夜雨聆风我让AI帮我盯盘：一个编程小白的自动化投资分析系统
每天自动生成持仓分析报告，还能发到飞书
前几天一个朋友问我："你每天怎么看盘的？是不是盯一整天？"
我说："不是，我让AI帮我盯。"
他一脸不信："你还会写AI？"
我笑了："我也不会。但我找到了一个方法——让AI助手帮我写代码，我来提需求，它来干活。"
今天这篇文章，就是想把这个方法分享给大家。不需要你是程序员，也不需要你懂AI，只要你有一个想法，剩下的交给AI就好。
先说说我为什么要搞这个
我有一些股票持仓，每天收盘后我都会看看涨了多少、跌了多少，哪只股票表现好，哪只需要注意。但说实话，每天手动去查数据、算盈亏、看新闻，真的很烦。
而且我这个人有个毛病——喜欢看哲学书。尼采、海德格尔、法家，这些看似跟投资八竿子打不着的东西，我总觉得能从里面悟出点什么。
所以我就想：能不能搞一个系统，每天自动帮我做三件事？
第一，自动获取我的持仓数据，算好盈亏，画好图表；
第二，自动搜索当天的市场新闻，结合我的持仓给出分析建议；
第三，把分析报告自动发到我的飞书文档里，我打开就能看。
更骚的是，我还想在每天的报告开头加一句哲学箴言，融合尼采的权力意志、海德格尔的向死而生、法家的顺势而为。听起来很中二，但我觉得挺有意思的。
怎么实现的？说人话版
先说结论：我编程水平一般，Python也就是能看懂几行的程度。这个系统之所以能做出来，完全是因为我有一个AI助手（叫SOLO），我负责提需求，它负责写代码。
整个系统分三步，每天自动执行：
第一步：数据获取（Python脚本自动跑）
每天收盘后，一个Python脚本会自动运行。它做这些事：
从AKShare（一个免费的金融数据接口）获取我每只股票的实时数据，包括当前价格、涨跌幅、分时走势等等。然后自动计算盈亏，生成各种图表——持仓分布饼图、组合盈亏曲线、每只股票的分时盈亏图。
最后把这些数据整理成一份Markdown格式的原始报告。
这一步完全不需要我干预，脚本设好之后每天自动跑。
第二步：AI深度分析（AI助手出场）
这是最有趣的一步。AI助手会读取第一步生成的原始报告，然后做这些事：
精简报告——把那些冗长的分时数据、原始数据删掉，只保留核心的持仓信息和图表。
搜索市场信息——自动上网搜索当天的A股走势、持仓股相关新闻、大宗商品价格变化。
创作哲学箴言——根据当天的盈亏情况，AI会创作一句融合尼采、海德格尔、法家思想的话。比如大跌的时候可能会说："深渊也在凝视你。当恐惧消散，真正的决断才开始。"大涨的时候可能会说："高处不胜寒，但风景独好。卓越的投资注定孤独。"
如果当天是大涨或大跌，AI还会先搜索一些哲学名言，然后结合市场情况改编。平时就自己创作。每天都不一样，永远不会重复。
生成深度分析——包括大盘环境分析、基本面分析、消息面分析、综合建议。相当于一个私人投资分析师每天给你写报告。
最后把所有内容整合成一份完整的AI分析报告。
第三步：推送到飞书（自动发到手机）
最后一步，另一个Python脚本会把AI生成的报告上传到飞书文档。它会自动把Markdown格式转换成飞书的文档格式，包括表格、图片、标题等等，都能正确显示。
上传完成后还会给我发一条飞书消息通知，告诉我今天报告已经生成好了。
所以我每天只需要打开飞书，就能看到一份完整的、图文并茂的持仓分析报告。
实际效果怎么样？
给大家看看今天（2026年5月8日）的报告效果：
报告开头是一句哲学箴言："常人见跌而畏，本真者于亏损中重估价值。势不可用尽，法不可轻废——此刻的克制，正是明日决断的根基。"
然后是账户概览——总市值、当日盈亏、盈亏比例，一目了然。
接着是每只股票的详细信息，包括当前价格、涨跌幅、在组合中的权重。
还有各种图表——持仓分布饼图、组合盈亏曲线、每只股票的分时盈亏图。
最后是AI的深度分析：今天大盘怎么样、我的股票有什么新闻、哪些需要关注、哪些有风险。
整个过程从数据获取到报告生成再到飞书推送，大概只需要一两分钟。
最关键的一点：你不需要会编程
我知道很多人看到"Python"、"API"、"自动化"这些词就头大。但我想说的是，这个系统的核心不是编程，而是"你有一个想法，然后让AI帮你实现"。
我的编程水平真的很一般。整个系统的代码，大部分都是AI写的。我做的事情是：
告诉AI我想要什么（"每天自动获取持仓数据"）；
告诉AI哪里有问题（"飞书文档里图片显示不出来"）；
告诉AI我想要什么效果（"每天加一句哲学箴言"）；
AI负责写代码、调试、修复bug。我负责验收和提需求。
这不就是产品经理和程序员的关系吗？只不过这个程序员是AI，随叫随到，不要工资，不会跟你吵架。
所以如果你也有一些重复性的、繁琐的日常工作，不妨试试让AI帮你自动化。你不需要从零学编程，你只需要学会"跟AI说话"。
一些技术细节（给感兴趣的朋友）
如果你对技术实现感兴趣，这里简单介绍一下：
数据获取用的是Python + AKShare，一个免费的A股数据接口。图表用Matplotlib生成，报告用Jinja2模板引擎渲染。飞书上传用飞书开放平台的API，把Markdown转换成飞书的Block格式，图片通过三步法上传（创建空block → 上传素材 → 绑定）。
整个系统大概十几个文件，核心代码不到2000行。配置文件用YAML格式，持仓信息写在Markdown文件里，改起来很方便。
最让我满意的设计是"脚本+AI"的分工模式：Python脚本负责结构化的数据解析和条件判断，AI负责非结构化的信息搜索和文本创作。各取所长，效率最高。
写在最后
这个系统从想法到实现，大概花了一两周的时间。其中大部分时间不是在写代码，而是在跟AI反复沟通需求、调试问题、优化细节。
比如飞书文档里图片显示不出来，排查了半天发现是因为图片放在了表格里，飞书不认。改成独立图片行就好了。
比如报告里出现了两个标题，发现是代码自动添加了一个日期标题，跟AI报告自带的标题重复了。去掉代码里的自动标题就好了。
这些都是很小的细节，但正是这些细节决定了系统的可用性。
如果你也想搞一个类似的系统，或者有任何问题，欢迎交流。毕竟，独学而无友，则孤陋而寡闻。
最后，送一句今天报告里的箴言给大家：
"常人见跌而畏，本真者于亏损中重估价值。势不可用尽，法不可轻废——此刻的克制，正是明日决断的根基。"
共勉。
