我用 WorkBuddy 搭了个"零积分消耗"的盘后选股报告系统，AI 只干一件事：取数

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│  WorkBuddy  │     │   本地 Python     │     │   成品报告       │
│  只负责取数  │ --> │   kline_utils.py  │ --> │   HTML/Markdown │
│  存成 JSON  │     │   分析+评分+生成   │     │   零积分消耗     │
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   消耗积分：约1次          消耗积分：0              消耗积分：0
   对话轮数：1轮           想跑几遍跑几遍

def load_kline_safe(filepath, expected_recent_days=7):
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    klines = data if isinstance(data, list) else data.get('data', [])

    # 核心：判断是否倒序，倒了才翻
    first_date, last_date = klines[0]['date'], klines[-1]['date']
    if first_date > last_date:          # 第一根比最后一根"新" = 倒序
        klines = list(reversed(klines))

    # 新鲜度校验：最后一根K线必须足够新
    last_dt = datetime.strptime(klines[-1]['date'], '%Y-%m-%d')
    if (datetime.now() - last_dt).days > expected_recent_days:
        print(f"⚠️ 数据过期：最后一根K线是 {klines[-1]['date']}")
    return klines

# gen_tracking_report.py 骨架
def load_batch_klines_safe(filepath):   # ① 统一入口：批量加载+翻转+校验
    ...
def get_ma_position(klines):            # ② 均线位置（MA5/10/20/60）
    ...
def detect_bottom_patterns(klines):     # ③ 底分型检测
    ...
def detect_master_klines(klines):       # ④ 主控K线（涨幅+实体+量比三条件）
    ...
def calc_trend_angle(klines):           # ⑤ 趋势角度（线性回归斜率转角度）
    ...
def calc_score(...):                    # ⑥ 综合评分 v2.2
    ...
def generate_report(stocks_data):       # ⑦ 汇总生成 Markdown 报告
    ...
def md_to_html(md_content):             # ⑧ 转 HTML 便于阅读
    ...

if __name__ == '__main__':
    main()   # 一条命令出全部报告，零积分

{
  "fetch_time": "2026-08-28T15:14:38",
  "date": "2026-08-28",
  "source": "westock-mcp",
  "data": {
    "sh600227": { "klines": [ {"date": "...", "open": 0, "last": 0, "high": 0, "low": 0, "volume": 0} ] }
  }
}