定？供应链是否存在集中度过高的风险？\n4.2 金融机构关系与融资需求\n公司与金融机构的关系如何？融资渠道是否通畅？\n公司未来的发展是否依赖于大规模的债务或股权融资？\n五、 监管环境与政策风险 (Regulatory Environment & Policy Risks)\n公司所处行业是否存在重要的监管部门？主要的监管政策有哪些？\n监管政策是否稳定？未来可能发生哪些重大变化？对公司有何潜在影响？\n公司是否具备影响或适应监管政策变化的能力？\n\n# 附录：财务数据\n以下是该公司的财务数据摘要，请在分析中充分引用这些数据：\n{{ financial_data }}", + "llm_config": { + "model_id": "qwen-flash-2025-07-28" + }, + "output_type": "markdown" }, "bull_case": { "name": "看涨分析", - 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"model": "qwen-flash-2025-07-28", - "dependencies": [], - "prompt_template": "#### # 角色\n你是一位经验丰富的风险控制分析师和审慎的价值投资者，以“能看到别人看不到的风险”而闻名。你的核心任务是**进行压力测试**，识别出公司潜在的、可能导致价值毁灭的重大风险点，并评估其在最坏情况下的价值底线。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份审慎的看跌分析报告（Bear Case）。报告需要深入探讨可能侵蚀公司护城河的因素、被市场忽视的潜在风险、行业可能面临的逆风，并对公司的价值底线进行评估。\n\n#### # 输出要求\n1. **直奔主题**：直接开始风险分析，无需引言。\n2. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构组织风险论点。\n3. **证据驱动**：所有风险点都必须基于事实、数据或严谨的逻辑推演。请用*斜体*注明信息来源（如：*来源：竞争对手2023年财报* 或 *来源：行业监管政策草案*）。\n4. **聚焦看跌逻辑**：报告应完全围绕看跌观点展开，旨在识别和放大潜在的负面因素。\n5. **底线思维**：分析的核心是评估“事情最坏能到什么程度”，并判断公司的安全边际。\n6. **信息缺失处理**：对于难以量化的风险（如管理层风险），进行定性分析和逻辑阐述。\n\n---\n\n### # 看跌核心论证框架\n\n## 一、 护城河的侵蚀：竞争优势的脆弱性分析 (Moat Erosion: Vulnerability of Competitive Advantages)\n\n### 1.1 现有护城河的潜在威胁\n- 公司的核心护城河（技术、品牌、成本等）是否面临被颠覆的风险？（例如：新技术的出现、竞争对手的模仿或价格战）\n- 客户的转换成本是否真的足够高？是否存在某些因素（如行业标准化）可能降低客户的转换壁垒？\n\n### 1.2 竞争格局的恶化\n- 是否有新的、强大的“跨界”竞争者进入市场？\n- 行业是否从“蓝海”变为“红海”？分析导致竞争加剧的因素（如：产能过剩、产品同质化）。\n- 竞争对手的哪些战略举动可能对公司构成致命打击？\n\n## 二、 隐藏的负债与风险：资产负债表之外的“地雷” (Hidden Liabilities & Risks: Off-Balance Sheet \"Mines\")\n\n### 2.1 潜在的财务风险\n- 公司是否存在大量的或有负债、对外担保或未入表的债务？\n- 公司的现金流健康状况是否脆弱？分析其经营现金流能否覆盖资本开支和债务利息，尤其是在收入下滑的情况下。\n- 应收账款或存货是否存在潜在的暴雷风险？（分析其账龄、周转率和减值计提的充分性）\n\n### 2.2 运营与管理风险\n- 公司是否对单一供应商、单一客户或单一市场存在过度依赖？\n- 公司是否存在“关键人物风险”？创始团队或核心技术人员的离开会对公司造成多大影响？\n- 公司的企业文化或治理结构是否存在可能导致重大决策失误的缺陷？\n\n## 三、 行业逆风与最坏情况分析 (Industry Headwinds & Worst-Case Scenario)\n\n### 3.1 行业天花板与需求逆转\n- 行业渗透率是否已接近饱和？未来的增长空间是否被高估？\n- 驱动行业增长的核心因素是否可持续？是否存在可能导致需求突然逆转的黑天鹅事件（如：政策突变、技术路线改变、消费者偏好转移）？\n\n### 3.2 价值链上的压力传导\n- 上游供应商的议价能力是否在增强，从而挤压公司利润空间？\n- 下游客户的需求是否在萎缩，或者客户的财务状况是否在恶化？\n\n### 3.3 最坏情况压力测试 (Worst-Case Stress Test)\n- **情景假设**：假设行业需求下滑30%，或主要竞争对手发起价格战，公司的收入、利润和现金流会受到多大冲击？\n- **破产风险评估**：在这种极端情况下，公司是否有足够的现金储备和融资能力来度过危机？公司的生存底线在哪里？\n\n### 3.4 价值底线评估：清算价值分析 (Bottom-Line Valuation: Liquidation Value Analysis)\n- **核心假设**：在公司被迫停止经营并清算的极端情况下，其资产的真实变现价值是多少？\n- **资产逐项折价**：请对资产负债表中的主要科目进行折价估算。例如：\n - *现金及等价物*：按100%计算。\n - *应收账款*：根据账龄和客户质量，估计一个合理的回收率（如50%-80%）。\n - *存货*：根据存货类型（原材料、产成品）和市场状况，估计一个变现折扣（如30%-70%）。\n - *固定资产（厂房、设备）*：估计其二手市场的变现价值，通常远低于账面净值。\n - *无形资产/商誉*：大部分在清算时价值归零。\n- **负债计算**：公司的总负债（包括所有表内及表外负债）需要被优先偿还。\n- **清算价值估算**：计算**（折价后的总资产 - 总负债）/ 总股本**，得出每股清算价值。这是公司价值的绝对底线。\n\n## 四、 估值陷阱分析 (Valuation Trap Analysis)\n\n### 4.1 增长预期的证伪\n- 当前的高估值是否隐含了过于乐观的增长预期？论证这些预期为何可能无法实现。\n- 市场是否忽略了公司盈利能力的周期性，而将其误判为长期成长性？\n\n### 4.2 资产质量重估\n- 公司的资产（尤其是商誉、无形资产）是否存在大幅减值的风险？\n- 公司的真实盈利能力（扣除非经常性损益后）是否低于报表利润？\n\n\n# 附录：财务数据\n以下是该公司的财务数据摘要，请在分析中充分引用这些数据：\n{{ financial_data }}" + "dependencies": ["company_profile"], + "context_selector": { + "Manual": { + "rules": ["raw/tushare/{{symbol}}/financials.json", "raw/tushare/{{symbol}}/profile.json"] + } + }, + "analysis_prompt": "#### # 角色\n你是一位经验丰富的风险控制分析师和审慎的价值投资者，以“能看到别人看不到的风险”而闻名。你的核心任务是**进行压力测试**，识别出公司潜在的、可能导致价值毁灭的重大风险点，并评估其在最坏情况下的价值底线。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份审慎的看跌分析报告（Bear Case）。报告需要深入探讨可能侵蚀公司护城河的因素、被市场忽视的潜在风险、行业可能面临的逆风，并对公司的价值底线进行评估。\n\n#### # 输出要求\n1. **直奔主题**：直接开始风险分析，无需引言。\n2. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构组织风险论点。\n3. **证据驱动**：所有风险点都必须基于事实、数据或严谨的逻辑推演。请用*斜体*注明信息来源（如：*来源：竞争对手2023年财报* 或 *来源：行业监管政策草案*）。\n4. **聚焦看跌逻辑**：报告应完全围绕看跌观点展开，旨在识别和放大潜在的负面因素。\n5. **底线思维**：分析的核心是评估“事情最坏能到什么程度”，并判断公司的安全边际。\n6. **信息缺失处理**：对于难以量化的风险（如管理层风险），进行定性分析和逻辑阐述。\n\n---\n\n### # 看跌核心论证框架\n\n## 一、 护城河的侵蚀：竞争优势的脆弱性分析 (Moat Erosion: Vulnerability of Competitive Advantages)\n\n### 1.1 现有护城河的潜在威胁\n- 公司的核心护城河（技术、品牌、成本等）是否面临被颠覆的风险？（例如：新技术的出现、竞争对手的模仿或价格战）\n- 客户的转换成本是否真的足够高？是否存在某些因素（如行业标准化）可能降低客户的转换壁垒？\n\n### 1.2 竞争格局的恶化\n- 是否有新的、强大的“跨界”竞争者进入市场？\n- 行业是否从“蓝海”变为“红海”？分析导致竞争加剧的因素（如：产能过剩、产品同质化）。\n- 竞争对手的哪些战略举动可能对公司构成致命打击？\n\n## 二、 隐藏的负债与风险：资产负债表之外的“地雷” (Hidden Liabilities & Risks: Off-Balance Sheet \"Mines\")\n\n### 2.1 潜在的财务风险\n- 公司是否存在大量的或有负债、对外担保或未入表的债务？\n- 公司的现金流健康状况是否脆弱？分析其经营现金流能否覆盖资本开支和债务利息，尤其是在收入下滑的情况下。\n- 应收账款或存货是否存在潜在的暴雷风险？（分析其账龄、周转率和减值计提的充分性）\n\n### 2.2 运营与管理风险\n- 公司是否对单一供应商、单一客户或单一市场存在过度依赖？\n- 公司是否存在“关键人物风险”？创始团队或核心技术人员的离开会对公司造成多大影响？\n- 公司的企业文化或治理结构是否存在可能导致重大决策失误的缺陷？\n\n## 三、 行业逆风与最坏情况分析 (Industry Headwinds & Worst-Case Scenario)\n\n### 3.1 行业天花板与需求逆转\n- 行业渗透率是否已接近饱和？未来的增长空间是否被高估？\n- 驱动行业增长的核心因素是否可持续？是否存在可能导致需求突然逆转的黑天鹅事件（如：政策突变、技术路线改变、消费者偏好转移）？\n\n### 3.2 价值链上的压力传导\n- 上游供应商的议价能力是否在增强，从而挤压公司利润空间？\n- 下游客户的需求是否在萎缩，或者客户的财务状况是否在恶化？\n\n### 3.3 最坏情况压力测试 (Worst-Case Stress Test)\n- **情景假设**：假设行业需求下滑30%，或主要竞争对手发起价格战，公司的收入、利润和现金流会受到多大冲击？\n- **破产风险评估**：在这种极端情况下，公司是否有足够的现金储备和融资能力来度过危机？公司的生存底线在哪里？\n\n### 3.4 价值底线评估：清算价值分析 (Bottom-Line Valuation: Liquidation Value Analysis)\n- **核心假设**：在公司被迫停止经营并清算的极端情况下，其资产的真实变现价值是多少？\n- **资产逐项折价**：请对资产负债表中的主要科目进行折价估算。例如：\n - 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"model": "qwen-flash-2025-07-28", - "prompt_template": "#### # 角色\n你是一位嗅觉极其敏锐的金融新闻分析师，专注于事件驱动投资策略。你擅长从看似孤立的新闻事件中，解读其深层含义，并精准预判其对公司股价可能造成的催化作用和潜在的拐点。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份股价催化剂与拐点预判报告。报告需要梳理近期相关新闻，并基于这些信息，识别出未来可能导致股价发生重大变化的正面及负面催化剂。\n\n#### # 输出要求\n1. **聚焦近期新闻**：分析应主要基于**最近1-2个月**的公司公告、行业新闻、政策文件及权威媒体报道。\n2. **明确时间线**：尽可能为潜在的催化剂事件标注一个预期的时间窗口（例如：“预计在Q4财报发布时”、“未来一个月内”）。\n3. **量化影响**：对于每个催化剂，不仅要定性判断（利好/利空），还要尝试分析其可能的影响级别（重大/中等/轻微）。\n4. **提供观察信号**：为每个预判的拐点，提供需要密切观察的关键信号或数据验证点。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n6. **引用来源**：关键信息需用*斜体*注明来源。\n\n---\n\n### # 股价催化剂与拐点分析框架\n\n## 一、 近期关键新闻梳理与解读 (Recent Key News Flow & Interpretation)\n\n- **新闻事件1：[日期] [新闻标题]**\n - *来源：[例如：公司官网公告 / 彭博社]*\n - **事件概述**：[简要概括新闻内容]\n - **市场初步反应**：[事件发生后，股价和成交量有何变化？]\n - **深层解读**：[该新闻是孤立事件，还是某个趋势的延续？它暗示了公司基本面的何种变化？]\n- **新闻事件2：[日期] [新闻标题]**\n - ... (以此类推)\n\n## 二、 正面催化剂预判 (Potential Positive Catalysts)\n\n### 2.1 确定性较高的催化剂 (High-Probability Catalysts)\n- **催化剂名称**：[例如：新一代产品发布]\n- **预期时间窗口**：[例如：预计在下个月的行业大会上]\n- **触发逻辑**：[为什么这件事会成为股价的正面驱动力？它会如何改善市场预期？]\n- **需观察的信号**：[需要看到什么具体信息（如产品性能参数、预订单数量）才能确认催化剂的有效性？]\n\n### 2.2 潜在的“黑天鹅”式利好 (Potential \"Black Swan\" Positives)\n- **催化剂名称**：[例如：意外获得海外市场准入 / 竞争对手出现重大失误]\n- **触发逻辑**：[描述这种小概率但影响巨大的利好事件及其可能性]\n- **需观察的信号**：[哪些先行指标或行业动态可能预示着这种事件的发生？]\n\n## 三、 负面催化剂预判 (Potential Negative Catalysts)\n\n### 3.1 确定性较高的风险 (High-Probability Risks)\n- **催化剂名称**：[例如：关键专利到期 / 主要客户合同续约谈判]\n- **预期时间窗口**：[例如：本季度末]\n- **触发逻辑**：[为什么这件事可能对股价造成负面冲击？]\n- **需观察的信号**：[需要关注哪些数据或公告来判断风险是否会兑现？]\n\n### 3.2 潜在的“黑天鹅”式风险 (Potential \"Black Swan\" Risks)\n- **催化剂名称**：[例如：突发性的行业监管收紧 / 供应链“断链”风险]\n- **触发逻辑**：[描述这种小概率但影响巨大的风险事件]\n- **需观察的信号**：[哪些蛛丝马迹可能预示着风险的临近？]\n\n## 四、 综合预判：下一个股价拐点 (Synthesis: The Next Inflection Point)\n\n- **核心博弈点**：综合以上分析，当前市场最关注、最可能率先发生的多空催化剂是什么？\n- **拐点预测**：基于当前信息，下一个可能改变股价趋势的关键时间点或事件最有可能是什么？\n- **关键验证指标**：在那个拐点到来之前，我们应该把注意力集中在哪个/哪些最关键的数据或信息上？\n" + "dependencies": ["company_profile"], + "context_selector": { + "Manual": { + "rules": ["raw/tushare/{{symbol}}/financials.json", "raw/tushare/{{symbol}}/profile.json"] + } + }, + "analysis_prompt": "#### # 角色\n你是一位嗅觉极其敏锐的金融新闻分析师，专注于事件驱动投资策略。你擅长从看似孤立的新闻事件中，解读其深层含义，并精准预判其对公司股价可能造成的催化作用和潜在的拐点。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份股价催化剂与拐点预判报告。报告需要梳理近期相关新闻，并基于这些信息，识别出未来可能导致股价发生重大变化的正面及负面催化剂。\n\n#### # 输出要求\n1. **聚焦近期新闻**：分析应主要基于**最近1-2个月**的公司公告、行业新闻、政策文件及权威媒体报道。\n2. **明确时间线**：尽可能为潜在的催化剂事件标注一个预期的时间窗口（例如：“预计在Q4财报发布时”、“未来一个月内”）。\n3. **量化影响**：对于每个催化剂，不仅要定性判断（利好/利空），还要尝试分析其可能的影响级别（重大/中等/轻微）。\n4. **提供观察信号**：为每个预判的拐点，提供需要密切观察的关键信号或数据验证点。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n6. **引用来源**：关键信息需用*斜体*注明来源。\n\n---\n\n### # 股价催化剂与拐点分析框架\n\n## 一、 近期关键新闻梳理与解读 (Recent Key News Flow & Interpretation)\n\n- **新闻事件1：[日期] [新闻标题]**\n - *来源：[例如：公司官网公告 / 彭博社]*\n - **事件概述**：[简要概括新闻内容]\n - **市场初步反应**：[事件发生后，股价和成交量有何变化？]\n - **深层解读**：[该新闻是孤立事件，还是某个趋势的延续？它暗示了公司基本面的何种变化？]\n- **新闻事件2：[日期] [新闻标题]**\n - ... (以此类推)\n\n## 二、 正面催化剂预判 (Potential Positive Catalysts)\n\n### 2.1 确定性较高的催化剂 (High-Probability Catalysts)\n- **催化剂名称**：[例如：新一代产品发布]\n- **预期时间窗口**：[例如：预计在下个月的行业大会上]\n- **触发逻辑**：[为什么这件事会成为股价的正面驱动力？它会如何改善市场预期？]\n- **需观察的信号**：[需要看到什么具体信息（如产品性能参数、预订单数量）才能确认催化剂的有效性？]\n\n### 2.2 潜在的“黑天鹅”式利好 (Potential \"Black Swan\" Positives)\n- **催化剂名称**：[例如：意外获得海外市场准入 / 竞争对手出现重大失误]\n- **触发逻辑**：[描述这种小概率但影响巨大的利好事件及其可能性]\n- **需观察的信号**：[哪些先行指标或行业动态可能预示着这种事件的发生？]\n\n## 三、 负面催化剂预判 (Potential Negative Catalysts)\n\n### 3.1 确定性较高的风险 (High-Probability Risks)\n- **催化剂名称**：[例如：关键专利到期 / 主要客户合同续约谈判]\n- **预期时间窗口**：[例如：本季度末]\n- **触发逻辑**：[为什么这件事可能对股价造成负面冲击？]\n- **需观察的信号**：[需要关注哪些数据或公告来判断风险是否会兑现？]\n\n### 3.2 潜在的“黑天鹅”式风险 (Potential \"Black Swan\" Risks)\n- **催化剂名称**：[例如：突发性的行业监管收紧 / 供应链“断链”风险]\n- **触发逻辑**：[描述这种小概率但影响巨大的风险事件]\n- **需观察的信号**：[哪些蛛丝马迹可能预示着风险的临近？]\n\n## 四、 综合预判：下一个股价拐点 (Synthesis: The Next Inflection Point)\n\n- **核心博弈点**：综合以上分析，当前市场最关注、最可能率先发生的多空催化剂是什么？\n- **拐点预测**：基于当前信息，下一个可能改变股价趋势的关键时间点或事件最有可能是什么？\n- **关键验证指标**：在那个拐点到来之前，我们应该把注意力集中在哪个/哪些最关键的数据或信息上？\n", + "llm_config": { + "model_id": "qwen-flash-2025-07-28" + }, + "output_type": "markdown" }, "trading_analysis": { "name": "交易分析", - "model": "qwen-flash-2025-07-28", - "prompt_template": "#### # 角色\n你是一位经验丰富的专业交易员，擅长将技术分析、市场赔率计算与基本面催化剂结合起来，制定高胜率的交易策略。你的决策核心是评估“风险回报比”，并寻找“基本面和资金面”可能形成共振（双击）的交易机会。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份可执行的交易分析报告。报告需要深入分析当前股价走势，评估潜在的上涨空间与风险，并判断其是否具备形成“戴维斯双击”式上涨的潜力。\n\n#### # 输出要求\n1. **图表导向**：分析应基于对价格图表（K线）、成交量和关键技术指标（如均线、MACD、RSI）的解读。\n2. **量化赔率**：明确计算并展示风险回报比（赔率），作为是否值得参与交易的核心依据。\n3. **明确信号**：给出清晰、无歧义的入场、止损和止盈信号。\n4. **客观中立**：只基于当前的市场数据和图表信号进行分析，避免主观臆测。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n\n---\n\n### # 交易策略分析框架\n\n## 一、 当前价格走势与结构分析 (Current Price Action & Structure Analysis)\n\n### 1.1 趋势与动能\n- **当前趋势**：股价目前处于明确的上升、下降还是盘整趋势中？（*参考：关键均线系统，如MA20, MA60, MA120的排列状态*）\n- **关键水平**：当前最重要的支撑位和阻力位分别在哪里？这些是历史高低点、均线位置还是成交密集区？\n- **量价关系**：近期的成交量与价格波动是否匹配？是否存在“价升量增”的健康上涨或“价跌量增”的恐慌抛售？\n\n### 1.2 图表形态\n- 近期是否形成了关键的K线形态？（例如：突破性阳线、反转信号）\n- 是否存在经典的图表形态？（例如：头肩底、W底、收敛三角形、箱体震荡）\n\n## 二、 市场体量与赔率计算 (Market Capacity & Risk/Reward Calculation)\n\n### 2.1 上涨空间评估 (Upside Potential)\n- 如果向上突破关键阻力位，下一个或几个现实的**目标价位**在哪里？（*参考：前期高点、斐波那契扩展位、形态测量目标*）\n- **潜在回报率**：从当前价格到主要目标价位的潜在上涨百分比是多少？\n\n### 2.2 风险评估与止损设置 (Downside Risk & Stop-Loss)\n- 如果交易逻辑被证伪，一个清晰、有效的**止损价位**应该设在哪里？（*参考：关键支撑位下方、上升趋势线下方*）\n- **潜在风险率**：从当前价格到止损价位的潜在下跌百分比是多少？\n\n### 2.3 赔率分析 (Risk/Reward Ratio)\n- 计算**风险回报比**（= 潜在回报率 / 潜在风险率）。这个比率是否具有吸引力？（*专业交易者通常要求至少大于 2:1 或 3:1*）\n- **市场体量**：该股的日均成交额是否足够大，能够容纳计划中的资金进出而不会造成显著的冲击成本？\n\n## 三、 增长路径：“双击”可能性评估 (Growth Path: \"Dual-Click\" Potential)\n\n### 3.1 基本面驱动力 (Fundamental Momentum)\n- 近期是否有或将要有**基本面催化剂**来支撑股价上涨？（*参考《股价催化剂分析》的结论，如：超预期的财报、新产品成功、行业政策利好*）\n- 这个基本面利好是能提供“一次性”的脉冲，还是能开启一个“持续性”的盈利增长周期？\n\n### 3.2 资金面驱动力 (Capital Momentum)\n- 是否有证据表明**增量资金**正在流入？（*参考：成交量的持续放大、机构投资者的增持报告、龙虎榜数据*）\n- 该股所属的板块或赛道，当前是否受到市场主流资金的青睐？\n\n### 3.3 “双击”可能性综合评估\n- 综合来看，公司出现“**业绩超预期（基本面）+ 估值提升（资金面）**”双击局面的可能性有多大？\n- 触发“双击”的关键信号可能是什么？（例如：在发布亮眼财报后，股价以放量涨停的方式突破关键阻力位）\n\n## 四、 交易计划总结 (Actionable Trading Plan)\n\n- **入场信号**：[具体的入场条件。例如：日线收盘价站上 {阻力位A} 并且成交量放大至 {数值X} 以上]\n- **止损策略**：[具体的止损条件。例如：日线收盘价跌破 {支撑位B}]\n- **止盈策略**：[具体的目标位和操作。例如：在 {目标位C} 止盈50%，剩余仓位跟踪止盈]\n- **仓位管理**：[基于赔率和确定性，建议的初始仓位是多少？]\n" + "dependencies": ["company_profile"], + "context_selector": { + "Manual": { + "rules": ["raw/tushare/{{symbol}}/financials.json", "raw/tushare/{{symbol}}/profile.json"] + } + }, + "analysis_prompt": "#### # 角色\n你是一位经验丰富的专业交易员，擅长将技术分析、市场赔率计算与基本面催化剂结合起来，制定高胜率的交易策略。你的决策核心是评估“风险回报比”，并寻找“基本面和资金面”可能形成共振（双击）的交易机会。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份可执行的交易分析报告。报告需要深入分析当前股价走势，评估潜在的上涨空间与风险，并判断其是否具备形成“戴维斯双击”式上涨的潜力。\n\n#### # 输出要求\n1. **图表导向**：分析应基于对价格图表（K线）、成交量和关键技术指标（如均线、MACD、RSI）的解读。\n2. **量化赔率**：明确计算并展示风险回报比（赔率），作为是否值得参与交易的核心依据。\n3. **明确信号**：给出清晰、无歧义的入场、止损和止盈信号。\n4. **客观中立**：只基于当前的市场数据和图表信号进行分析，避免主观臆测。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n\n---\n\n### # 交易策略分析框架\n\n## 一、 当前价格走势与结构分析 (Current Price Action & Structure Analysis)\n\n### 1.1 趋势与动能\n- **当前趋势**：股价目前处于明确的上升、下降还是盘整趋势中？（*参考：关键均线系统，如MA20, MA60, MA120的排列状态*）\n- **关键水平**：当前最重要的支撑位和阻力位分别在哪里？这些是历史高低点、均线位置还是成交密集区？\n- **量价关系**：近期的成交量与价格波动是否匹配？是否存在“价升量增”的健康上涨或“价跌量增”的恐慌抛售？\n\n### 1.2 图表形态\n- 近期是否形成了关键的K线形态？（例如：突破性阳线、反转信号）\n- 是否存在经典的图表形态？（例如：头肩底、W底、收敛三角形、箱体震荡）\n\n## 二、 市场体量与赔率计算 (Market Capacity & Risk/Reward Calculation)\n\n### 2.1 上涨空间评估 (Upside Potential)\n- 如果向上突破关键阻力位，下一个或几个现实的**目标价位**在哪里？（*参考：前期高点、斐波那契扩展位、形态测量目标*）\n- **潜在回报率**：从当前价格到主要目标价位的潜在上涨百分比是多少？\n\n### 2.2 风险评估与止损设置 (Downside Risk & Stop-Loss)\n- 如果交易逻辑被证伪，一个清晰、有效的**止损价位**应该设在哪里？（*参考：关键支撑位下方、上升趋势线下方*）\n- **潜在风险率**：从当前价格到止损价位的潜在下跌百分比是多少？\n\n### 2.3 赔率分析 (Risk/Reward Ratio)\n- 计算**风险回报比**（= 潜在回报率 / 潜在风险率）。这个比率是否具有吸引力？（*专业交易者通常要求至少大于 2:1 或 3:1*）\n- **市场体量**：该股的日均成交额是否足够大，能够容纳计划中的资金进出而不会造成显著的冲击成本？\n\n## 三、 增长路径：“双击”可能性评估 (Growth Path: \"Dual-Click\" Potential)\n\n### 3.1 基本面驱动力 (Fundamental Momentum)\n- 近期是否有或将要有**基本面催化剂**来支撑股价上涨？（*参考《股价催化剂分析》的结论，如：超预期的财报、新产品成功、行业政策利好*）\n- 这个基本面利好是能提供“一次性”的脉冲，还是能开启一个“持续性”的盈利增长周期？\n\n### 3.2 资金面驱动力 (Capital Momentum)\n- 是否有证据表明**增量资金**正在流入？（*参考：成交量的持续放大、机构投资者的增持报告、龙虎榜数据*）\n- 该股所属的板块或赛道，当前是否受到市场主流资金的青睐？\n\n### 3.3 “双击”可能性综合评估\n- 综合来看，公司出现“**业绩超预期（基本面）+ 估值提升（资金面）**”双击局面的可能性有多大？\n- 触发“双击”的关键信号可能是什么？（例如：在发布亮眼财报后，股价以放量涨停的方式突破关键阻力位）\n\n## 四、 交易计划总结 (Actionable Trading Plan)\n\n- **入场信号**：[具体的入场条件。例如：日线收盘价站上 {阻力位A} 并且成交量放大至 {数值X} 以上]\n- **止损策略**：[具体的止损条件。例如：日线收盘价跌破 {支撑位B}]\n- **止盈策略**：[具体的目标位和操作。例如：在 {目标位C} 止盈50%，剩余仓位跟踪止盈]\n- **仓位管理**：[基于赔率和确定性，建议的初始仓位是多少？]\n", + "llm_config": { + "model_id": "qwen-flash-2025-07-28" + }, + "output_type": "markdown" }, "insider_institutional": { "name": "内部人与机构动向分析", - "model": "qwen-flash-2025-07-28", - "prompt_template": "#### # 角色\n你是一位专注于追踪“聪明钱”动向的顶级数据分析师。你对解读上市公司内部人（高管、大股东）的交易行为和机构投资者的持仓变化具有丰富的经验，能够从纷繁的数据中识别出预示未来股价走向的关键信号。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份关于内部人与机构投资者动向的深度分析报告。报告需覆盖**最近6-12个月**的数据，并解读这些“聪明钱”的行为可能暗示的公司前景。\n\n#### # 输出要求\n1. **数据驱动**：分析必须基于公开的、可验证的数据（如交易所披露的内部人交易记录、基金公司的持仓报告如13F文件等）。\n2. **聚焦近期**：重点分析最近6-12个月的动向，以捕捉最新的趋势变化。\n3. **深度解读，而非罗列**：不仅要呈现数据，更要深入分析交易行为背后的动机。例如，区分主动的公开市场增持与被动的股权激励，分析机构的“新进”与“清仓”。\n4. **结合股价**：将内部人和机构的动向与同期的股价走势相结合，分析是否存在“低位吸筹”或“高位派发”的迹象。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n6. **引用来源**：*在分析时需注明数据来源类型，如：来源：Q3季度机构持仓报告*。\n\n---\n\n### # 内部人与机构动向分析框架\n\n## 一、 内部人动向分析 (Insider Activity Analysis)\n\n### 1.1 核心高管交易 (Key Executive Transactions)\n- **公开市场买卖**：近6-12个月，公司的核心高管（CEO, CFO等）是否有在公开市场**主动买入**或**卖出**自家股票？\n- **交易动机解读**：\n - **买入**：买入的金额、次数以及当时股价所处的位置？（*通常，高管在股价下跌后主动增持，被视为强烈的看多信号*）\n - **卖出**：是出于个人资金需求（如纳税）的一次性小额卖出，还是持续、大量的减持？是否在股价历史高位附近减持？\n- **期权行权**：高管行使期权后，是选择继续持有股票，还是立即在市场卖出？\n\n### 1.2 大股东与董事会成员动向 (Major Shareholder & Director Activity)\n- 持股5%以上的大股东或董事会成员，近期的整体趋势是增持还是减持？\n- 是否存在关键股东（如创始人、战略投资者）的持股比例发生重大变化？\n\n### 1.3 内部人持股的总体趋势\n- 综合来看，内部人近半年的行为释放了什么样的集体信号？是信心增强、信心减弱，还是无明显趋势？\n\n## 二、 机构投资者动向分析 (Institutional Investor Activity Analysis)\n\n### 2.1 机构持股的总体变化\n- **持股比例**：机构投资者的总持股占流通股的比例，在最近几个季度是上升还是下降？\n- **股东数量**：持有该公司股票的机构总数是在增加还是减少？（*数量增加通常意味着市场关注度的提升*）\n\n### 2.2 顶级机构的进出 (Top-Tier Institution Moves)\n- **十大机构股东**：当前最大的机构股东有哪些？在最近一个报告期，它们是“增持”、“减持”、“新进”还是“清仓”？\n- **“聪明钱”的踪迹**：是否有以长期价值投资著称的知名基金（如高瓴、景林、Fidelity等）新进入了股东名单，或者大幅增持？\n- 反之，是否有顶级机构在清仓式卖出？\n\n### 2.3 机构观点的“一致性”\n- 从机构的整体行为来看，市场主流机构对该公司的看法是趋于一致（大家都在买或都在卖），还是存在巨大分歧？\n\n## 三、 综合研判：“聪明钱”的信号 (Synthesized Verdict: The \"Smart Money\" Signal)\n\n### 3.1 信号的一致性与背离\n- 内部人和机构投资者的行动方向是否一致？（*例如：内部人增持的同时，顶级机构也在建仓，这是一个极强的看多信号*）\n- “聪明钱”的动向是否与当前市场情绪或股价走势相背离？（*例如：在散户普遍悲观、股价下跌时，内部人和机构却在持续买入*）\n\n### 3.2 最终结论\n- 综合来看，在未来3-6个月，来自“聪明钱”的资金流向是可能成为股价的**顺风**（Tailwind）还是**逆风**（Headwind）？\n" + "dependencies": ["company_profile"], + "context_selector": { + "Manual": { + "rules": ["raw/tushare/{{symbol}}/financials.json", "raw/tushare/{{symbol}}/profile.json"] + } + }, + "analysis_prompt": "#### # 角色\n你是一位专注于追踪“聪明钱”动向的顶级数据分析师。你对解读上市公司内部人（高管、大股东）的交易行为和机构投资者的持仓变化具有丰富的经验，能够从纷繁的数据中识别出预示未来股价走向的关键信号。\n\n#### # 任务\n为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 生成一份关于内部人与机构投资者动向的深度分析报告。报告需覆盖**最近6-12个月**的数据，并解读这些“聪明钱”的行为可能暗示的公司前景。\n\n#### # 输出要求\n1. **数据驱动**：分析必须基于公开的、可验证的数据（如交易所披露的内部人交易记录、基金公司的持仓报告如13F文件等）。\n2. **聚焦近期**：重点分析最近6-12个月的动向，以捕捉最新的趋势变化。\n3. **深度解读，而非罗列**：不仅要呈现数据，更要深入分析交易行为背后的动机。例如，区分主动的公开市场增持与被动的股权激励，分析机构的“新进”与“清仓”。\n4. **结合股价**：将内部人和机构的动向与同期的股价走势相结合，分析是否存在“低位吸筹”或“高位派发”的迹象。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n6. **引用来源**：*在分析时需注明数据来源类型，如：来源：Q3季度机构持仓报告*。\n\n---\n\n### # 内部人与机构动向分析框架\n\n## 一、 内部人动向分析 (Insider Activity Analysis)\n\n### 1.1 核心高管交易 (Key Executive Transactions)\n- **公开市场买卖**：近6-12个月，公司的核心高管（CEO, CFO等）是否有在公开市场**主动买入**或**卖出**自家股票？\n- **交易动机解读**：\n - **买入**：买入的金额、次数以及当时股价所处的位置？（*通常，高管在股价下跌后主动增持，被视为强烈的看多信号*）\n - **卖出**：是出于个人资金需求（如纳税）的一次性小额卖出，还是持续、大量的减持？是否在股价历史高位附近减持？\n- **期权行权**：高管行使期权后，是选择继续持有股票，还是立即在市场卖出？\n\n### 1.2 大股东与董事会成员动向 (Major Shareholder & Director Activity)\n- 持股5%以上的大股东或董事会成员，近期的整体趋势是增持还是减持？\n- 是否存在关键股东（如创始人、战略投资者）的持股比例发生重大变化？\n\n### 1.3 内部人持股的总体趋势\n- 综合来看，内部人近半年的行为释放了什么样的集体信号？是信心增强、信心减弱，还是无明显趋势？\n\n## 二、 机构投资者动向分析 (Institutional Investor Activity Analysis)\n\n### 2.1 机构持股的总体变化\n- **持股比例**：机构投资者的总持股占流通股的比例，在最近几个季度是上升还是下降？\n- **股东数量**：持有该公司股票的机构总数是在增加还是减少？（*数量增加通常意味着市场关注度的提升*）\n\n### 2.2 顶级机构的进出 (Top-Tier Institution Moves)\n- **十大机构股东**：当前最大的机构股东有哪些？在最近一个报告期，它们是“增持”、“减持”、“新进”还是“清仓”？\n- **“聪明钱”的踪迹**：是否有以长期价值投资著称的知名基金（如高瓴、景林、Fidelity等）新进入了股东名单，或者大幅增持？\n- 反之，是否有顶级机构在清仓式卖出？\n\n### 2.3 机构观点的“一致性”\n- 从机构的整体行为来看，市场主流机构对该公司的看法是趋于一致（大家都在买或都在卖），还是存在巨大分歧？\n\n## 三、 综合研判：“聪明钱”的信号 (Synthesized Verdict: The \"Smart Money\" Signal)\n\n### 3.1 信号的一致性与背离\n- 内部人和机构投资者的行动方向是否一致？（*例如：内部人增持的同时，顶级机构也在建仓，这是一个极强的看多信号*）\n- “聪明钱”的动向是否与当前市场情绪或股价走势相背离？（*例如：在散户普遍悲观、股价下跌时，内部人和机构却在持续买入*）\n\n### 3.2 最终结论\n- 综合来看，在未来3-6个月，来自“聪明钱”的资金流向是可能成为股价的**顺风**（Tailwind）还是**逆风**（Headwind）？\n", + "llm_config": { + "model_id": "qwen-flash-2025-07-28" + }, + "output_type": "markdown" }, "final_conclusion": { "name": "最终结论", - "model": "qwen-flash-2025-07-28", - "prompt_template": "#### # 角色\n你是一位顶级的基金公司首席投资官（CIO），你的工作不是进行初步研究，而是听取旗下所有分析师（基本面、宏观、技术、新闻、数据等）的报告后，做出最终的、高质量的投资决策。你必须能够穿透信息的迷雾，抓住主要矛盾，并给出明确的行动指令。\n\n#### # 任务\n基于以下七个维度的分析报告（由你的团队提供），为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 形成一份最终的投资决策备忘录。\n\n- **基本面分析**: `{fundamental_analysis}`\n- **看涨分析**: `{bull_case}`\n- **看跌分析**: `{bear_case}`\n- **市场情绪分析**: `{market_analysis}`\n- **新闻催化剂分析**: `{news_analysis}`\n- **交易策略分析**: `{trading_analysis}`\n- **内部人与机构动向**: `{insider_institutional}`\n\n#### # 输出要求\n1. **全局视角**：必须将所有输入信息融会贯通，形成一个逻辑自洽的、立体的投资论点。\n2. **抓住核心**：聚焦于识别当前局面的“核心矛盾”和最大的“预期差”。\n3. **决策导向**：结论必须是明确的、可执行的，并包含对“时机”和“价值”的量化评估。\n4. **精炼语言**：使用专业、果断、直击要害的语言。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n\n---\n\n### # 最终投资决策备忘录\n\n## 一、 核心矛盾与预期差 (Core Contradiction & Expectation Gap)\n\n- **当前的核心矛盾是什么？** 综合所有分析，当前多空双方争论的、最核心的、最关键的一个问题是什么？（例如：是“高估值下的成长故事”与“宏观逆风下的业绩担忧”之间的矛盾？还是“革命性产品”与“商业化落地不确定性”之间的矛盾？）\n- **最大的预期差在哪里？** 我们认为市场在哪一个关键点上可能犯了最大的错误？是我们比市场更乐观，还是更悲观？具体体现在哪个方面？\n\n## 二、 拐点的临近度与关键信号 (Proximity to Inflection Point & Key Signals)\n\n- **拐点是否临近？** 能够解决上述“核心矛盾”的关键催化剂事件，是否即将发生？（参考新闻和催化剂分析）\n- **我们需要验证什么？** 在拐点到来之前，我们需要密切跟踪和验证的、最关键的1-2个数据或信号是什么？（例如：是新产品的预订单数量，还是下一个季度的毛利率指引？）\n\n## 三、 综合投资论点 (Synthesized Investment Thesis)\n\n- **质量与价值（基本面 & 看跌风险）**：这家公司的“质量”如何？它的护城河是否足够深厚，能够在最坏的情况下提供足够的安全边际（清算价值）？\n- **成长与赔率（看涨 & 交易分析）**：如果看涨逻辑兑现，潜在的回报空间有多大？当前的交易结构是否提供了有吸引力的风险回报比？\n- **情绪与资金（市场情绪 & 聪明钱）**：当前的市场情绪是助力还是阻力？“聪明钱”的流向是在支持还是反对我们的判断？\n- **时机与催化剂（新闻分析）**：现在是合适的扣动扳机的时间点吗？还是需要等待某个关键催化剂的出现？\n\n## 四、 最终决策与评级 (Final Decision & Rating)\n\n- **投资结论**：[明确给出：**买入 / 增持 / 观望 / 减持 / 卖出**]\n- **核心投资逻辑**：[用一句话总结本次决策的核心理由]\n\n- **值得参与度评分**：**[请打分, 1-10分]**\n - *（评分标准：1-3分=机会不佳；4-6分=值得观察；7-8分=良好机会，建议配置；9-10分=极佳机会，应重点配置）*\n\n- **关注时间维度**：**[请选择：紧急 / 中期 / 长期]**\n - *（评级标准：**紧急**=关键拐点预计在1个月内；**中期**=关键拐点预计在1-6个月；**长期**=需要持续跟踪6个月以上）*\n", "dependencies": [ "fundamental_analysis", "bull_case", @@ -54,7 +122,25 @@ "news_analysis", "trading_analysis", "insider_institutional" - ] + ], + "context_selector": { + "Manual": { + "rules": [ + "analysis/fundamental_analysis/{{symbol}}", + "analysis/bull_case/{{symbol}}", + "analysis/bear_case/{{symbol}}", + "analysis/market_analysis/{{symbol}}", + "analysis/news_analysis/{{symbol}}", + "analysis/trading_analysis/{{symbol}}", + "analysis/insider_institutional/{{symbol}}" + ] + } + }, + "analysis_prompt": "#### # 角色\n你是一位顶级的基金公司首席投资官（CIO），你的工作不是进行初步研究，而是听取旗下所有分析师（基本面、宏观、技术、新闻、数据等）的报告后，做出最终的、高质量的投资决策。你必须能够穿透信息的迷雾，抓住主要矛盾，并给出明确的行动指令。\n\n#### # 任务\n基于以下维度的分析报告（由你的团队提供），为公司 **{company_name}** (股票代码: **{ts_code}**) 形成一份最终的投资决策备忘录。\n\n- **基本面分析**: `{fundamental_analysis}`\n- **看涨分析**: `{bull_case}`\n- **看跌分析**: `{bear_case}`\n- **市场情绪分析**: `{market_analysis}`\n- **新闻催化剂分析**: `{news_analysis}`\n- **交易策略分析**: `{trading_analysis}`\n- **内部人与机构动向**: `{insider_institutional}`\n\n#### # 输出要求\n1. **全局视角**：必须将所有输入信息融会贯通，形成一个逻辑自洽的、立体的投资论点。\n2. **抓住核心**：聚焦于识别当前局面的“核心矛盾”和最大的“预期差”。\n3. **决策导向**：结论必须是明确的、可执行的，并包含对“时机”和“价值”的量化评估。\n4. **精炼语言**：使用专业、果断、直击要害的语言。\n5. **Markdown格式**：使用清晰的标题结构。\n\n---\n\n### # 最终投资决策备忘录\n\n## 一、 核心矛盾与预期差 (Core Contradiction & Expectation Gap)\n\n- **当前的核心矛盾是什么？** 综合所有分析，当前多空双方争论的、最核心的、最关键的一个问题是什么？（例如：是“高估值下的成长故事”与“宏观逆风下的业绩担忧”之间的矛盾？还是“革命性产品”与“商业化落地不确定性”之间的矛盾？）\n- **最大的预期差在哪里？** 我们认为市场在哪一个关键点上可能犯了最大的错误？是我们比市场更乐观，还是更悲观？具体体现在哪个方面？\n\n## 二、 拐点的临近度与关键信号 (Proximity to Inflection Point & Key Signals)\n\n- **拐点是否临近？** 能够解决上述“核心矛盾”的关键催化剂事件，是否即将发生？（参考新闻和催化剂分析）\n- **我们需要验证什么？** 在拐点到来之前，我们需要密切跟踪和验证的、最关键的1-2个数据或信号是什么？（例如：是新产品的预订单数量，还是下一个季度的毛利率指引？）\n\n## 三、 综合投资论点 (Synthesized Investment Thesis)\n\n- **质量与价值（基本面 & 看跌风险）**：这家公司的“质量”如何？它的护城河是否足够深厚，能够在最坏的情况下提供足够的安全边际（清算价值）？\n- **成长与赔率（看涨 & 交易分析）**：如果看涨逻辑兑现，潜在的回报空间有多大？当前的交易结构是否提供了有吸引力的风险回报比？\n- **情绪与资金（市场情绪 & 聪明钱）**：当前的市场情绪是助力还是阻力？“聪明钱”的流向是在支持还是反对我们的判断？\n- **时机与催化剂（新闻分析）**：现在是合适的扣动扳机的时间点吗？还是需要等待某个关键催化剂的出现？\n\n## 四、 最终决策与评级 (Final Decision & Rating)\n\n- **投资结论**：[明确给出：**买入 / 增持 / 观望 / 减持 / 卖出**]\n- **核心投资逻辑**：[用一句话总结本次决策的核心理由]\n\n- **值得参与度评分**：**[请打分, 1-10分]**\n - *（评分标准：1-3分=机会不佳；4-6分=值得观察；7-8分=良好机会，建议配置；9-10分=极佳机会，应重点配置）*\n\n- **关注时间维度**：**[请选择：紧急 / 中期 / 长期]**\n - *（评级标准：**紧急**=关键拐点预计在1个月内；**中期**=关键拐点预计在1-6个月；**长期**=需要持续跟踪6个月以上）*\n", + "llm_config": { + "model_id": "qwen-flash-2025-07-28" + }, + "output_type": "markdown" } } -} \ No newline at end of file +} diff --git a/crates/workflow-context/src/types.rs b/crates/workflow-context/src/types.rs index 9080b0c..41317e4 100644 --- a/crates/workflow-context/src/types.rs +++ b/crates/workflow-context/src/types.rs @@ -11,6 +11,10 @@ pub struct DirEntry { pub name: String, pub kind: EntryKind, pub object_id: String, + // New metadata fields + pub size: Option, + pub line_count: Option, + pub word_count: Option, } #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)] diff --git a/crates/workflow-context/src/vgcs.rs b/crates/workflow-context/src/vgcs.rs index 4d19fae..4a1d813 100644 --- a/crates/workflow-context/src/vgcs.rs +++ b/crates/workflow-context/src/vgcs.rs @@ -1,7 +1,6 @@ use std::path::{Path, PathBuf}; use std::fs::{self, File}; -use std::io::{Cursor, Read, Write}; - +use std::io::{Cursor, Read, Write, BufRead, BufReader}; use anyhow::{Context, Result, anyhow}; use git2::{Repository, Oid, ObjectType, Signature, Index, IndexEntry, IndexTime}; use sha2::{Sha256, Digest}; @@ -97,7 +96,29 @@ impl ContextStore for Vgcs { _ => EntryKind::File, }; let object_id = entry.id().to_string(); - entries.push(DirEntry { name, kind, object_id }); + + // Metadata extraction (Expensive but necessary for the prompt) + let mut size = None; + let mut line_count = None; + let mut word_count = None; + + if kind == EntryKind::File { + if let Ok(object) = entry.to_object(&repo) { + if let Some(blob) = object.as_blob() { + let content = blob.content(); + size = Some(content.len() as u64); + + // Check for binary content or just use heuristic + if !content.contains(&0) { + let s = String::from_utf8_lossy(content); + line_count = Some(s.lines().count()); + word_count = Some(s.split_whitespace().count()); + } + } + } + } + + entries.push(DirEntry { name, kind, object_id, size, line_count, word_count }); } Ok(entries) @@ -338,4 +359,3 @@ fn create_index_entry(path: &str, mode: u32) -> IndexEntry { path: path.as_bytes().to_vec(), } } - diff --git a/docs/tasks/completed/20251127_refactor_context_mechanism.md b/docs/tasks/completed/20251127_refactor_context_mechanism.md new file mode 100644 index 0000000..133a83c --- /dev/null +++ b/docs/tasks/completed/20251127_refactor_context_mechanism.md @@ -0,0 +1,160 @@ +# 任务：重构分析模块上下文机制 (两阶段选择与统一 I/O 绑定的融合) + +**状态**: 设计中 (Finalizing) +**日期**: 2025-11-27 +**优先级**: 高 +**负责人**: @User / @Assistant + +## 1. 核心理念：意图与实现的解耦 + +我们经历了三个思维阶段，现在需要将其融合成一个完整的体系： +1. **Context Projection**: 模块需要从全局上下文中“投影”出自己需要的数据。 +2. **Two-Stage Selection**: 这种投影过程分为“选择（我需要什么？）”和“分析（怎么处理它？）”两个阶段，且都需要 Prompt/Model 驱动。 +3. **Unified I/O Binding**: 模块本身不应处理物理路径，应由 Orchestrator 负责 I/O 绑定。 + +**融合方案**: +* **Module 定义意图 (Intent)**: 模块通过 Configuration (Prompt/Rules) 描述“我需要什么样的输入”（例如：“我需要去年的财务数据” 或 “按此 Glob 规则匹配”）。 +* **Orchestrator 负责解析 (Resolution)**: Orchestrator（借助 IO Binder）根据模块的意图和当前的全局上下文状态，计算出具体的**物理路径**绑定。 +* **Module 执行实现 (Execution)**: 模块接收 Orchestrator 传来的物理路径，执行读取、分析和写入。 + +## 2. 架构设计 + +### 2.1. 模块配置：描述“我需要什么” + +`AnalysisModuleConfig` 依然保持两阶段结构，但这里的“Input/Context Selector”描述的是**逻辑需求**。 + +```rust +#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)] +pub struct AnalysisModuleConfig { + pub id: String, + + // Phase 1: Input Intent (我需要什么数据？) + pub context_selector: ContextSelectorConfig, + // Manual: 明确的规则 (e.g., "financials/*.json") + // Auto: 模糊的需求，交给 Orchestrator/Agent 自动推断 + // Hybrid: 具体的 Prompt (e.g., "Find all news about 'Environment' from last year") + + // Phase 2: Analysis Intent (怎么处理这些数据？) + pub analysis_prompt: String, + pub llm_config: Option, + + // Output Intent (结果是什么？) + // 模块只定义它产生什么类型的结果，物理路径由 Orchestrator 分配 + pub output_type: String, // e.g., "markdown_report", "json_summary" +} +``` + +### 2.2. Orchestrator 运行时：解析“在哪里” + +Orchestrator 在调度任务前，会执行一个 **Resolution Step**。 + +* **对于 Manual Selector**: + * Orchestrator 根据规则（Glob）在当前 VGCS Head Commit 中查找匹配的文件。 + * 生成具体的 `InputBindings` (Map)。 +* **对于 Auto/Hybrid Selector**: + * **这里是关键融合点**：Orchestrator (或专门的 Resolution Agent) 会运行一个轻量级的 LLM 任务。 + * Input: 当前 VGCS 目录树 + 模块定义的 Selection Prompt (或 Auto 策略)。 + * Output: 具体的 VGCS 文件路径列表。 + * Orchestrator 将这些路径打包成 `InputBindings`。 + +### 2.3. 模块执行：执行“转换” + +当模块真正启动时（Worker 接收到 Command），它看到的是**已经被解析过**的确定的世界。 + +```rust +// 最终发给 Worker 的指令 +pub struct GenerateReportCommand { + pub request_id: Uuid, + pub commit_hash: String, // 锁定的世界状态 + + // 具体的 I/O 绑定 (由 Orchestrator 解析完毕) + pub input_bindings: Vec, // e.g., ["raw/tushare/AAPL/financials.json", ...] + pub output_path: String, // e.g., "analysis/financial_v1/report.md" + + // 分析逻辑 (透传给 Worker) + pub analysis_prompt: String, + pub llm_config: Option, +} +``` + +**变化点**: +* **复杂的 Selection 逻辑上移**：原本打算放在 Worker 里的 `Select_Smart` 逻辑，现在看来更适合作为 Orchestrator 的预处理步骤（或者一个独立的微任务）。 +* **Worker 变轻**：Worker 变得非常“傻”，只负责 `Read(paths) -> Expand -> Prompt -> Write(output_path)`。这就实现了真正的“模块只关注核心任务”。 +* **灵活性保留**：如果是 Auto/Hybrid 模式，Orchestrator 会动态决定 Input Bindings；如果是 Manual 模式，则是静态规则解析。对 Worker 来说，它收到的永远是确定的文件列表。 + +## 3. 实施路线图 (Revised) + +### Phase 1: 协议与配置 (Contracts) +1. 定义 `AnalysisModuleConfig` (包含 Selector, Prompt, LlmConfig)。 +2. 定义 `GenerateReportCommand` (包含 `input_bindings` 物理路径列表, `output_path`, `commit_hash`)。 + +### Phase 2: Orchestrator Resolution Logic +1. 实现 `ContextResolver` 组件： + * 支持 Glob 解析 (Manual)。 + * (后续) 支持 LLM 目录树推理 (Auto/Hybrid)。 +2. 在调度循环中，在生成 Command 之前调用 `ContextResolver`。 + +### Phase 3: 模块改造 (Module Refactor) +1. **Provider**: 接收 `output_path` (由 Orchestrator 按约定生成，如 `raw/{provider}/{symbol}`) 并写入。 +2. **Generator**: + * 移除所有选择逻辑。 + * 直接读取 `cmd.input_bindings` 中的文件。 + * 执行 Expander (JSON->Table 等)。 + * 执行 Prompt。 + * 写入 `cmd.output_path`。 + +## 4. 总结 +这个方案完美融合了我们的讨论： +* **Input/Output Symmetry**: 都在 Command 中明确绑定。 +* **Two-Stage**: + * Stage 1 (Selection) 发生在 **Orchestration Time** (解析 Binding)。 + * Stage 2 (Analysis) 发生在 **Execution Time** (Worker 运行)。 +* **Module Focus**: 模块不需要知道“去哪找”，只知道“给我这些文件，我给你那个结果”。 + +## 5. 实施步骤清单 (Checklist) + +### Phase 1: 协议与配置定义 (Contracts & Configs) +- [x] **Common Contracts**: 在 `services/common-contracts/src` 创建或更新 `configs.rs`。 + - [x] 定义 `SelectionMode` (Manual, Auto, Hybrid)。 + - [x] 定义 `LlmConfig` (model_id, parameters)。 + - [x] 定义 `ContextSelectorConfig` (mode, rules, prompt, llm_config)。 + - [x] 定义 `AnalysisModuleConfig` (id, selector, analysis_prompt, llm_config, output_type)。 +- [x] **Messages**: 更新 `services/common-contracts/src/messages.rs`。 + - [x] `GenerateReportCommand`: 添加 `commit_hash`, `input_bindings: Vec`, `output_path: String`, `llm_config`. + - [x] `FetchCompanyDataCommand`: 添加 `output_path: Option`. +- [x] **VGCS Types**: 确保 `workflow-context` crate 中的类型足以支持路径操作。(Confirmed: Vgcs struct has methods) + +### Phase 2: Orchestrator 改造 (Resolution Logic) +- [x] **Context Resolver**: 在 `workflow-orchestrator-service` 中创建 `context_resolver.rs`。 + - [x] 实现 `resolve_input(selector, vgcs_client, commit_hash) -> Result>`。 + - [x] 针对 `Manual` 模式：实现 Glob 匹配逻辑 (调用 VGCS `list_dir` 递归查找)。 + - [x] 针对 `Auto/Hybrid` 模式：(暂留接口) 返回 Empty 或 NotImplemented，后续接入 LLM。 +- [x] **IO Binder**: 实现 `io_binder.rs`。 + - [x] 实现 `allocate_output_path(task_type, task_id) -> String` 约定生成逻辑。 +- [x] **Scheduler**: 更新 `dag_scheduler.rs`。 + - [x] 在 dispatch 任务前，调用 `ContextResolver` 和 `IOBinder`。 + - [x] 将解析结果填入 Command。 + +### Phase 3: 写入端改造 (Provider Adaptation) +- [x] **Tushare Provider**: 更新 `services/tushare-provider-service/src/generic_worker.rs`。 + - [x] 读取 Command 中的 `output_path` (如果存在)。 + - [x] 使用 `WorkerContext` 写入数据到指定路径 (不再硬编码 `raw/tushare/...`，而是信任 Command)。 + - [x] 提交并返回 New Commit Hash。 + +### Phase 4: 读取端改造 (Report Generator Adaptation) +- [x] **Worker Refactor**: 重写 `services/report-generator-service/src/worker.rs`。 + - [x] **Remove**: 删除 `fetch_data_and_configs` (旧的 DB 读取逻辑)。 + - [x] **Checkout**: 使用 `vgcs.checkout(cmd.commit_hash)`。 + - [x] **Read Input**: 遍历 `cmd.input_bindings`，使用 `vgcs.read_file` 读取内容。 + - [x] **Expand**: 实现简单 `Expander` (JSON -> Markdown Table)。 + - [x] **Prompt**: 渲染 `cmd.analysis_prompt`。 + - [x] **LLM Call**: 使用 `cmd.llm_config` 初始化 Client 并调用。 + - [x] **Write Output**: 将结果写入 `cmd.output_path`。 + - [x] **Commit**: 提交更改并广播 Event。 + +### Phase 5: 集成与验证 (Integration) +- [x] **Config Migration**: 更新 `config/analysis-config.json` (或 DB 中的配置)，适配新的 `AnalysisModuleConfig` 结构。 +- [ ] **End-to-End Test**: 运行完整流程，验证： + 1. Provider 写文件到 Git。 + 2. Orchestrator 解析路径。 + 3. Generator 读文件并生成报告。 diff --git a/docs/tasks/completed/20251128_refactor_worker_generic.md b/docs/tasks/completed/20251128_refactor_worker_generic.md new file mode 100644 index 0000000..f946bd0 --- /dev/null +++ b/docs/tasks/completed/20251128_refactor_worker_generic.md @@ -0,0 +1,71 @@ +# 任务：重构 Report Worker 为通用执行器 (Generic Execution) + +**状态**: 规划中 -> 实施准备中 +**优先级**: 高 +**相关组件**: `report-generator-service`, `common-contracts` + +## 1. 问题背景 + +当前的 `report-generator-service/src/worker.rs` 存在严重的设计缺陷：**业务逻辑泄露**。 + +Worker 代码中硬编码了对 `financials.json` 的特殊处理逻辑（反序列化 `TimeSeriesFinancialDto` 并转换为 Markdown Table）。这导致 Worker 不再是一个通用的分析执行器，而是与特定的财务分析业务强耦合。这违背了系统设计的初衷，即 Worker 应该只负责通用的 `IO -> Context Assembly -> LLM` 流程。 + +## 2. 目标 + +将 Worker 彻底重构为 **Generic Analysis Worker**。它不应该知道什么是 "Financials"，什么是 "Profile"。它只知道： +1. 我有输入文件（JSON, Text, etc.）。 +2. 我需要把它们转换成 Prompt Context（优先对人类可读，如 YAML）。 +3. 我调用 LLM。 +4. 我写入结果。 + +## 3. 核心变更点 + +### 3.1 移除硬编码的 DTO 解析 +* **彻底删除** `worker.rs` 中所有关于 `TimeSeriesFinancialDto` 的引用。Worker 不应该知道任何业务特定的数据结构。 +* 删除 `formatter.rs` 中专门针对 Financials 的表格生成逻辑。 + +### 3.2 通用格式化策略 (Generic Formatter) -> YAML First +我们需要一种通用的方式来将结构化数据展示给 LLM，同时兼顾人类调试时的可读性。 + +**方案: YAML Pretty Print (首选)** +* **理由**：YAML 相比 JSON 更干净，没有大量的括号和引号，人类阅读体验更好。LLM 对 YAML 的理解能力也很好。既然我们目前处于开发调试阶段，**人类可读性 (Human Readability)** 优于极致的 Token 效率。 +* **策略**： + * 尝试将输入文件内容解析为 JSON Value。 + * 如果成功，将其转换为 **YAML** 字符串。 + * 如果解析失败（非结构化文本），则保持原样 (Raw Text)。 +* **Context 结构**：避免使用 XML Tags，采用更直观的分隔符。 + ```yaml + --- + # Data Source: financials.json (Original Size: 1.2MB) + data: + - date: 2023-12-31 + revenue: 10000 + ... + ``` + +### 3.3 增强的 Execution Trace 与截断策略 +* **Sidecar Log**: 必须记录详细的执行过程。 +* **截断策略 (Truncation)**: + * 保留字符级截断作为最后的安全防线 (Safety Net)。 + * **Critical Logging**: 一旦发生截断，必须在 Log 中留下醒目的警告。 + * **详细信息**: 必须记录“截断前大小” vs “截断后大小”（例如：`Original: 1MB, Truncated to: 64KB`），让开发者清楚意识到数据丢失的程度。 + +## 4. 实施步骤 + +1. **Cleanup**: 移除 `worker.rs` 和 `formatter.rs` 中所有特定业务 DTO 的代码。 +2. **Generic Implementation**: + * 引入 `serde_yaml` 依赖。 + * 实现通用的 `context_builder`： + * Input -> `serde_json::Value` -> `serde_yaml::to_string`. + * Fallback: Raw Text. + * 组装 Context String。 +3. **Safety & Logging**: + * 实现截断逻辑，计算 `original_size` 和 `truncated_size`。 + * 在 `execution_trace.md` 中记录详细的文件处理情况。 +4. **Verify**: 运行测试，查看生成的 Context 是否清晰易读。 + +## 5. 预期效果 + +* **解耦**: 彻底切断 Worker 与 Financial Domain 的耦合。 +* **直观**: Context 变得像配置文件一样易读，方便人工 Review LLM 的输入。 +* **透明**: 明确知道哪些数据喂给了 LLM，哪些被截断了。 diff --git a/frontend/src/api/schema.gen.ts b/frontend/src/api/schema.gen.ts index 0a9175e..34557ec 100644 --- a/frontend/src/api/schema.gen.ts +++ b/frontend/src/api/schema.gen.ts @@ -1,18 +1,43 @@ import { makeApi, Zodios, type ZodiosOptions } from "@zodios/core"; import { z } from "zod"; -export type AnalysisTemplateSet = { - modules: Record; - name: string; -}; export type AnalysisModuleConfig = { + analysis_prompt: string; + context_selector: ContextSelectorConfig; dependencies: Array; - model_id: string; + id?: (string | null) | undefined; + llm_config?: (null | LlmConfig) | undefined; name: string; - prompt_template: string; - provider_id: string; + output_type: string; }; -export type AnalysisTemplateSets = Record; +export type ContextSelectorConfig = SelectionMode; +export type SelectionMode = + | { + Manual: { + rules: Array; + }; + } + | { + Auto: Partial<{ + llm_config: null | LlmConfig; + }>; + } + | { + Hybrid: { + llm_config?: (null | LlmConfig) | undefined; + selection_prompt: string; + }; + }; +export type LlmConfig = Partial<{ + max_tokens: number | null; + model_id: string | null; + temperature: number | null; +}>; +export type AnalysisTemplateSet = { + modules: {}; + name: string; +}; +export type AnalysisTemplateSets = {}; export type ConfigFieldSchema = { default_value?: (string | null) | undefined; description?: (string | null) | undefined; @@ -41,9 +66,9 @@ export type DataSourceConfig = { provider: DataSourceProvider; }; export type DataSourceProvider = "Tushare" | "Finnhub" | "Alphavantage" | "Yfinance"; -export type DataSourcesConfig = Record; +export type DataSourcesConfig = {}; export type HealthStatus = { - details: Record; + details: {}; module_id: string; status: ServiceStatus; version: string; @@ -60,7 +85,7 @@ export type LlmModel = { model_id: string; name?: (string | null) | undefined; }; -export type LlmProvidersConfig = Record; +export type LlmProvidersConfig = {}; export type ProviderMetadata = { config_schema: Array; description: string; @@ -119,7 +144,9 @@ export type WorkflowEvent = } | { payload: { + input_commit?: (string | null) | undefined; message?: (string | null) | undefined; + output_commit?: (string | null) | undefined; progress?: (number | null) | undefined; status: TaskStatus; task_id: string; @@ -148,7 +175,7 @@ export type WorkflowEvent = | { payload: { end_timestamp: number; - result_summary?: unknown; + result_summary?: unknown | undefined; }; type: "WorkflowCompleted"; } @@ -163,25 +190,58 @@ export type WorkflowEvent = | { payload: { task_graph: WorkflowDag; - tasks_output: Record; - tasks_status: Record; + tasks_output: {}; + tasks_status: {}; timestamp: number; }; type: "WorkflowStateSnapshot"; }; -export const AnalysisModuleConfig: z.ZodType = z.object({ +export const LlmConfig = z + .object({ + max_tokens: z.union([z.number(), z.null()]), + model_id: z.union([z.string(), z.null()]), + temperature: z.union([z.number(), z.null()]), + }) + .partial(); +export const SelectionMode = z.union([ + z + .object({ Manual: z.object({ rules: z.array(z.string()) }).passthrough() }) + .passthrough(), + z + .object({ + Auto: z + .object({ llm_config: z.union([z.null(), LlmConfig]) }) + .partial() + .passthrough(), + }) + .passthrough(), + z + .object({ + Hybrid: z + .object({ + llm_config: z.union([z.null(), LlmConfig]).optional(), + selection_prompt: z.string(), + }) + .passthrough(), + }) + .passthrough(), +]); +export const ContextSelectorConfig = SelectionMode; +export const AnalysisModuleConfig = z.object({ + analysis_prompt: z.string(), + context_selector: ContextSelectorConfig, dependencies: z.array(z.string()), - model_id: z.string(), + id: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), + llm_config: z.union([z.null(), LlmConfig]).optional(), name: z.string(), - prompt_template: z.string(), - provider_id: z.string(), + output_type: z.string(), }); -export const AnalysisTemplateSet: z.ZodType = z.object({ +export const AnalysisTemplateSet = z.object({ modules: z.record(AnalysisModuleConfig), name: z.string(), }); -export const AnalysisTemplateSets: z.ZodType = +export const AnalysisTemplateSets = z.record(AnalysisTemplateSet); export const DataSourceProvider = z.enum([ "Tushare", @@ -189,50 +249,36 @@ export const DataSourceProvider = z.enum([ "Alphavantage", "Yfinance", ]); -export const DataSourceConfig: z.ZodType = z.object({ +export const DataSourceConfig = z.object({ api_key: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), api_url: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), enabled: z.boolean(), provider: DataSourceProvider, }); -export const DataSourcesConfig: z.ZodType = +export const DataSourcesConfig = z.record(DataSourceConfig); -export type TestLlmConfigRequest = { - api_base_url: string; - api_key: string; - model_id: string; -}; export const TestLlmConfigRequest = z.object({ api_base_url: z.string(), api_key: z.string(), model_id: z.string(), }); -export const LlmModel: z.ZodType = z.object({ +export const LlmModel = z.object({ is_active: z.boolean(), model_id: z.string(), name: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), }); -export const LlmProvider: z.ZodType = z.object({ +export const LlmProvider = z.object({ api_base_url: z.string(), api_key: z.string(), models: z.array(LlmModel), name: z.string(), }); -export const LlmProvidersConfig: z.ZodType = z.record(LlmProvider); -export type TestConfigRequest = { data: unknown; type: string }; +export const LlmProvidersConfig = z.record(LlmProvider); export const TestConfigRequest = z.object({ data: z.unknown(), type: z.string() }); -export type TestConnectionResponse = { - message: string; - success: boolean; -}; export const TestConnectionResponse = z.object({ message: z.string(), success: z.boolean(), }); -export type DiscoverPreviewRequest = { - api_base_url: string; - api_key: string; -}; export const DiscoverPreviewRequest = z.object({ api_base_url: z.string(), api_key: z.string(), @@ -249,7 +295,7 @@ export const ConfigKey = z.enum([ "SandboxMode", "Region", ]); -export const ConfigFieldSchema: z.ZodType = z.object({ +export const ConfigFieldSchema = z.object({ default_value: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), description: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), field_type: FieldType, @@ -259,7 +305,7 @@ export const ConfigFieldSchema: z.ZodType = z.object({ placeholder: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), required: z.boolean(), }); -export const ProviderMetadata: z.ZodType = z.object({ +export const ProviderMetadata = z.object({ config_schema: z.array(ConfigFieldSchema), description: z.string(), icon_url: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), @@ -268,37 +314,19 @@ export const ProviderMetadata: z.ZodType = z.object({ name_en: z.string(), supports_test_connection: z.boolean(), }); -export type SymbolResolveRequest = { - market?: (string | null) | undefined; - symbol: string; -}; export const SymbolResolveRequest = z.object({ market: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), symbol: z.string(), }); -export type SymbolResolveResponse = { - market: string; - symbol: string; -}; export const SymbolResolveResponse = z.object({ market: z.string(), symbol: z.string(), }); -export type DataRequest = { - market?: (string | null) | undefined; - symbol: string; - template_id: string; -}; export const DataRequest = z.object({ market: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), symbol: z.string(), template_id: z.string(), }); -export type RequestAcceptedResponse = { - market: string; - request_id: string; - symbol: string; -}; export const RequestAcceptedResponse = z.object({ market: z.string(), request_id: z.string().uuid(), @@ -310,7 +338,7 @@ export const ObservabilityTaskStatus = z.enum([ "Completed", "Failed", ]); -export const TaskProgress: z.ZodType = z.object({ +export const TaskProgress = z.object({ details: z.string(), progress_percent: z.number().int().gte(0), request_id: z.string().uuid(), @@ -320,19 +348,19 @@ export const TaskProgress: z.ZodType = z.object({ }); export const CanonicalSymbol = z.string(); export const ServiceStatus = z.enum(["Ok", "Degraded", "Unhealthy"]); -export const HealthStatus: z.ZodType = z.object({ +export const HealthStatus = z.object({ details: z.record(z.string()), module_id: z.string(), status: ServiceStatus, version: z.string(), }); -export const StartWorkflowCommand: z.ZodType = z.object({ +export const StartWorkflowCommand = z.object({ market: z.string(), request_id: z.string().uuid(), symbol: CanonicalSymbol, template_id: z.string(), }); -export const TaskDependency: z.ZodType = z.object({ +export const TaskDependency = z.object({ from: z.string(), to: z.string(), }); @@ -345,18 +373,18 @@ export const TaskStatus = z.enum([ "Skipped", ]); export const TaskType = z.enum(["DataFetch", "DataProcessing", "Analysis"]); -export const TaskNode: z.ZodType = z.object({ +export const TaskNode = z.object({ display_name: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), id: z.string(), initial_status: TaskStatus, name: z.string(), type: TaskType, }); -export const WorkflowDag: z.ZodType = z.object({ +export const WorkflowDag = z.object({ edges: z.array(TaskDependency), nodes: z.array(TaskNode), }); -export const WorkflowEvent: z.ZodType = z.union([ +export const WorkflowEvent = z.union([ z .object({ payload: z @@ -369,7 +397,9 @@ export const WorkflowEvent: z.ZodType = z.union([ .object({ payload: z .object({ + input_commit: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), message: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), + output_commit: z.union([z.string(), z.null()]).optional(), progress: z.union([z.number(), z.null()]).optional(), status: TaskStatus, task_id: z.string(), @@ -410,7 +440,7 @@ export const WorkflowEvent: z.ZodType = z.union([ payload: z .object({ end_timestamp: z.number().int(), - result_summary: z.unknown(), + result_summary: z.unknown().optional(), }) .passthrough(), type: z.literal("WorkflowCompleted"), @@ -444,6 +474,9 @@ export const WorkflowEvent: z.ZodType = z.union([ ]); export const schemas = { + LlmConfig, + SelectionMode, + ContextSelectorConfig, AnalysisModuleConfig, AnalysisTemplateSet, AnalysisTemplateSets, @@ -479,7 +512,7 @@ export const schemas = { WorkflowEvent, }; -const endpoints = makeApi([ +export const endpoints = makeApi([ { method: "get", path: "/api/v1/configs/analysis_template_sets", diff --git a/frontend/src/pages/Dashboard.tsx b/frontend/src/pages/Dashboard.tsx index 52682ec..963385c 100644 --- a/frontend/src/pages/Dashboard.tsx +++ b/frontend/src/pages/Dashboard.tsx @@ -45,13 +45,13 @@ export function Dashboard() { const missingConfigs: string[] = []; Object.values(selectedTemplate.modules).forEach(module => { - if (!llmProviders[module.provider_id]) { - missingConfigs.push(`Module '${module.name}': Provider '${module.provider_id}' not found`); - } else { - const provider = llmProviders[module.provider_id]; - const modelExists = provider.models.some(m => m.model_id === module.model_id); + const modelId = module.llm_config?.model_id; + if (modelId && llmProviders) { + const modelExists = Object.values(llmProviders).some(provider => + provider.models.some(m => m.model_id === modelId) + ); if (!modelExists) { - missingConfigs.push(`Module '${module.name}': Model '${module.model_id}' not found in provider '${provider.name}'`); + missingConfigs.push(`Module '${module.name}': Model '${modelId}' not found in any active provider`); } } }); diff --git a/frontend/src/pages/config/TemplateTab.tsx b/frontend/src/pages/config/TemplateTab.tsx index df28c26..cf9a474 100644 --- a/frontend/src/pages/config/TemplateTab.tsx +++ b/frontend/src/pages/config/TemplateTab.tsx @@ -1,6 +1,8 @@ -import { useState, useEffect } from "react" +import { useState, useEffect, useMemo } from "react" import { useAnalysisTemplates, useUpdateAnalysisTemplates, useLlmProviders } from "@/hooks/useConfig" import { AnalysisTemplateSet, AnalysisModuleConfig } from "@/types/config" +import { schemas } from "@/api/schema.gen" +import { z } from "zod" import { Card, CardContent, CardDescription, CardHeader, CardTitle } from "@/components/ui/card" import { Button } from "@/components/ui/button" import { ScrollArea } from "@/components/ui/scroll-area" @@ -54,53 +56,53 @@ export function TemplateTab() { }); } - const handleDeleteTemplate = (id: string) => { - if (!templates) return; - // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-unused-vars - const { [id]: removed, ...rest } = templates; - updateTemplates.mutate(rest, { - onSuccess: () => { - toast({ title: "Success", description: "Template deleted" }); - if (selectedId === id) setSelectedId(null); - }, - onError: () => toast({ title: "Error", description: "Failed to delete template", type: "error" }) - }); - } + const handleDeleteTemplate = (id: string) => { + if (!templates) return; + // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-unused-vars + const { [id]: removed, ...rest } = templates; + updateTemplates.mutate(rest, { + onSuccess: () => { + toast({ title: "Success", description: "Template deleted" }); + if (selectedId === id) setSelectedId(null); + }, + onError: () => toast({ title: "Error", description: "Failed to delete template", type: "error" }) + }); + } - const activeTemplate = (templates && selectedId) ? templates[selectedId] : null; + const activeTemplate = (templates && selectedId) ? (templates as Record)[selectedId] : null; - return ( -
- {/* Sidebar List */} -
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选择一个分析流程模板进行编辑。

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- {templates && Object.entries(templates).map(([id, t]) => ( -
- - {/* Delete button visible on hover */} - -
- ))} + return ( +
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+ {templates && Object.entries(templates).map(([id, t]) => ( +
+ + {/* Delete button visible on hover */} + +
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