多智能体协同量化研究生产线（AI编排+自动日更+三闸门复审）产品系统Vibe Coding

面向需要持续产出数据研究成果的团队与个人。痛点：单一AI跑批量任务成本高，且结果无人复核不敢直接采信，研究经验跨会话丢失，数据更新靠人肉。本生产线用多模型分工协同（编排/重体力跑数/独立复审）加派单登记簿与三闸门验收纪律，实现研究报告的无人值守持续产出，已在量化研究领域稳定运行并产出200余份研究报告。

1）多智能体协同流水线：编排层负责任务分解、派单与验收，重体力回测批量派发给订阅制大模型执行，独立复审层对关键数字逐条抽查复算；2）派单登记簿：每单登记输出路径、超时与死线，孤儿单自动报警，并发受控；3）三闸门复审机制：数字抽查复算、独立样本外验证、人类拍板，缺一不可；4）数据对账链：本地库与官方数据源逐根对照，哈希校验闭环，对账精度达0.005元；5）四层记忆体系：宪法、交接、蒸馏、归档分层，跨会话经验不丢失；6）自动化日更链：计划任务每日多段链式执行，全库3193只标的乘7周期数据无人值守更新。

本人负责整体架构设计、派单调度脚本、复审流水线与数据对账链开发。技术栈Python+Shell+Streamlit，Windows计划任务驱动日更，多模型API按任务类型路由调度。系统已稳定运行，产出200余份研究报告，完成12万余根K线的官方源逐根对照验证。亮点：把AI不确定性关进工程笼子——每个数字都要经得起独立复算。