Vibe-Research
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- 🚀 什么是 Vibe-Research？
- ✨ 核心功能一览
- 十大模块 · 一屏看全个人投研
- 🛠️ 快速上手：5 分钟跑通示例
- 安装（一行命令 + 两步启动）
- 核心代码示例（接入 AI 的三种方式）
- 📊 一屏看穿：A 股 + 美股 + 港股 + 韩股
- 每日复盘 · 一屏看全今天
- 资讯雷达 · 跨源盯梢，一键成稿
- 个股数据 · 一屏看穿，只下钻不下结论
- ⚔️ 多空辩论：终点是分歧，不是结论
- 一次辩论的开销（跑之前先看这里）
- 反思审计
- 📡 数据源：自带三大开源引擎，git clone 即用
- A 股数据引擎 a-stock-data 覆盖范围
- 🏗️ 架构：数据层 + 两条 AI 出口
- 三种 AI 接入方式
- 🔌 接入 AI：工具中立，主流 AI 都能接
- 订阅接入伙伴
- API 接入模型清单
- 🆚 同类工具横向对比
- 🔒 合规与边界
- 💡 适用场景
- 场景 1：跨市场盯盘 + 每日复盘
- 场景 2：用 Claude Code / Codex 订阅做投研
- 场景 3：本地优先 + 数据自主
- 场景 4：多 agent 投研框架研究者
- 用户群体总结
- 📝 快速上手：演示截图
- 每日复盘（顶部）
- 个股数据
- 资讯雷达
- 💰 定价方案
- 🎯 总结
📌 核心价值：把 A 股 / 美股 / 港股 三套开源数据引擎打包进一个本地优先的 AI 投研看板，复盘、资讯雷达、个股数据、自选股、持仓、多空辩论全配齐，方向与结论交给你自己的 AI 决定
散户做研究最大的痛点不是不会用 AI，而是 AI 没有"自己的数据"。Vibe-Research 用 git clone 就跑通的本地部署，把行情、研报、估值、财务、公告、资金面、资讯和 23 个数据工具装在一起，再让 Claude Code / Codex / Qwen Code / DeepSeek CLI 直接挂进来。
🚀 什么是 Vibe-Research？
Vibe-Research 是独立开发者 Simon（simonlin1212）开源的个人 AI 投研系统，主推 A 股、兼看美股 / 港股。它由一个 FastAPI 后端（:8900）+ Vite + React 19 前端（:5899，玻璃暖橙主题）+ 三套直接打进仓库的数据子模块（a-stock-data / global-stock-data / investment-news）组成。
核心定位：数据与功能配齐、AI 决策由你自己接入的中立工具——不荐股、不预测、不给买卖时机、不承诺收益，结论全部由你自己的模型产出
| 维度 | 数据 |
|---|---|
| Star | 1,637 |
| Fork | 330 |
| 协议 | MIT |
| 技术栈 | Python 3.10+ · FastAPI · Vite · React 19 · TypeScript · Tailwind |
| 后端端口 | :8900 |
| 前端端口 | :5899 |
| 创建 | 2026-07-05 |
| 最近更新 | 2026-08-02 |
✨ 核心功能一览
十大模块 · 一屏看全个人投研
| 模块 | 核心能力 |
|---|---|
| 📊 每日复盘 | 大盘指数 + 隔夜美股 / 港股 + 关注股票 + 短线情绪（连板股 / 封板率 / 炸板率 / 晋级率）+ 全市场成交额 TOP20 + 板块资金趋势 + 资金轮动 + AI 当日复盘 |
| 📡 资讯雷达 | 12 赛道 108 个公开 RSS 源，AI 一键提炼"今日要点"，自动翻译；A 股公告 / 公开新闻挂钩关注列表 |
| 🔍 个股数据 | A 股：行情 / 估值矩阵（前向 PE / PEG）/ 财报速览 / 估值历史分位 / 资金面 / 龙虎榜 / 解禁 / 互动易。美股 / 港股 / 韩股（输 AAPL / 00700 / 005930.KS） |
| ⚔️ 多空辩论 | 事实底稿（13 项数据不经 LLM）→ 多方 / 空方各自立论 → 中立主持归纳共识 / 分歧点 / 验证清单 / 数据缺口（刻意不出买卖结论） |
| 🧩 板块中心 | 板块 + 产业链环节骨架（人形机器人 / AI 算力 / HBM / 光互联…），只给环节不预置标的 |
| ⭐ 自选股 | 批量粘贴代码即加，实时行情可开关，只存本地 |
| 💼 我的持仓 | 录入即实时盈亏，已清仓记录（只存本地、不上传） |
| 📄 我的研报 | 拖拽 / 多选上传（PDF / Word / txt / 表格 / 图片），按文件名自动分行业归档，只存本地部署目录 |
| 📝 研究记录 | 复盘 / 今日要点 / 问 AI / 辩论结果本地沉淀 + 反思审计（让 AI 回头审推理挑刺） |
| 🔌 接入 AI | 订阅接入（本机 CLI 免 key）/ API 多模型（自动填 baseURL）/ MCP（挂进 Claude Code 等 agent） |
🛠️ 快速上手：5 分钟跑通示例
安装（一行命令 + 两步启动）
# 1. 克隆仓库（三套数据源已内嵌）
git clone https://github.com/simonlin1212/Vibe-Research
cd Vibe-Research
# 2. 启动后端（:8900）
cd backend && python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
.venv/bin/python -m uvicorn app:app --host 127.0.0.1 --port 8900
# 3. 启动前端（:5899）
cd ../frontend && npm install && npm run dev
# 浏览器打开 http://localhost:5899
核心代码示例（接入 AI 的三种方式）
# 方式一：订阅接入（用本机已登录的 CLI，免 API key）
# 装 Claude Code / Codex / Qwen Code / DeepSeek CLI 任一个并登录
# 在「接入 AI 页 → 订阅接入」选一个即可，无需填 key
npm i -g @anthropic-ai/claude-code && claude # 用 Claude 订阅登录
# 方式二：API 接入（baseURL 自动填好，只粘 key）
# 内置 DeepSeek / 豆包 / MiniMax / OpenAI / OpenRouter / Groq / Together / MiMo / 任意 OpenAI 兼容端点
# 方式三：MCP（把后端挂成 MCP server，让 agent 多步分析）
# 详见 backend/README.md
注意：CLI 不做多轮工具调用，适合"复盘 / 今日要点 / 个股页问 AI"这类数据已备好的场景；要 AI 自己现场调数据工具的自由问答，用 API 接入
📊 一屏看穿：A 股 + 美股 + 港股 + 韩股
每日复盘 · 一屏看全今天
功能说明：把"今天发生了什么"压在一屏——大A 指数、隔夜美股 / 港股、市场情绪、连板梯队、成交额 TOP20、板块资金强弱、资金轮动，全部客观数据 + 一键打包给 AI 复盘。
资讯雷达 · 跨源盯梢，一键成稿
功能说明：12 赛道 108 个公开 RSS 源（半导体 / AI / 机器人 / 新能源车 / 医药…）一一对应大A 板块，AI 一键提炼当天"今日要点"并自动翻译；还内置标的公告 / 标的新闻，挂钩你的关注列表。
输入要求：无需任何 API key，纯标准库实现
输出效果：每条要点可一键复制进研究记录，全程本地
个股数据 · 一屏看穿，只下钻不下结论
功能说明：输一个代码——大A 六位 / 美港股 AAPL·00700 / 韩股 005930.KS（必须带 .KS 后缀）；行情、估值矩阵（前向 PE / PEG）、历史分位、财务、研报、公告、资金面一屏聚合。
核心设计哲学：
- 估值分位只标位置，不划买卖线
- 客观数据配齐，判断交给你的 AI
- 不排名、不预测涨跌、不做主观评分
覆盖维度：估值 / 财报速览 / 研报 / 公告 / 新闻 / 资金面（融资融券 / 股东户数 / 主力资金流 / 分红 / 大宗交易）/ 龙虎榜 / 限售解禁 / 板块归属 / 热门概念 / 互动易
⚔️ 多空辩论：终点是分歧，不是结论
与 TradingAgents / ai-hedge-fund 的关键差异：开源的多 agent 金融框架末端都有一个 trader / portfolio_manager 角色，产出"买 / 卖 / 仓位多少"。Vibe-Research 刻意不做那一层。
这里的多 agent 终点是分歧，不是结论：
① 事实底稿 后端按固定清单拉 13 项客观数据（不经 LLM）
↓ 多空双方吵的是同一份数据，谁也不能靠编数字赢
② 多方研究员 基于底稿立论：核心论点 + 支撑证据 + 逻辑成立的前提
③ 空方研究员 基于底稿质疑：核心质疑 + 风险证据 + 逻辑成立的前提
（可选） 交叉反驳：逐条回应对方，承认的明说，能反驳的给数据
④ 中立主持 双方共识 / 真正的分歧点（是数据不足还是解读不同）/ 验证清单 / 数据缺口
一次辩论的开销（跑之前先看这里）
| 维度 | 一轮（各自陈述） | 两轮（加交叉反驳） |
|---|---|---|
| 模型调用次数 | 3 次 | 5 次 |
| 送进模型的内容 | 约 3.5 万字 | 约 6 万字 |
| 模型产出 | 约 4 千字 | 约 7 千字 |
| 耗时 | 约 100–120 秒 | 约 3 分钟 |
其中拉底稿约占 35 秒（打十几个公开数据接口，不消耗任何 token），剩下是模型生成时间。
反思审计
同一思路的延伸：对一段已写好的分析做推理审计，挑出"听起来合理但没有依据"的部分。只有 1 次模型调用，开销小得多。实测能揪出诸如"获得机构广泛认可"（用三家推断整体）、"频繁上调预期"（未量化）这类似是而非的表述。
作者建议：辩论不需要贵模型。数据已经在底稿里备齐了，模型只做组织和表达，中档模型足够；把预算留给你自己的深度提问
📡 数据源：自带三大开源引擎，git clone 即用
Vibe-Research 把三套公开数据源直接集成进仓库——git clone 下来开箱即用，无需另外下载、接线：
| 仓库 | 定位 | Star 数 |
|---|---|---|
| a-stock-data | A 股全栈数据工具包（10 层 · 44 端点 · 15 数据源）—— 本项目的 A 股数据引擎 | 8.3k |
| global-stock-data | 美股 / 港股全栈数据工具包（13 层 · 30+ 端点 · 11 数据源） | 1.4k |
| investment-news | 全球产业链资讯看板（12 赛道一一对应 A 股板块）—— 本项目的资讯源 | 380 |
A 股数据引擎 a-stock-data 覆盖范围
行情 / K 线 / 研报 / 一致预期 / 估值 / 历史分位 / 财务三表 / 公告 / 龙虎榜 / 融资融券 / 大宗交易 / 股东户数 / 分红 / 资金流 / 解禁 / 概念板块 / 打板情绪 / ETF 期权 / 互动易 / 全市场行业排名。
分级依赖：行情（腾讯）+ 研报 / 公告（东财）秒装可用；akshare / mootdx 惰性导入，缺失时对应端点返回 501 + 安装提示，不拖垮服务。
🏗️ 架构：数据层 + 两条 AI 出口
Vibe-Research/
├── a-stock-data/ A 股全栈数据工具箱（数据源，v3.6.0，自带即用）
├── global-stock-data/ 美股 / 港股数据工具箱（数据源，v2.0.3，自带即用）
├── backend/ FastAPI :8900
│ ├── astock.py A 股数据（移植自 a-stock-data）
│ ├── gstock.py 美股 / 港股数据（移植自 global-stock-data）
│ ├── newsradar.py 资讯雷达（移植自 investment-news）
│ ├── market.py 市场情绪 + 板块资金流 + 全球指数
│ ├── portfolio.py 持仓 + 已清仓（存本地用户目录）
│ ├── tools.py AI 工具层（23 个数据工具，chat / MCP / debate 共用）
│ ├── chat.py 系统 AI（OpenAI 兼容 function-calling）
│ ├── debate.py 多空辩论编排（事实底稿 → 多空 → 中立主持）
│ ├── reflection.py 反思审计（对已有分析做推理审计）
│ └── mcp_server.py MCP server（给 Claude Code 等 agent）
└── frontend/ Vite + React 19 + TS + Tailwind（玻璃暖橙主题）:5899
三种 AI 接入方式
| 方式 | 适用场景 | 费用 |
|---|---|---|
| 订阅接入（本机 CLI） | 复盘 / 今日要点 / 个股页问 AI（数据已备好） | 免 key，用订阅额度（Claude Code · Codex · Qwen Code · DeepSeek CLI） |
| API 接入（自填 key） | AI 自己现场调数据工具的自由问答（function-calling） | 按 token 计费 |
| MCP（挂进 agent） | 让 agent 多步分析、组合工具链 | 按订阅 / API 计费 |
🔌 接入 AI：工具中立，主流 AI 都能接
订阅接入伙伴
前提：① 后端跑在你本机（云端读不到你本机 CLI）；② 对应 CLI 已安装并登录，命令在 PATH 上。
API 接入模型清单
| 模型 | 特性 |
|---|---|
| DeepSeek | 国产高性价比，支持 function-calling |
| 豆包（Doubao） | 字节跳动系列，自动填 baseURL |
| MiniMax | 国产中档选择 |
| OpenAI | GPT-4 / GPT-4o 全系列 |
| OpenRouter | 多模型聚合，按需切换 |
| Groq | 超快推理速度 |
| Together | 开源模型托管 |
| MiMo | 国产新兴选项 |
| 任意 OpenAI 兼容端点 | baseURL 自动填好 |
key 只存你本地浏览器、随请求发给你自己的后端、不上传、不进仓库
🆚 同类工具横向对比
| 工具 | 数据来源 | AI 接入 | 本地部署 | 跨市场 | 协议 |
|---|---|---|---|---|---|
| Vibe-Research | 自带三大数据源子仓，git clone 即用 | 订阅 / API / MCP 三种 | ✅ | A 股 + 美股 + 港股 + 韩股 | MIT |
| TradingAgents-astock | 适配 A 股的多 Agent 辩论框架 | OpenAI 兼容 API | 部分 | 主要 A 股 | Apache-2.0 |
| HKUDS/Vibe-Trading | 港大开源，港股为主 | API | 部分 | 港股为主 | - |
| QLib（微软） | 量化策略研发 | 无 AI 交互，需自己写模型 | ✅ | 主要 A 股 | Apache-2.0 |
| Zipline | 回测引擎 | 无 | ✅ | 美股为主 | Apache-2.0 |
| 同花顺 iFinD | 数据终端 | 部分 AI 功能 | ❌ | A 股 / 港股 | 商业软件 |
| 券商 App + ChatGPT 网页 | 手动复制 | ❌ | ❌ | 视券商 | - |
关键差异：
- Vibe-Research：把数据层、子仓化、AI 接入解耦；用户可只用数据层（克隆子仓）、只用 AI 接口（MCP）、或全栈跑；自包含零外部封装依赖
- TradingAgents-astock：偏多 Agent 辩论与决策，AI 扮演多个分析师角色；适合研究"AI 怎么思考"，但默认依赖外部数据源、自己接
- 券商 App：数据稳定、官方合规，但 AI 协作能力弱，所有跨市场 / 跨工具调用都得手动
- 通用 ChatGPT / Claude 网页对话：没有数据工具调用能力，全靠用户复制粘贴，容易出错且效率低
🔒 合规与边界
⚠️ 本项目仅供学习与研究，不构成任何投资建议。
| 边界 | 说明 |
|---|---|
| ❌ 不荐股 | 只呈现公开榜单数据（东财 / 同花顺同款客观榜单） |
| ❌ 不预测涨跌 | 所有分析方向由你自己配置的 AI 给出 |
| ❌ 不给买卖时机 | UI 无买卖按钮 |
| ❌ 不做主观评分 | 估值历史分位只标位置、不划买卖线 |
| ✅ 中立无倾向 | 辩论不出买卖结论，仅归纳分歧与验证清单 |
| ✅ 数据本地化 | 持仓 / 关注股 / 上传的研报 / API key 只存本地，不上传、不进仓库 |
数据存储路径：持仓与上传的研报默认存在用户目录 ~/.vibe-research/（可用环境变量 VR_DATA_DIR 换根目录、VR_REPORTS_DIR 单独指定研报目录）——在项目文件夹之外，重新下载 / 覆盖更新项目文件夹不会丢数据；旧版本存在 backend/.cache/ 的数据，新版首次启动自动迁移（复制，原文件保留）。
💡 适用场景
场景 1：跨市场盯盘 + 每日复盘
- ✅ A 股 + 美股 ADR + 港股散户，需要在统一面板盯三个市场
- ✅ 想用 AI 辅助日常复盘，但不想为每个市场切一个 App
场景 2：用 Claude Code / Codex 订阅做投研
- ✅ 希望把订阅额度用在正经投研上、不想额外开 API
- ✅ 习惯用
claude/codex等 CLI 工具 - ✅ 想要数据工具调用能力，但不想自己拼提示词
场景 3：本地优先 + 数据自主
- ✅ 对"数据不上传"有强需求（隐私 / 合规 / 个人偏好）
- ✅ 想自己改造数据源（换源 / 加策略），又不想从零搭后端
场景 4：多 agent 投研框架研究者
- ✅ 研究"AI 怎么思考"，需要可对比的多 agent 编排
- ✅ 想给 TradingAgents / ai-hedge-fund 加更多数据源
用户群体总结
- ✅ 散户投资者：跨市场盯盘 + AI 复盘
- ✅ Claude Code / Codex 订阅党：把订阅额度用在投研上
- ✅ 数据分析师 / 量化研究者：可复用的 A 股全栈数据 + 美港股数据 + AI 接口
- ✅ 企业 AI 落地探索者：同一作者有 Agent-Staff（把公司 Agent 化）可参考
- ❌ 不适合：追求"AI 替我决策"或需要 SaaS 化云端服务的用户
📝 快速上手：演示截图
每日复盘（顶部）
个股数据
资讯雷达
💰 定价方案
完全免费 + MIT 协议
- ✅ 可商用
- ✅ 可二次开发
- ✅ 可本地部署
- ✅ 无任何 API 调用强制费用（用 CLI 订阅 = 0 额外费用）
可选费用（仅当你选择 API 接入 + 付费模型时）：
- 大模型 API：DeepSeek / 豆包 / MiniMax / OpenAI / Claude 等按 token 计费
- CLI 订阅：Claude Code / Codex 等按订阅费（一次性买断或月度）
💡 新用户福利：用「订阅接入」走 Claude Code / Codex / Qwen Code / DeepSeek CLI，0 额外 API 费用
🎯 总结
Vibe-Research 走的是「数据层 + AI 出口」分层路线：自带 a-stock-data、global-stock-data、investment-news 三个已成熟的数据源子仓（Star 数合计已超 1 万），避免重复造轮子；后端做数据 API + MCP server，前端做看板；AI 部分则完全交给用户自己的模型（订阅 / API / MCP 三选一）。
对散户而言，最大价值是把"数据在哪、怎么取、怎么给 AI 用"这一长串链路封装好了；对开发者而言，FastAPI 后端 + 标准化数据端点 + MCP 接口，意味着可以很方便地接入自己的策略或自动化工作流。生态作者 Simon 的几个数据子仓（a-stock-data 8.3k ★、global-stock-data 1.4k ★）已经过较长时间实战检验，是项目能稳定运行的基础。
如果你是 Claude Code / Codex 订阅用户、且有跨市场投研需求，Vibe-Research 是目前少有的「把数据 + Agent 框架 + AI 接入」三件事一起做好的开源方案。本地部署、订阅即可驱动、数据不上传，正好戳中散户最关心的"用 AI 但数据自主"痛点。
推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐（满分 5 星）
适合人群：
- 跨市场散户（A 股 + 美股 + 港股 + 韩股）
- Claude Code / Codex / Qwen Code / DeepSeek CLI 订阅用户
- 数据分析师 / 量化研究者
- 对"数据自主 + 本地部署"有强需求的用户
- 多 agent 投研框架研究者
立即体验：
- 官网：viberesearch.wiki
- GitHub 仓库：simonlin1212/Vibe-Research
数据截至 2026-08-02，最新信息请以官网为准。
⚠️ 本文仅作技术交流，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。