本地投研分析MVP产品系统Vibe Coding

项目源于个人投资研究中行情信息分散、重复查询较多、分析过程不便对照的问题。希望将标的输入、数据采集、模型分析与结果查看整合到一个本地工具中，降低反复切换工具和整理信息的操作成本。当前定位为个人研究辅助与 AI 产品流程验证，重点验证核心使用流程，尚未面向公众上线运营。

用户输入股票代码并选择是否采集宏观数据后，可启动综合分析流程。系统通过研究、分析、评分三个职责模块串联数据获取、模型调用与结果整理；行情模块接入 A 股日线数据，支持数据源失败时切换，宏观数据不可用时给出状态说明。分析环节采用 DeepSeek/千问/kimi/Gemini等多模型多轮调用交叉验证汇总结果，界面展示评分、模型结论及各环节明细，便于查看分析依据和执行状态。当前为本地运行的核心流程版本，独立个股页面、独立宏观页面及情绪模块仍属预留内容。

我围绕个人研究需求确定核心使用流程，并使用 Codex 辅助完成需求拆解、功能开发和本地流程验证。项目使用 Python 与 Streamlit 构建交互界面，将数据采集、模型分析和评分输出拆分为不同模块，便于检查各步骤输入与结果。当前重点是核心流程可运行、数据来源可查看、异常状态可识别；采用先验证最小可用流程、再扩展功能的方式推进产品，目前尚未公开上线。