用 WorkBuddy 做 A 股研究：医疗人副业- AI 助手实战记录

用 WorkBuddy 做 A 股研究：一个医生的 AI 助手实战记录

作者：医疗圈的A股投资者） 使用场景：金融数据分析 · 自动化报告生成 · 每日市场追踪

一、缘起：为什么选 WorkBuddy？

作为一名需要兼顾临床工作和投资的用户，我每天需要：

• 跟踪 200+ 只 A 股个股的公告、资金流向、机构评级
• 定期生成一季报高成长股票深度分析报告（Word 格式，适配打印）
• 批量查询历史股价涨跌幅（披露日次日收盘涨跌幅）
• 结合抖音博主观点做市场复盘

这些工作如果纯手工做，每天至少需要 3-4 小时。

WorkBuddy 吸引我的地方在于：能直接操作本地文件 + 执行 Python/Node 脚本 + 访问金融数据接口，相当于一个"会写代码的研究员"。

二、实战场景 1：批量生成一季报业绩爆发报告

需求

筛选 2026 年一季报净利润暴增的 A 股公司，按披露次日收盘涨跌幅排序，生成含竞争壁垒评级的深度 Word 报告。

踩坑过程（真实记录）

第一版： 用 Tushare Pro 查数据，但积分有限，trade_cal 接口用不了，批量查询受阻。

第二版： 改用 westock-data（腾讯自选股行情接口），但发现：

• 批量接口不支持某些字段
• 历史某一天的涨跌幅需要逐家查询，频率限制 50次/分钟

最终方案： 用 neodata-financial-search 自然语言查询 + 正则解析返回内容，成功批量获取 299 家公司的准确涨跌幅数据。

关键代码片段

python

复制

# neodata 自然语言查询（已验证有效）
query = f'{name}{code}在{year}年{month}月{day}日的历史股价行情'
# 返回内容示例："恩捷股份002812在2026年04月21日的历史股价行情：单日涨跌幅+5.11%"

javascript

复制

// 更新报告 JS：不用 eval/JSON.parse，用正则逐条替换字段
// 踩坑经验：companies 数组里 key_moat 是嵌套数组，
// 用括号计数重建数组会在嵌套处算错，导致对象截断
const target = `next_day_high: ${oldVal}`;
const replacement = `next_day_high: ${newVal}`;
content = content.replace(target, replacement);

成果

• 生成 299家一季报涨跌幅_准确版.docx + .xlsx
• 299 家全部成功，0 家 N/A，涨红跌绿
• 报告适配 Brother 黑白 A4 打印（8pt 正文字号，无底色省墨）

三、实战场景 2：每日自动化追踪 248 家公司

需求

每天下午 3 点（收盘后），自动追踪核心池 248 家公司的：

• 最新公告（利好/利空）
• 机构评级变化
• 主力资金流向（大单净流入/流出）

实现方式

在 WorkBuddy 中设置 自动化任务（每天 15:00 触发），任务 prompt 大致为：

逐家查询以下248家公司的今日公告、机构评级、资金流向，
汇总最大利好、最大风险、板块信号，写入 memory/YYYY-MM-DD.md

实际效果（节选 2026-06-02 追踪结果）

⚠️ 注意：自动化任务消耗积分较多，建议根据积分余额调整追踪频率或缩减范围。

四、实战场景 3：用 AI 助手读金融文档

WorkBuddy 的 docx / pdf skill 可以直接解析本地 Word/PDF 文件。

我曾经把一份外部 Word 文档（含 299 家公司涨跌幅数据）交给它，结果发现数据严重失真（来源不明），WorkBuddy 主动建议用 tushare 重新生成准确数据，而不是盲目使用。

这种主动验证数据的行为，是普通 AI 对话工具做不到的。

五、省积分的 5 个实战技巧

经过几个月使用，总结出以下省积分方法：

六、总结：WorkBuddy 适合谁？

最适合的人：

• 需要处理本地文件（Word/Excel/PDF）的用户
• 有重复性数据分析任务的用户
• 希望 AI 不只是"聊天"，而是真正执行操作的用户

不太适合的场景：

• 纯闲聊（浪费积分）
• 需要实时联网搜索但无相关 skill 的场景（需配合 WebSearch）

七、投稿福利提醒

这篇文章如果对你有帮助，不妨也去 腾讯云开发者社区 投稿，分享你的 WorkBuddy 使用心得：

• 使用心得/踩坑记录：+500 积分
• 完整教程文章：+1000 积分
• 被精选：额外 +2000 积分

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