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公众号投资博主蒸馏器

试用

公众号投资博主蒸馏器。通过公众号文章数据,自动提取交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、 人设基因七维DNA,输出结构化风格画像 profile。 触发词:蒸馏投资博主、蒸馏大V、蒸馏公众号大V、分析投资博主风格、 提取交易体系、风格画像、投资博主蒸馏。

它能做什么

公众号投资博主蒸馏器。通过公众号文章数据,自动提取交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、 人设基因七维DNA,输出结构化风格画像 profile。 触发词:蒸馏投资博主、蒸馏大V、蒸馏公众号大V、分析投资博主风格、 提取交易体系、风格画像、投资博主蒸馏。

技能文档

公众号投资博主蒸馏器

免责声明:本工具仅供学习研究使用,蒸馏产物为风格模拟参考,不构成任何投资建议。 所有生成内容必须标注「AI 风格模拟,不构成投资建议」。

📝 简介

自动化的公众号投资博主风格蒸馏工具。输入公众号微信号和文章数量,自动采集文章并提取七维DNA投资风格画像,输出结构化的交易体系、市场判断、表达风格等完整分析报告。

✨ 功能特性

功能模块能力描述核心价值
文章自动采集通过微信号批量拉取公众号历史文章,支持 20/60/100 篇三档无需手动整理,一键获取完整素材
七维DNA蒸馏提取交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、人设基因结构化画像,可复用可对比
双层特征提取表层(术语/个股频次)+ 思维层(分析工具/论证模式/语气量化)不仅像博主说的话,更像博主的思考
质量校验闭环三维度评分(个股/风格/体系),≥80% 准出,双层审计画像准确性有保障
风格化模拟基于画像生成风格一致的个股/市场分析,含数据来源标注与免责声明可复现博主风格的分析输出

⚠️ 蒸馏质量铁律

必须从raw全文逐篇提取,禁止依赖任何clean/NER中间层。

蒸馏准确性直接决定画像质量。经验表明,clean阶段的个股NER提取管线会遗漏大量信息(如一篇提及6只股票的文章可能只提取0-2只),导致画像基于不完整数据构建。因此:

  1. raw全文原则:所有提取(个股/短语/板块/风格)必须直接遍历raw文章正文,不经过任何预处理过滤
  2. 词典+别名匹配:个股提取使用完整词典(含口语化别名,如"上证指数"→"上证/大盘/沪指/A股"),确保宽松但准确
  3. 文章级板块计数:板块关注度按文章级别计数(每篇只计一次),比词频更准确反映博主真实关注方向
  4. 领域专用短语:使用投资领域专用关键词列表提取关键短语,比通用句子频次统计更精准
  5. 校验闭环:蒸馏完成后必须执行准确性校验(--validate),≥80%方可准出

七维DNA蒸馏结构

#维度回答什么关键字段
1交易体系TA怎么交易?核心模式、选股逻辑、买卖信号、仓位管理
2市场判断TA怎么看市场?交易流派、板块偏好、持仓周期、多空条件
3表达风格TA怎么写/说?文章结构、标志性表达、标题/开头/结尾模式、语气
4内容深度TA写多少?平均字数、信息密度、复盘详细度、预判明确度
5互动特征TA怎么互动?读者互动、战绩展示、争议处理、免责声明
6热点图谱TA关注什么?核心赛道、龙头记忆、常用指标、资金面关注
7人设基因TA是谁?投资经历、哲学演变、里程碑事件、师承/影响源

蒸馏维度分支

蒸馏前需先判断博主属于长线还是短线交易者,再按对应维度侧重提取:

维度长线短线
投资哲学价值投资/波段交易龙头战法/情绪周期/题材驱动
核心能力生意本质 + 估值 + 护城河热点捕捉 + 情绪周期 + 量价关系 + 板块轮动
分析周期年级别(10年持有视角)日级别(隔日~2周)
数据驱动财务报表 + 行业数据盘面数据 + 资金流向 + 消息面

双层提取框架

蒸馏不仅提取「用了什么词」(表层),更要提取「怎么思考」(思维层)。二者缺一不可:

表层特征(自动量化,脚本产出):

  • 个股/板块/术语/短语 频次统计
  • 标题/开头/结尾 模式识别
  • 字数/发布频率/免责声明 基础统计

思维层特征(脚本检测+AI深度分析):

分析维度脚本检测内容AI深度补充
核心分析工具宏观经济/产业链/财报/技术面/资金面/情绪/政策 8类思维框架评分提炼博主独有的分析链条(如"事件→产业拆解→A股影响")
论证链模式事件驱动/数据驱动/逻辑推演/类比推理/产业链分析/逆向思维 6类模式还原博主典型论证步骤和推导逻辑
语气量化感叹句/疑问句/第一人称/口语化 四类标记篇均数值,自动分类判断文风温度(高/中/低),提炼情感表达策略
数据引用密度每千字数据引用次数,自动分类(数据驱动型/主观判断型)分析数据引用场景和方式
跨市场视角美股/港股/A股/商品 四大市场引用检测判断是否全球视角、多市场联动还是单一市场
信息密度投资内容占比评估(干货型 vs 水文型)区分深度分析和浅层评论

多维资料采集(超越文章本身)

资料类型来源丰富哪个维度
人设背景简介/置顶帖/自我介绍人设基因DNA
投资哲学演变按时间线分析早期vs近期内容人设基因DNA + 交易体系DNA
里程碑事件公开提及的重大盈亏/转折点人设基因DNA
师承/影响源提及的大师/书籍/引用频率人设基因DNA
社交互动画像评论/回复/争论/社区关系互动特征DNA
历史预判追踪过去预判与实际走势对比市场判断DNA
观点一致性同一主题不同时间观点演变市场判断DNA

🔑 鉴权

前往 红狐 hub 获取 API Key,通过以下方式配置:

# 方式一:配置文件(如 OpenClaw 的 ~/.openclaw/openclaw.json)
{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

# 方式二:终端环境变量
export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

注册地址:redfox.hk/login

积分消耗参考:

文章数量约消耗积分精度评估
20篇~8积分基础了解,画像粗糙
60篇~25积分推荐档位,画像较完整
100篇~50积分高精度画像,特征稳定

前置要求

  • Python 3.9+
  • 依赖:pip install requests

执行流程

Phase 0: 环境准备

python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --check-env

自动检查并提示安装缺失依赖(requests 等)。

Phase 0.5: 前置交互

触发蒸馏前,必须由用户明确以下信息:

  1. 公众号微信号(如 zxgbtz
    • 获取方式:打开公众号 → 点右上角 ··· → 更多信息 → 微信号
    • 注意:微信号不是公众号名称,是唯一的字母/数字ID
  2. 文章数量档位(20 / 60 / 100)
    • 提示:数量越多积分消耗越多,但蒸馏精度越准。推荐60篇,100篇精度最佳(约50积分)

自动补充:博主背景资料(投资经历、师承、里程碑事件等)由 AI 通过 WebSearch 自动采集,无需用户提供。

Phase 1: 公众号文章采集

两步 API 流程:

Step 1:获取文章UUID列表

调用 POST https://redfox.hk/story/api/gzhData/queryWorkList,每页返回20条,offset 步进为20,循环分页直到达到目标数量。

参数:account(微信号)、sortType: "_2"offset(从0开始,每页+20)。

Step 2:逐篇获取完整数据

对每个 UUID,调用 POST https://redfox.hk/story/api/gzhData/queryWork 获取正文、摘要、词云等完整数据。

# 采集60篇文章
python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --account "zshbtz"  --count 60

# 采集100篇(高精度)
python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --account "zshbtz" --count 100

输出标准化数据到 output/{博主名}/

Phase 2: 多维资料整合分析

脚本自动完成基础统计分析(21项),AI 在此基础上执行多维资料整合:

信息丰富度分级(脚本自动评估):

等级特征应对策略
A 级(信息充裕)≥60篇、高信息密度、多维度数据充分反面检验:博主看多时,聪明人为什么看空?
B 级(信息适中)20-59篇、部分维度数据不足每个推算结论标注置信度
C 级(信息稀缺)<20篇、低信息密度第一性原理提问,不拼凑"看起来完整"的画像

分析维度并行执行:

  1. 表层内容分析 — 统计 + 词云 + 结构分析 + 交易术语 + 个股/板块频次
  2. 思维层分析 — 核心分析工具 + 论证链模式 + 语气量化 + 数据引用密度 + 跨市场视角 + 信息密度
  3. 社交互动分析 — 评论/回复/争论风格/社区关系
  4. 人设背景分析 — 简介/里程碑/师承/投资哲学演变/推荐书籍
  5. 投资观点追踪 — 历史预判/准确率/观点一致性/认错修正方式

Phase 3: 七维DNA蒸馏

Step A:生成数据底稿

脚本产出:

  • output/{博主名}_统计数据.json — 结构化统计分析结果
  • output/{博主名}_数据底稿.md — 结构化统计数据
  • output/{博主名}_蒸馏任务.md — AI蒸馏任务清单
  • output/{博主名}_画像.json — 结构化JSON画像(校验用)

Step B:AI生成风格画像

AI 读取蒸馏任务,按七维DNA框架生成最终产物:

风格画像文件output/{博主名}_风格画像.md

包含7大章节,每个章节必须包含:

  • 具体特征描述(非空话)
  • 原文证据引用(至少2条)
  • 可复用的规则/模板
  • 蒸馏置信度标注(高/中/低)

Step C:风格化分析输出规范

当使用蒸馏画像生成风格化的个股/市场分析时,输出必须包含以下两部分:

1. 数据来源与局限表格

数据项来源说明
(示例)股价 XX 元、涨跌 ±XX%东方财富/雪球(日期)收盘价,非实时盘中数据;不同平台可能有分钟级延迟
(示例)PE XX 倍 / EPS XX中财网/财报(季度)基于最新可获取财报数据,可能因业绩变动而失真
(示例)定增 XX 亿公司公告(日期)尚处预案阶段,存在审批不确定性
(示例)负债 XX 亿财报时点数据当前负债状况可能已变化

并附加局限声明:

以上行情数据为公开平台聚合数据,非交易所直连实时数据;基本面数据基于最新可获取财报,可能与当前实际经营状况存在差异。

2. ⚠️ AI 风格模拟免责段落

⚠️ AI 风格模拟,不构成投资建议。 本文为 AI 基于对「{博主名}」公众号的七维DNA蒸馏画像生成的风格模拟内容,与原大V本人无关。文中所有观点、判断、推荐均不代表{博主名}本人立场,亦不构成任何买入/卖出/持有建议。股市有风险,投资需谨慎。

Phase 4: 质量校验

蒸馏准确性校验(硬性准出标准)

python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --validate --author "博主名" --sample 10

三维度评分体系:

校验维度说明权重
A. 个股提及画像声明的常提及个股是否在文章中真实出现40%
B. 风格特征标志性表达、标题模式、开头/结尾模式、字数范围是否匹配35%
C. 投资体系核心流派、持仓周期、板块偏好是否与文章一致25%

准出标准:综合准确率 ≥ 80%

  • ≥ 80%:蒸馏通过,画像可用于风格模拟
  • < 80%:需补充蒸馏——仔细阅读raw全文,更新画像中不准确的字段后重新校验
  • 任一维度低于60%:该维度需要完全重写

蒸馏质量软性检查(双层审计)

审计分两层:表层特征权重 60%,思维层特征权重 40%。二者缺一不可——表层保证「像博主说的话」,思维层保证「像博主的思考」。

表层检查(60%):

检查项通过标准权重层级
标志性表达命中率> 40%10%表层
交易体系覆盖度> 70%10%表层
文章结构匹配度> 60%10%表层
盘面指标覆盖> 50%10%表层
语气一致性偏差 < 20%10%表层
交易术语覆盖> 50%10%表层

思维层检查(40%):

检查项通过标准权重层级
核心思维匹配度> 60%(核心分析工具关键词覆盖)15%思维层
论证方式匹配> 60%(论证链关键词覆盖)15%思维层
哲学价值观体现> 50%(投资格言自然融入分析逻辑)10%思维层

综合评分 > 70 分准出(软性),< 70 分打回重新蒸馏。

校验执行规则

  • 每次画像更新后必须执行校验
  • 每月全量校验所有博主画像
  • 增量同步获取新文章后,如新文章涉及画像未覆盖的个股/板块,需更新画像

使用方式

自然语言触发(推荐)

直接对 AI 说:

蒸馏公众号 zshbtz

AI 会自动执行 Phase 0 → 4 完整流程。

命令行

# 蒸馏(60篇文章,推荐档位)
python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --account "zshbtz" --count 60

# 高精度蒸馏(100篇)
python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --account "zshbtz" --count 100

# 蒸馏后校验画像准确性(≥80%准出)
python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --validate --author "财躺平" --sample 10

# 环境检查
python "$SKILL_PATH/scripts/distill.py" --check-env

数据与合规原则

  • 禁止LLM编造交易记录、持仓数据、交割单等未公开信息
  • 严格区分原文/原帖AI蒸馏结论
  • 交叉验证文章描述与实际市场数据(如有)
  • 所有蒸馏产物标注蒸馏置信度
  • 盘面数据必须实时采集,禁止 LLM 编造涨跌停、资金流向等数据
  • 所有面向用户的 AI 生成投资分析输出,必须包含两段固定声明
    1. [数据来源与局限] 表格 — 逐项标注引用的股价、PE、定增、负债等关键数据的来源平台及具体局限(详见 Phase 3 Step C)
    2. [AI 风格模拟,不构成投资建议] 段落 — 明确标注为 AI 基于蒸馏画像的风格模拟,与原大V本人无关,不构成任何买入/卖出/持有建议(详见 Phase 3 Step C 固定模板)

文件结构

investor-distiller/
├── SKILL.md                          # 本文件
├── scripts/
│   ├── distill.py                    # 主蒸馏脚本(调度+统计+校验)
│   └── gzh.py                        # 公众号数据采集(queryWorkList + queryWork)
├── assets/
│   └── profile_template.md           # 七维DNA风格画像输出模板
├── references/
│   └── 蒸馏维度规范.md                # 七维DNA详细规范
└── output/                           # 蒸馏产物输出目录
    ├── {博主名}_uuids.json             # UUID 缓存(避免重复扣积分)
    ├── {博主名}_统计数据.json          # 脚本统计分析结果
    ├── {博主名}_完整文章.json          # 完整正文落盘(供校验/AI精读)
    ├── {博主名}_数据底稿.md            # 结构化数据底稿
    ├── {博主名}_蒸馏任务.md            # AI蒸馏任务清单
    ├── {博主名}_画像.json              # 结构化JSON画像(校验用)
    ├── {博主名}_风格画像.md            # AI生成的七维DNA画像
    └── {博主名}_校验报告_YYYYMMDD.json # 准确性校验报告

依赖

pip install requests

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