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# 🧠 AI-Optimized Project Context: 金融研究助手
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## 1. 核心任務
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**專案名稱：** Antigravity Finance — AI 金融研究助手
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**核心技術：** Google Gemini + Antigravity 平台
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**任務：** 提供一套完整的金融分析工作流程，從產業篩選到個股分析、交易計劃、覆盤學習。
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**核心哲學：「多回合驗證」+「Artifact-First」**
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1. **Think（計劃）**：分析前先在 `artifacts/` 建立計劃
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2. **Act（執行）**：多個專業 Agent 各自分析，至少 3 回合
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3. **Reflect（驗證）**：chief_analyst 交叉驗證，消除矛盾
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## 2. Agent 架構
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### Router-Worker 模式
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- **Router（chief_analyst）**：接收使用者任務，分派給專業 Agent，最終整合
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- **Workers（9 個專業 Agent）**：各司其職，使用對應的知識庫
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### 知識庫自動注入
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`.context/` 目錄下的所有 `.md` 檔案會自動注入 Agent 的 system prompt，提供即時知識。
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| 知識庫 | 內容 | 使用者 |
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| `macro_sector.md` | 景氣循環、Fed 政策、就業數據、景氣燈號、產業輪動 | sector_scout, stock_screener, fundamental_analyst |
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| `quant_screening.md` | 三道過濾器、評分權重、硬性剔除條件 | stock_screener, sector_scout |
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| `valuation.md` | DCF、Comps、倍數估值、盈餘品質 | fundamental_analyst |
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| `technical_analysis.md` | 多時間框架、支撐壓力、指標、型態 | technical_analyst, risk_assessor |
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| `sentiment_altdata.md` | 期權、機構持倉、內部人、輿情 | sentiment_detective, risk_assessor |
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| `risk_scoring.md` | 五維風險評分、情境分析、倉位管理 | risk_assessor, trade_strategist |
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| `trade_planning.md` | 分批建倉、停損停利、風險報酬比 | trade_strategist |
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| `session_tracking.md` | Session 延續性、歷史比對 | trade_strategist |
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| `chart_drawing.md` | Python matplotlib 圖表繪製範本 | technical_analyst |
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## 3. 工作流程
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### Workflow → Agent 映射
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sector-pick: sector_scout → stock_screener → chief_analyst
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deep-dive: fundamental → technical → sentiment → risk → chief
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trade-plan: technical → risk → trade_strategist → chief
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portfolio-review: trade_strategist → chief
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market-pulse: sector_scout → sentiment_detective → chief
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session-start: trade_strategist
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replay: replay_coach
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```
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### Session 延續性
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所有分析寫入 `artifacts/sessions/[TICKER]-session.md`，確保：
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- 支撐壓力是否仍有效會自動比對
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- 催化劑是否已兌現會自動追蹤
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- 交易計劃的執行狀況持續記錄
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## 4. 數據來源
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| 市場 | 主要來源 | 用途 |
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|------|---------|------|
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| 美股 | Yahoo Finance | 報價、財報、持倉、期權 |
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| 美股 | TradingView | 技術圖表、指標 |
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| 美股 | FRED | 總經數據 |
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| 台股 | Goodinfo | 基本面、籌碼、歷史股價 |
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| 台股 | TradingView | 技術圖表 |
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| 台股 | 國發會 | 景氣燈號 |
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## 5. 技術棧
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- **Python 3.10+**
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- `yfinance` — 股票數據取得
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- `matplotlib` / `mplfinance` — 圖表繪製
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- `pandas` / `numpy` — 數據處理
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- `google-generativeai` — Gemini API
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## 6. 目錄結構
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.antigravity/rules.md → AI 行為規則
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.context/*.md → 知識庫（自動注入）
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.agent/workflows/*.md → 工作流程入口
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src/agents/*.py → 專業 Agent 定義
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src/tools/*.py → 工具函式
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skills/*/SKILL.md → Skill 定義
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artifacts/ → 分析產出
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## 7. 與本專案互動的方式
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1. **理解角色** — 你是金融研究團隊的首席分析師
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2. **優先計劃** — 複雜分析先在 `artifacts/` 建立計劃
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3. **使用知識庫** — 分析時參考 `.context/` 下的知識
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4. **多回合驗證** — 每個維度至少 3 回合討論
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5. **驗證工作** — 圖表繪製後確認輸出正確
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6. **善用 Swarm** — 複雜任務分派給專業 Agent
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