云聪交易体系自动化构建方案

从视频视频到结构化交易知识库

1. 目标概述

基于云聪老师的 13 个买点系列视频，通过多 Agent 协作流，自动化提取、精炼并发布结构化的交易理论体系。最终成果将以 Quarto 博客文章形式整合进 finance-portal 的技术看板（tech/）。

2. 角色分工 (Agent Responsibility Matrix)

Agent	职责	关键技术栈
Mr. Brain	总指挥：方案设计、任务调度、多 Agent 协作同步	OpenClaw sessions_spawn
Mr. Analyst	知识处理：视频音频提取、ASR 字幕纠错、内容结构化	minimax-m2.7, ffmpeg/whisper
Mr. Reporter	发布运维：符合 Quarto Listing Page 规范的文档组织与发布	Quarto, Git, GitHub Actions

3. 技术栈与实现过程

阶段一：资源初始化 (Resource Discovery)

• 输入: workspace-analisist-agent/云聪-交易体系/*.mp4
• 动作: 扫描目录，生成任务清单。确保处理逻辑支持 UTF-8 路径名。

阶段二：字幕智能提取与优化 (AI-Powered ASR)

1. 音频分离: 使用 ffmpeg 提取音频。
2. 基准识别: 使用 whisper 或其他 ASR 工具生成原始文本。
3. 模型微调 (Analyst): 调用 minimax-m2.7 模型。
   • 核心优势: 利用付费账户的高 token 配额，进行深度语意理解与金融术语校对。
   • 逻辑: 修正“买点、回撤、突破、假突破”等交易术语。

阶段三：符合规范的内容发布 (Standardized Publishing)

• 组织形式: 遵循 Quarto Listing Page 规范。
• 目录结构: 每篇博文必须位于独立文件夹，格式为 YYYY-MM-DD-slug/。
• 正文命名: 文件夹内主文档统一命名为 index.qmd。
• 附件管理: 视频封面、提取的图片或资源文件放置于同一文件夹内。

阶段四：部署 (Deployment)

• Mr. Reporter 负责维护 finance-portal 仓库，通过 Git 提交触发 GHA 构建。

5. 视频内容博文（Video-SRT）编写规范 v1.1

基于 17 个视频博文的实践经验，现确立以下编写标准，以确保知识库的一致性与专业性：

5.1 基础信息布局

• YAML Title: 必须与视频原名保持一致（例如：title: "课时6-2B买点案例"）。
• 来源声明: 在正文最上方明确标注 视频来源：云聪交易体系：[视频名称]。
• 语言标准: 强制使用简体中文。博文内容及附件文件名中不得包含繁体字，需通过自动化脚本进行简繁转换检查。

5.2 结构化正文要求

• ## 视频内容总结:
  • 字数控制在 300 字左右。
  • 采用段落形式呈现，概括视频中的核心逻辑（如入场点、止损位、周期选择）。
• ## 详细文稿内容:
  • 采用三级标题（###）对长文稿进行逻辑分段（如：### 核心讲解片段一）。
  • 确保文稿经过语意校对，剔除 ASR 识别产生的口语冗余与术语错误。
• ## 字幕资源:
  • 提供 SRT 字幕文件的下载链接。
  • 路径规范: 必须使用相对路径链接，格式为 [文件名.srt](文件名.srt)，方便本地与在线预览。

5.3 实践经验与注意事项

1. 编码一致性: 严格执行 UTF-8 编码准则。所有 PowerShell 操作、Python 脚本处理、以及 Git 提交均需显式指定 UTF-8，以防止中文字符乱码。
2. 简繁转换: 在自动化批量生成过程中，Agent 应内置简繁体转换逻辑（或通过 Python zhconv 等逻辑实现），防止繁体字混入。
3. 内容粒度: 详细文稿应覆盖视频 95% 以上的有效信息，特别是视频中提到的具体日期案例（如：特斯拉 2023 年 1 月 5 日案例）。
4. 自动化清理: 在提交 Git 前，需检查并清理博文中的重复内容（如重复的“视频来源”行），确保最终生成的 HTML 预览效果完美。