【Vibe Coding 工程之 StockAnalyzerPro 记录】- EP1.先写 PRD

不知道最终效果是怎么样的， 记录一下

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prd prompt

想要做一个股票分析软件，这个软件可以根据录入的股票，获取与这个股票所有相关信息，进行科学可靠的分析，从多个维度策略对股票的过去，现在和未来进行总结分析，请写一个网站的需求规格说明书，需要包含以下内容- 股票代码列表管理- 每支股票的资讯定期获取，宏观，微观使用科学的策略进行趋势判断-  提供买入卖出建议及理由- 对股票进行分类，进行总结- 调用合适的 mcp工具获取信息,使用合适的 llm 进行分析- 使用成熟可靠的软件工程方法保证交付质量和效果- 前端使用 tailwind css + nextjs，ui风格需要简洁易于理解和操作，后端使用 nodejs

使用 qwen https://chat.qwen.ai/

得到PRD

# 股票分析软件需求规格说明书（Stock Analyzer Pro）---## **1. 项目概述****项目名称**：Stock Analyzer Pro  
**目标**：开发一个基于Web的智能股票分析平台，支持用户录入股票代码，自动获取相关宏观与微观数据，结合科学分析模型与大语言模型（LLM）进行多维度趋势判断，提供买入/卖出建议，并对股票进行分类与总结。系统强调数据可靠性、分析科学性与用户体验简洁性。---## **2. 系统目标**- 实现股票代码的集中管理。
- 自动化获取每支股票的实时与历史资讯（新闻、财报、行业动态、宏观经济等）。
- 基于量化策略与AI模型进行趋势分析（短期、中期、长期）。
- 提供可解释的买入/卖出建议及详细理由。
- 对股票进行智能分类与总结（如成长型、价值型、周期型等）。
- 集成MCP（Market Data Collection Platform）工具与LLM（Large Language Model）进行智能分析。
- 采用成熟软件工程方法确保系统质量与可维护性。
- 前端使用 **Tailwind CSS + Next.js**，后端使用 **Node.js**，整体UI简洁、直观、易操作。---## **3. 用户角色**| 角色 | 描述 |
|------|------|
| 普通用户 | 查看股票信息、分析报告、买入/卖出建议 |
| 高级用户（可选） | 可自定义分析策略、设置提醒、导出报告 |
| 管理员 | 管理股票列表、监控系统运行、配置数据源与模型参数 |---## **4. 功能需求**### **4.1 股票代码列表管理**#### 功能描述：
用户可添加、删除、编辑、批量导入/导出股票代码列表，支持保存多个自定义组合（如“科技股组合”、“高股息组合”）。#### 子功能：
- 添加股票：输入股票代码（支持A股、美股等），系统自动验证有效性。
- 删除股票：从当前列表中移除。
- 编辑标签：为股票添加自定义标签（如“重点关注”、“观察中”）。
- 组合管理：创建、重命名、删除股票组合。
- 同步机制：支持本地存储 + 云端同步（用户登录后）。#### 数据来源：
- 通过MCP工具调用证券交易所API（如Yahoo Finance、Tushare、Alpha Vantage等）验证代码有效性。---### **4.2 资讯定期获取**#### 功能描述：
系统定期自动获取每支股票相关的宏观与微观资讯，确保数据时效性与完整性。#### 数据维度：
| 类型 | 内容示例 | 更新频率 |
|------|--------|---------|
| 宏观 | GDP、CPI、利率、PMI、政策变化、行业趋势 | 每日/每周 |
| 微观 | 公司财报、管理层变动、重大公告、新闻舆情、研报摘要 | 实时/每日 |
| 技术面 | K线、成交量、MACD、RSI、布林带等指标 | 每分钟/每小时 |
| 基本面 | PE、PB、ROE、营收增长率、负债率等 | 季度/月度 |#### 实现方式：
- 使用 **MCP工具**（如Python爬虫框架Scrapy、金融数据API客户端）定时抓取数据。
- 支持增量更新与缓存机制，减少重复请求。
- 数据清洗与结构化存储至数据库（PostgreSQL）。---### **4.3 多维度趋势分析与策略判断**#### 分析维度：
| 维度 | 分析方法 | 工具/模型 |
|------|--------|----------|
| 技术分析 | 趋势线、支撑/阻力、动量指标 | Python TA-Lib、Backtrader |
| 基本面分析 | 财务健康度、估值水平、成长性 | 自定义评分模型 |
| 宏观分析 | 经济周期匹配、利率敏感性 | 回归模型 + LLM推理 |
| 情绪分析 | 新闻情感倾向、社交媒体热度 | NLP模型 + LLM摘要 |
| 行业对比 | 同行业公司横向比较 | 聚类分析 + LLM解释 |#### 策略类型：
- **趋势跟踪策略**：识别上升/下降趋势。
- **均值回归策略**：判断超买/超卖。
- **事件驱动策略**：财报发布、政策利好等。
- **组合优化策略**：基于风险收益比推荐持仓比例。#### 输出形式：
- 趋势评分（0-100）
- 概率预测（上涨/下跌概率）
- 关键驱动因素列表---### **4.4 买入/卖出建议及理由生成**#### 功能描述：
基于多维度分析结果，系统生成明确的交易建议，并提供可读性强的理由说明。#### 输出内容：
- 建议类型：买入 / 持有 / 卖出
- 目标价格区间
- 预期持有周期（短线/中线/长线）
- 推荐理由（结构化文本 + LLM生成自然语言解释）#### 示例：
> **建议：买入**  
> **理由**：公司Q2营收同比增长23%，ROE持续高于行业均值；技术面显示突破长期下降趋势线，MACD金叉；近期政策利好新能源板块。LLM分析认为当前估值偏低，未来6个月有35%上涨空间。#### 实现方式：
- 使用 **LLM**（如GPT-4、Claude、通义千问等）对结构化分析结果进行语义整合与自然语言生成。
- 支持“查看原始数据”与“查看分析逻辑”按钮，增强可解释性。---### **4.5 股票分类与总结**#### 功能描述：
系统自动对股票进行智能分类，并生成定期总结报告。#### 分类维度：
- 行业分类（证监会/申万标准）
- 风格分类：成长型、价值型、周期型、防御型
- 风险等级：高/中/低
- 主题标签：AI、新能源、消费、医药等#### 总结功能：
- 生成周报/月报：包含持仓表现、市场影响、调仓建议。
- 可视化图表：热力图展示各行业表现，雷达图展示个股多维评分。
- 支持PDF导出与邮件推送。---### **4.6 MCP工具与LLM集成**#### MCP工具调用：
- 使用 **Python微服务** 或 **Node.js子进程** 调用MCP工具（如：- Tushare（A股）- Yahoo Finance API（美股）- Google News API / NewsAPI（资讯）- Alpha Vantage / IEX Cloud（技术数据）
- 数据标准化接口：统一字段命名与时间格式。#### LLM集成：
- 使用 **LangChain** 或 **LlamaIndex** 框架整合LLM。
- 输入：结构化分析结果 + 原始资讯摘要。
- 输出：自然语言分析报告、建议理由。
- 支持多模型切换（OpenAI、Anthropic、国产大模型）。
- 设置提示词模板（Prompt Engineering）确保输出专业、客观、无误导。---### **4.7 软件工程保障措施**为确保系统质量与长期可维护性，采用以下成熟方法：#### 开发方法论：
- **敏捷开发**（Scrum）：每两周一个迭代，持续交付功能。
- **CI/CD流水线**：GitHub Actions 自动化测试与部署。
- **代码质量管理**：- ESLint + Prettier（前端）- SonarQube（后端）- 单元测试覆盖率 ≥ 80%
- **版本控制**：Git 分支策略（main/dev/feature/release）#### 架构设计：
- **前后端分离**：Next.js（前端） + Node.js（后端 API）
- **模块化设计**：- `stock-manager`：股票列表管理- `data-collector`：MCP集成与数据抓取- `analyzer-engine`：多策略分析核心- `llm-adapter`：LLM调用与报告生成- `report-generator`：PDF/邮件报告
- **数据库**：PostgreSQL（关系型） + Redis（缓存）
- **消息队列**：RabbitMQ/Kafka（异步任务处理，如批量分析）#### 安全与合规：
- HTTPS + JWT认证
- 敏感数据加密存储
- 用户操作日志审计
- 遵守金融数据使用合规要求（如不提供投资建议免责声明）#### 监控与运维：
- Prometheus + Grafana 监控系统性能
- Sentry 错误追踪
- 日志集中管理（ELK Stack）---## **5. 技术栈**| 层级 | 技术选型 |
|------|---------|
| 前端 | Next.js（App Router）、Tailwind CSS、React、Chart.js / Recharts |
| 后端 | Node.js（Express/NestJS）、TypeScript |
| 数据库 | PostgreSQL、Redis |
| 数据采集 | Python（Scrapy、Pandas）、MCP工具链 |
| AI分析 | Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn）、LLM API（OpenAI/Claude/Qwen） |
| 部署 | Docker、Kubernetes（可选）、Vercel（前端）、AWS EC2/Heroku（后端） |
| CI/CD | GitHub Actions |
| 文档 | Swagger（API文档）、Notion（项目管理） |---## **6. UI/UX 设计要求**### **设计原则**：
- **简洁**：信息层级清晰，避免冗余。
- **直观**：图表为主，文字为辅。
- **高效**：关键信息一目了然，操作路径最短。### **核心页面**：
1. **首页**：股票组合概览（涨跌幅、评分、建议分布）
2. **股票详情页**：- K线图 + 技术指标- 基本面卡片（PE、ROE等）- 最新资讯滚动- 分析报告（含建议与理由）
3. **分析报告页**：- 多维度评分雷达图- 趋势预测图表- LLM生成的自然语言总结
4. **设置页**：- 数据源配置- LLM模型选择- 报告推送设置### **UI风格**：
- 配色：深色模式为主（护眼），辅以蓝绿红表示涨跌。
- 字体：系统默认无衬线字体（如Inter）。
- 组件库：基于Tailwind自定义，或使用Headless UI。---## **7. 非功能需求**| 类别 | 要求 |
|------|------|
| 性能 | 页面加载 < 2s，分析报告生成 < 10s |
| 可靠性 | 数据采集失败自动重试，系统可用性 ≥ 99% |
| 可扩展性 | 支持新增股票数量 ≥ 10,000 |
| 安全性 | 用户数据隔离，API防刷机制 |
| 可维护性 | 模块化设计，文档齐全 |
| 合规性 | 明确标注“分析结果仅供参考，不构成投资建议” |---## **8. 项目里程碑（示例）**| 阶段 | 时间 | 目标 |
|------|------|------|
| Phase 1 | 第1-2周 | 搭建前后端基础架构，实现股票列表管理 |
| Phase 2 | 第3-4周 | 集成MCP工具，完成数据采集模块 |
| Phase 3 | 第5-6周 | 实现多维度分析策略与评分模型 |
| Phase 4 | 第7-8周 | 集成LLM生成建议与报告 |
| Phase 5 | 第9周 | UI优化与报告导出功能 |
| Phase 6 | 第10周 | 测试、部署、用户反馈迭代 |---## **9. 风险与应对**| 风险 | 应对措施 |
|------|----------|
| 数据源不稳定 | 多源备份，缓存机制 |
| LLM输出不准确 | 设置严格prompt，人工审核模板 |
| 性能瓶颈 | 异步处理 + 分布式任务队列 |
| 合规风险 | 添加免责声明，不提供实时交易接口 |---## **10. 附录**- **术语表**：- MCP：Market Data Collection Platform（市场数据采集平台）- LLM：Large Language Model（大语言模型）- TA：Technical Analysis（技术分析）- FA：Fundamental Analysis（基本面分析）- **参考数据源**：- [Tushare](https://tushare.pro)- [Yahoo Finance API](https://finance.yahoo.com)- [Alpha Vantage](https://www.alphavantage.co)- [NewsAPI](https://newsapi.org)---**版本**：1.0  
**编写日期**：2025年4月5日  
**编写人**：AI 助手（基于用户需求生成）  
**审核建议**：建议由金融工程专家与前端架构师联合评审分析模型与UI设计。--- > ⚠️ **免责声明**：本系统提供的分析结果仅供参考，不构成任何投资建议。投资者应结合自身风险承受能力独立决策。

不改了， 直接放到 cursor 下
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