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> 关键词：WorkBuddy、自动化任务、模型选型、Prompt 硬化、情绪量化
> 声明：本文只讲如何用 WorkBuddy 搭一套自动化报告系统，所有交易数字仅作技术演示，不构成任何投资建议。

## 一、为什么要做这件事

我有一套自己迭代了 18 个版本的 A 股短线战法（主升浪融合战法 V18），每天需要在 **6 个时点**输出市场情绪报告：早盘、上午盘、三锚监控、尾盘指令、盘后复盘、选股。人工每天盯盘 + 算数据，累且容易算错——**一次连板数算错，可能导致错误开仓**。

WorkBuddy 的「自动化任务」+「模型路由」正好能把这套流程跑成系统。但真正踩坑后才发现：**自动化最难的不是搭流程，是让模型稳定输出不漂移的数字**。下面是我用一周时间、烧了几次任务换来的实战结论，照着做能少走很多弯路。

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## 二、整体架构：6 任务 + 数据闭环


*[图1：待上传]*


我用 `automation_update` 建了 6 个循环任务，全部绑定 `laowu-strategy-v18` 技能，行情数据走 tdx-connector（通达信）：

| 任务 | 触发时间 | 核心产出 |
|---|---|---|
| 早盘简报 | 07:00 | 涨停/跌停/连板/方向分/梯队高度分 |
| 选股 | 08:30 | 当日候选池 + 弱转强观察块 |
| 上午盘监控 | 10:25 | 实时情绪快照 + 风控提醒 |
| 三锚监控 | 11:30 | ACB 温度 / 方向分 / 梯队三锚 |
| 指令 A | 15:05 | 尾盘开仓/减仓决策 |
| 盘后复盘 | 15:30 | 全天复盘 + 方向分趋势更新 |

每个任务输出 **Markdown + HTML 双份报告**到 `reports/` 目录，自动落盘，不用我盯着。这一步的建任务命令骨架：

```python
automation_update(mode="create",
  name="V18.4-1 早盘简报",
  prompt="执行老吴战法V18.4早盘简报...（见第四节口径）",
  scheduleType="recurring",
  rrule="FREQ=WEEKLY;BYDAY=MO,TU,WE,TH,FR;BYHOUR=7;BYMINUTE=0",
  modelId="minimax-m3",
  status="ACTIVE")
```

---

## 三、第一个大坑：免费模型算错了关键数字


*[图2：待上传]*


最初我用手里的免费模型（sensenova 商汤公测）当主力。跑出来一看数据明显不对：

- **连板家数算成 8（实际只有 5）**
- **方向分第三项算出 0.76（正确值应当 < 0.05，差了 90 倍）**

根因有两个：

1. **「几板」累积陷阱**：战法要求连板高度用「连续涨停天数」字段，但模型把窗口内累计涨停数当成了连板，把"前一天跌停破板、当天单日涨停"的票也算成 2 连板。
2. **方向分算术漂移**：公式 `方向分 = 涨停/100 − 跌停/20 − (炸板/(涨停+炸板))/50`，第三项量级极小（通常 < 0.05），模型却算出 0.76 这种虚高值。

**对交易系统，这种漂移是致命的**——方向分在 0 附近一旦算错，可能从"禁开仓"翻成"可开仓"，一笔错单够亏的。

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## 四、P0 硬化四步法（Prompt 层面钉死口径）

我没先换模型，而是在 6 个任务的 Prompt 末尾追加了**四条强制规则**（纯文本，不动 model_id，风险可控）。硬化后重跑，连板虚增和方向分算术错都修好了。

**第 8 条 · 炸板定义写死（禁三口径混用）**

```text
炸板 = 盘中触涨停价但收盘未封住涨停（收盘价<涨停价或尾盘炸开）的个股
炸板率 = 炸板家数 / (涨停家数 + 炸板家数)      # 小数 0-1
# 严禁用"开板数/触板数"等模糊同义词，避免 24/48/62 三口径漂移
```

**第 9 条 · 连板须 tdx_kline 逐只复核（防字段误判）**

```text
以 tdx_screener('涨停')【连续涨停天数】字段为主，
对"连板≥2候选"用 tdx_kline 逐只拉最近交易日 K 线，
确认每日收盘涨停、中间无破板日。
凡 T-1 破板、T 日仅单日涨停者 → 连续涨停天数=1，严禁累积计数。
字段与 K 线冲突以 K 线为准。
```

**第 10 条 · 方向分第三项须附数字示例（防算术错）**

```text
方向分 = 涨停/100 − 跌停/20 − (炸板/(涨停+炸板))/50
示例（涨停=62、跌停=30、炸板=48）：
  项1 = 62/100 = 0.62
  项2 = 30/20  = 1.50
  项3 = (48/(62+48))/50 = (48/110)/50 = 0.00873
  方向分 = 0.62 − 1.50 − 0.00873 = −0.889
# 第三项量级极小，若算出 ≈0.7 必为错算，立即重算
```

**第 11 条 · 晋级率分母锁 T-1 连板静态名单（禁用 T 日数重算）**

```text
晋级率 = 昨日(T-1)连板股今日仍封涨停 / 昨日(T-1)连板股总数
# 分母 = T-1 收盘静态连板名单，严禁用今日连板数重算
```

> 经验：硬化解决了"口径模糊"，但解决不了"模型执行精度硬伤"。上面四条上去后，免费模型在**跌停统计**上仍然漏算（把创业板 -20% 跌停按主板 ±10% 误判漏掉），这条漂移按我的硬规则触发了换模型。

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## 五、模型选型：用 A/B 校准代替拍脑袋


*[图3：待上传]*


我建了**同 Prompt、同数据、只差模型**的两个并行任务，跑硬化后校准。结论很清楚：

- **minimax-m3（WB 内置 0.25x）**：四次跑（盘后压测 / 早盘并行 / 选股 / 校准），连板全 5、跌停全 30、方向分算术全对，K 线逐只验证全对。
- **sensenova（免费）**：两修一漂 + 选股连板又给成 10，跨任务系统性不稳。

于是把 6 个核心任务 `model_id` 全改为 `minimax-m3`，原免费模型留作应急。

**核心结论：对交易/决策系统，主力精度不可靠比耗积分更致命。** 选模型不能只看单次跑对，要做 A/B 并行校准看一致性。

---

## 六、可复用：如何把任意战法跑成自动化

1. 把你的规则写成技能 `SKILL.md`（我用 `laowu-strategy-v18`）
2. 用 `automation_update` 建循环任务，Prompt 里**写死数据口径**（剔除集合、字段选择）
3. 关键数字（连板 / 算分）必须加**「复核 + 算例」**两条护栏（见第四节第 9、10 条）
4. 选型别信单次跑对，做 **A/B 并行校准**，用一致性说话

---

## 七、总结

WorkBuddy 的自动化任务 + 模型路由，完全能把一套主观战法变成稳定输出的决策系统。真正的坑不在搭建，在**让模型不漂移**——P0 硬化四步法 + A/B 校准，是我这一周最值钱的结论。希望这篇能帮你少烧几次任务。

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> 本文参与「腾讯云开发者分享季」活动。


# 我用 WorkBuddy 把 A 股交易战法跑成自动化决策系统：模型选型踩坑与 P0 硬化四步法

我用 WorkBuddy 把 A 股交易战法跑成自动化决策系统：模型选型踩坑与 P0 硬化四步法 #WorkBuddy#

一套主观 A 股短线战法，如何用 WorkBuddy 自动化任务 + 模型路由跑成稳定输出的决策系统。复盘免费模型算错连板/方向分的踩坑，给出 Prompt 层面钉死口径的 P0 硬化四步法，并用 A/B 并行校准完成模型选型。所有交易数字仅作技术演示。

人工智能

开发工具

架构设计

WorkBuddy自动化交易系统实战：通过P0硬化四步法解决模型漂移问题，实现A股短线战法自动化。关键点包括精准定义炸板率、连板复核、方向分计算示例和晋级率锁定，配合minimax-m3模型A/B校准确保数据一致性，将主观战法转化为稳定决策系统。

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WorkBuddy 

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