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R9 · 资产配置研习社 · 实战分享

我是怎么用 AI 做出
一个基金诊断看板的

从痛点、到架构、到一个人养活一个每天更新的网站
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01 · 开场

先别听我讲 —— 请大家打开手机

今天这堂课要回答的三个问题

① 它解决了什么问题? ② 背后的逻辑是怎么考虑的? ③ 一个人 + AI,是怎么把它做到每天自动更新的?

02 · 它是什么

七颗星 = 七个真实问题

✦ 我第一笔钱该怎么放?

三分钟配置

✦ 现在市场是什么温度?

情绪温度 · 指数面面观

✦ 几千只基金,买哪只?

基金诊断 · 选品

✦ 我的基金里到底装的什么?

十大重仓白话地图

✦ 我亏了,要不要割肉?

持有旅程 · 回撤环境解释

✦ 定投还要继续吗?

定投真实净值回测

✦ 这笔钱一年后要用?

期限匹配 · 落袋方案

✦ 怎么跟家人讲清这笔投资?

持有旅程海报 · 一键分享

03 · 解决了什么问题

三个真实痛点

04 · 产品理念
不按「功能」组织,按「问题」组织。

用户不需要记住任何功能名字 —— 说人话,网站来接住。
05 · 怎么做的

技术选型:每个选择背后都有一个约束

选择为什么
Cloudflare Pages + Functions服务器预算为零;免费托管 + 全球 CDN,客户打开快
单文件 HTML(Tailwind + Chart.js)没有构建步骤、没有框架学习成本——AI 生成、人看懂、改起来都快
约 50 个边缘函数 /api/*国内数据源不允许浏览器直接跨域调,边缘函数做「代理 + 清洗 + 缓存」三合一
Python 数据管道 → data.json重计算(回测/相关性/风格归因)本地算好「烘焙」进静态文件,用户秒开
LLM 每日点评按天缓存AI 内容好但费钱又慢,一天只生成一次,缓存给所有人用
05 · 怎么做的

数据三层架构 (整个系统的魂)

① 静态烘焙
Python 管道每天跑一次
重计算全算好
写进 data.json
② 边缘代理
实时但轻量
代理国内数据源
10分钟/按天缓存
③ LLM 缓存
每日点评、聊天方案
一天生成一次
智能但省着用
06 · 一个人怎么运维

每天两条自动流水线

17:00
情绪温度数据刷新
18:30
ETF 资金流 + 持有人结构
→ 空数据门禁 → 自动部署
0:30
错峰补齐任务
(Wind 额度用尽时兜底)

空数据门禁

数据源抽风拉空了,门禁中止部署,保护线上已有数据

额度管理

Wind 一天仅 800–900 次调用:份额日更、披露月更、凌晨错峰补齐

密钥安全

部署脚本自动排除 LLM 密钥文件,永远不会被传上去

07 · 踩坑实录

三个真实的坑

08 · AI 在其中扮演什么

分工:我做什么,AI 做什么

负责判断

提需求 · 定场景(七个问题是我定的)
验证数字(前后端对账是我要求的)
决定什么是对的用户体验

AI负责实现

写代码 · 查文档 · 改 bug
50 个边缘函数 · 数据管道 · 部署脚本
7×24 小时,不抱怨

09 · 方法论沉淀

模式跑通一次,就是资产

10 · 收尾
你不需要会写代码。

你需要会把问题说清楚,
并且知道什么是对的。
11 · Q&A

预设问题

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谢谢

你的每一步,都有颗星在等你
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