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- Add comprehensive QWEN.md file with project context - Update CLAUDE.md with AI-assisted development information - Update README.md with detailed setup instructions - Add comprehensive database schema in db/01_init_database.sql - Add database migration and performance scripts - Add documentation files for requirements optimization
LJWX Stock AI v2.0
企业级 AI 股票推荐与回测平台项目模板。
⚠️ 注意：这是一个项目模板框架，不是完整的实现
- 所有服务目录为空，需要实现
- 提供完整的文档和基础设施配置
- 专为 AI 辅助开发设计
技术栈
- 📊 数据源: Tushare + 财经网站爬虫
- 🐘 数据库: PostgreSQL + TimescaleDB
- 🧠 编排: LangGraph
- 🧩 AI模型: Qwen/DeepSeek via Ollama
- 📈 监控: Prometheus + Grafana
- 🐳 容器化: Docker + Docker Compose
快速开始
1. 初始化项目
# 创建项目结构和基础配置
./init_project.sh
# 创建 AI 开发蓝皮书
./init_ai_bluebook.sh
2. 配置环境变量
编辑 .env 文件，设置必要的 API 密钥：
TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token_here
3. 启动基础设施
# 启动数据库和监控服务
docker compose -f infra/docker-compose.yml up -d
开发指南
实现状态
- ✅ 架构文档和流程配置
- ✅ 数据库模式和迁移脚本
- ✅ Docker Compose 基础设施
- ✅ 监控和可观测性配置
- ✅ AI 开发蓝皮书和提示词
- ❌ Python 服务实现（需要开发）
- ❌ 服务依赖和 requirements.txt
- ❌ 测试实现（需要开发）
- ❌ 各服务的 Dockerfile
开发流程
- 使用
docs/ai-bluebook/中的结构化提示词 - 按照
docs/ai-bluebook/04_SERVICE_TASKS/中的任务定义实现服务 - 实现顺序：data_collector → ai_recommender → backtest_engine → report_service
AI 辅助开发
项目专为 AI 辅助开发设计，包含：
- 详细的服务任务规范
- 实现提示词模板
- API 契约定义
- 数据模型规范
服务架构
- data_collector (端口 45001): 数据采集服务
- ai_recommender (端口 45002): AI 推荐服务
- backtest_engine (端口 45003): 回测引擎
- report_service (端口 45004): 报告生成服务
- dashboard_api: 聚合指标 API
- gateway: 统一 REST API 入口
监控面板
- LangGraph Studio: http://localhost:48080
- Prometheus: http://localhost:49090
- Grafana: http://localhost:43000
文档
CLAUDE.md: Claude Code 开发指南docs/ai-bluebook/: AI 开发蓝皮书docs/REQUIREMENTS_OPTIMIZATION.md: 需求优化文档