夜雨聆风我在自己电脑上写了个股票分析技能，需要的时候，就在电脑的 AI 客户端里发一句话，它就照着我的方法论跑出一份完整报告。挺好用。
但用久了有个别扭的地方：我得守在电脑前等它跑完。更麻烦的是，人在路上，或者出门根本没带电脑、电脑就是关机的，我就一点办法都没有了。这个技能等于被锁死在我那台电脑上，我人在哪它就只能在哪。(或许你会问我为啥不用手机自带ai?因为常规c端ai像千问豆包还有deepseek都没有实时行情的获取，数据不实时，那报告没有意义)
我想要的其实很简单：让这个技能能在线上自己跑，不管我的电脑开着还是关着。
方案我想过两条路。一条是自己租台服务器挂着，随时能跑，但成本有点高，还得自己维护，为这点事不太值当。另一条是找个更省的办法。我最后选了后者，用现成的云端免费额度跑，不用一直开机，几乎不花钱。
现在的效果是这样：我想看的时候，直接从钉钉发一下就能触发（微信也可以），几分钟后报告就发回我手机；就算我不主动碰它，它每天也会定时自己跑好、发给我。人在哪、带没带电脑，都不影响了。
这些具体怎么弄，我整理成了一份链路搭建说明。工具都可替换，思路是通用的。不含我的任何密钥、仓库地址、账号信息，你得用自己的。
一、整条链长什么样
实时行情 → 分析逻辑 → 大模型生成 → 推到手机，四步接起来：
- 拉数据：一个脚本去公开行情源，抓你关心那些票的价格、涨跌、均线、波动率等。
- 我用的是 yfinance（Python 库，免费）。够用，但冷门标的偶尔返回空值，要做容错。
- 喂分析逻辑：把上面「通用股票分析技能」那套方法论，作为系统提示词。
- 大模型生成：脚本把"行情数据 + 方法论 + 你的持仓基线"一起发给大模型，让它输出完整报告。
- 我用的是国产大模型（便宜、够用），DeepSeek / 通义千问都行。
- 推到手机：把生成的报告推到你常用的 App。
- 我推到钉钉（自定义机器人 webhook）。微信可以用 Server 酱之类。
二、跑在哪：别用自己的电脑
放在 GitHub Actions 上，云端跑，不用一直开机，还能定时或手动触发。（也可以用任意云函数 / 服务器，原理一样。）
三、怎么在手机上触发和接收
- 被动：设成定时自动跑，到点推给你。
- 主动：想看的时候手动触发一次，几分钟后手机收到。
- 我自己关掉了定时，只留手动——不想被天天投喂，想看的时候再看。
四、真正的坑（这几个填不好，报告没法用）
- AI 会一本正经地编数字。第一版我让它分析组合，它直接编了一串我根本没有的持仓比例。
- 解法：把你的真实持仓作为"基线"固定写进每次的输入，当成不可改的事实喂给它。凡是涉及真实数据的地方，你不给，它就编。
- 它会自由发挥，不按你的逻辑走。
- 解法：把方法论写得足够具体（每个模块给判断标准和输出格式），并要求它"观点先行、逐条对照框架"。
- 数据源会抽风（返回空值 / 限流）。
- 解法：脚本加容错和重试，缺数据的标的显式标注"无数据"，别让它拿空值硬算。
- 把"怎么想"和"怎么跑"分开。
- 我把分析逻辑单独放成一份文档，程序只负责读它。调策略像改文章，不用动代码。这样迭代成本极低。
- 调试省钱：反复调提示词时先在本地免费环境跑，调顺了再上真正花钱的接口，别在调试阶段烧 token。
五、你需要准备的东西
- 一个大模型 API key（国产的很便宜）
- 一个 GitHub 账号（Actions 免费额度够个人用）
- 一个消息推送渠道（钉钉机器人 / Server 酱 / 邮件均可）
- 会一点 Python（或者让 AI 帮你写脚本，也就百来行）