Vibe Coding开发手记：从重建网站到投研Agent
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晚上在家，对着 IB TWS 的风险预警系统做 Vibe Coding。敲着敲着，忽然想起多年前在某大行交易台搞 Eagleye 鹰眼系统的日子。
那时觉得很多规则难以落地，夜里九点拉着纽约、伦敦开三方电话会，散会已是精疲力尽。谁能想到，今天跟 AI 聊几句，那些东西就全跑起来了。
时代是真变了。
你到底想要什么
我是今年才开始用 Claude Code。一个念头挥之不去：如果 AI 能写代码，"不会写代码"还能当理由吗？
后来发现，这个问题问错了。对的问法是——你到底知不知道你想要什么？
所谓 Vibe Coding，不过是你描述，AI 实现。你不用管语法，不用碰框架，但你必须精确地知道，你想要的最终结果长什么样。
就像带一个智商极高但对金融一无所知的实习生。你跟他说"画条利率曲线"，他愣在原地。你跟他说"SOFR 数据，Y 轴百分比，蓝色实线，3 个月和 2 年节点用虚线标注"——五分钟，图出来了。
你的描述有多精确，AI 的产出就有多精准。不多，不少。
VS Code + Claude Code + DeepSeek V4。16 天，524 次 git 提交。一个人。零手动写代码。
网站只是开始
RiskMacro 旧站在 WordPress 上跑了多年。PHP 一层层渲染，插件越堆越多，点一下等三四秒。飞书上攒了上万份文档，老站只能放一个周报链接，点开跳转到飞书端。
但这些都不致命。真正推了我一把的，是件微不足道的小事。
有个用户问我，充值能不能不按固定档位，自己填金额？比如 2210，一笔付清，不用拆成 2000、200、10 三次。我看着屏幕，半天没回。老站像一辆跑了十几年的二手车，能开，但你想加的功能它给不了，你不想操心的事它天天让你操心。
除非——我一个做全球宏观与衍生品交易的，自己变成技术工程师。
5 月 23 日，新站上线。首页加载从三四秒落到一秒以内，博客和手册合并成"笔记"。图表全部改用 ECharts 渲染，数据从远程 MySQL 迁到本地 SQLite，之前因为数据库挂掉而断更了大半年的那些图表，终于一个个修回来了。研报的中文笔记可以在线浏览了，近万份，按周报章节和机构筛选，全文中文搜索！
新站的兴奋劲还没过，一个更大的念头冒了出来。每天开盘看 IB 持仓、翻研报、跟数据、写日记——全是重复劳动。网站能用 AI 搭出来，这些是不是也能？
于是有了第二阶段的 Vibe Coding：搭一套 Agent 系统。
搭 Agent 系统
架构简单到几乎不叫架构：一个 Agent 只管一件事。IB Dashboard 盯持仓和希腊字母；研报摘要做 PDF 翻译和交叉分析；DM Bridge 负责远程遥控。没有 RPC，没有消息队列，没有数据库。Agent 之间靠 JSON 和 Markdown 通信，所有状态全是明文，出了任何问题，直接打开文件看。
这个设计不是我想出来的，是 AI 逼出来的。你每次都说"能不能再简单一点"，最后剩下的，就是最朴素也最扛造的东西。
与 TWS 的三日战争
IB Dashboard 是第一个 Agent，也是最折磨人的那个。
需求清清爽爽：连上 TWS，把持仓、NAV、希腊字母拉下来，吐一个仪表盘。听着就是几十行 Python。
第一天，连不上。删掉配置文件让它重建——还是连不上。翻来覆去查日志，终于发现 TWS 10.34 新建的配置文件，竟然默认把 API 弹窗关了。删文件重建，不仅没修复，反而变得更糟。
第二天，换思路，把配置文件设成只读，锁死。结果 TWS 启动时要写权限做初始化，锁一卡，静默拒绝 API——不报任何错误，只是连不上。整整找了一个下午。
那个下午出奇地安静。窗外是五月的太阳，屋里只有键盘在响。一个做金融的，坐在那里调试交易软件的 XML 配置文件。荒谬极了。但你手上没停——直觉告诉你，就差那么一点了。
第三天，通了。方案叫 golden backup：保存一份已知可用的明文配置作安全网，每次启动前从备份恢复，拉完数据自动更新。整个过程最终封装成一个命令。
当第一个仪表盘在浏览器里刷出来——NAV 走势、希腊字母风险卡片、自研指标、账户保证金占比等等——我盯着屏幕，足足看了五分钟。不是因为它好看，是因为以前这些数字，每个都要打开 TWS 一个一个手动算。
现在呢？说一句"更新 IB Dashboard"，三分钟后，全摆在面前。
研报摘要：从 PDF 到交易信号
三个 Agent 里，研报摘要的投入产出比最高。
做交易的都知道，投行研报海量、全英文、PDF 格式，每天哗哗地堆进文件夹。真正有空打开读的，不到十分之一。这个 Agent 干的事很简单：扫目录，调 DeepSeek 把英文研报翻成中文摘要，输出到 Obsidian 笔记库。增量处理——读过的不再调 API，新来的自动抓。
但摘要本身不算什么。真正有价值的，是之后的交叉分析。
每处理完一份研报，Agent 会自动拉取我当前的 IB 持仓做比对。举一个真实的例子——前两周 BofA 出了份原油报告，认为 Brent 在 90 到 100 之间已经窄幅震荡超过两周，波动率曲面定价偏贵，建议卖出远端 OTM 期权吃 theta。Agent 摘要完，直接在笔记底部标了一行："与你当前 CL 的 short vol 头寸方向一致，但 BofA 提示下行风险可能被低估，建议复查 short put 腿的行权价。"
它不是替你读研报。它是读完以后，帮你把该注意的地方跟你的仓位放在一起。
以前这个链条全靠自己：读完、记住、对照持仓、形成判断。现在 Agent 把前三步包了，你只做最后一步。
它还在后台维护一张跨会话的活跃主题表，追踪每家机构最近在咬什么方向。Goldman 连续三周谈中国政策刺激，JPM 反复讲美债曲线陡峭化——趋势不用你总结，自己浮出来。叠上持仓，Agent 会提示："Street 一致看多 CNH，你当前有空头敞口，建议复查。"
交易员的注意力是有限资源。这个 Agent 不替你拍板，但它确保你不会漏掉不该漏的东西。而且，它把信息放在了它最该出现的地方——你的头寸旁边。
口袋里的同事
DM Bridge 是实用价值最高的 Agent。
场景朴素到不值一提：人在外面，想看眼持仓，或者让 AI 处理刚到的研报。没有它，你得赶回电脑前。有了它，在飞书上给自己发一条消息——"更新 IB Dashboard"——三分钟内，NAV、保证金、风险预警全推到你手机屏幕上。
实现方式也朴素。飞书 CLI 拉自聊 DM，比对时间戳，新消息丢给 Claude Code 执行，回结果。状态追踪不过一个 20 行的 JSON 文件。cron 每三分钟轮询一圈，半小时没动静自己休眠。没有常驻进程，每一次触发都是一次独立会话——读状态、查消息、处理、写回、退出。干净得像一张白纸。
第一次在手机上收到回复，心里动了一下。你不在电脑前，但你的助手还在跑。它不像工具，更像一个一直坐在那的同事。
AI 能做什么，不能做什么
与 TWS 缠斗那三天，让我想明白了一件事。
AI 能把你脑子里任何一个方案变成代码，但前提是——你得先把问题说清楚。那些藏在暗处的行为，TWS 默认关 API 弹窗、只读锁阻止初始化、端口探测消费握手字节——AI 怎么可能猜到？它没连过你的 TWS，没见过你这个版本。踩坑是你的事，诊断是你的事，形成判断也是你的事。
AI 彻底压低了实现的成本，但没有压低思考的成本。甚至，正因为它实现得太快了，你需要比以往任何时候都更清晰地驾驭它。就像一个交易员突然拿到了一套延迟接近零的执行系统——你面临的选择没有变少，而是急剧膨胀了，每一个反馈循环都在加速。
这对做金融的人反倒是天然的。我们每天都在不完整的信息、不确定的结果、不对称的风险里做有后果的判断——这不就是日常吗。指挥 AI 和做一笔交易决策，底层的逻辑是一样的：你得有自己的框架，工具才听你的。
但 AI 身上还有另一种毛病，比"不会思考"更隐蔽。
它会编。
有一次让它批量更新一批 PDF 的下载链接，规则交代得清清楚楚：把路径里的文件名字符数替换成新的。跑起来，全崩。一排查，发现它把几十个链接的字符数逐个"算"了一遍——但算得随心所欲，有的多一位，有的少两位，没有一个是准的。它不是在计算，它是在猜。而且猜得毫无愧色。
后来我发现，这毛病几乎遍布每一个角落。写部署脚本，凭空在路径里塞进一个不存在的文件夹。迁移数据库，无中生有地创造了一个从未定义过的字段。你每次问它"对吗？"，它都说"对的"——直到跑崩了，才说"抱歉，我搞错了"。
所以 Vibe Coding 的第一条铁律是：AI 写的每一行，只要你看不懂，就必须亲手跑一遍。 流畅是它的出厂设置，不是正确性的担保。这个道理和看研报一模一样——券商写得再漂亮，数据你得自己抠。
换句话说，Vibe Coding 目前还做不到"全自动"。它只是把你的工作从"写代码"变成了"审代码"。写的时间省下来了，审的时间加上去。净赚多少，取决于你判断对错的速度——而判断力这东西，恰好是金融从业者被市场训练了十几年的肌肉。
还有一个容易忽视的麻烦：AI 每次新会话都是失忆的。你刚跟它讨论完半个小时持仓风险，敲定了一套调整方案。关掉窗口，再打开——白纸一张。
我给它建了个收工/开工 Skill。说一句"/收工"，AI 会追着你问：这轮完成了什么、决定了什么、配置动了什么、还有什么悬着。全部写进一个桥接文件。下次开工，hook 脚本自动把桥接内容注入新的系统提示。忘了收工就关机？还有个兜底 hook，会在日记里悄悄标一句"本次未收工"，下次开工提醒你。
桥接文件不长，五十行上下。打开读起来是这样的："TWS 连接已彻底解决。P0：ZN short P1095 在 5/29 PCE 前评估减仓。下次开工：先 --fix-tws-xml → 启动 TWS → 拉数据。"
就这样，AI 从一个每次见面都要重新自我介绍的人，变成了一个记得昨天聊到哪的同事。
几条铁律
这段日子跑下来，几条土规律被反复验证，没翻过车：
文件系统是最好的数据库。 不搞 API 调用，不搞消息中间件。JSON 和 Markdown，够用了。出了事，直接打开文件看状态，比连数据库查表不知舒服多少。
一个 Agent 只做一件事。 独立开发，独立调试，死了不连累别人。这不是什么架构教条，是疼出来的教训——最早那版，我塞了个"全能 Agent"，配置写到两百行，结果连最基本的持仓查询都稳不住。
脚本做机械活，AI 做判断活。 计算交给 Python，判断留给 AI。别反过来。
状态显式化。 轮询游标、会话桥接、配置备份——全部是看得见摸得着的明文。不藏内存，不锁数据库。随时能翻开看，随时能动手改。能看见，才觉得安全。
第一个 Agent 耗了我两天。第二个，半天。第三个，不到一小时。不是后来越做越简单，是每一个都在复用前面已经跑通的模式——状态文件怎么设计、错误怎么处理、cron 怎么调度、日志往哪写。但更重要的变化不在技术上：你不再问自己"值不值得做"了。以前想搞一个自动化，脑子里先过一遍 ROI。现在？直接做。成本已经从"值不值得"滑到了"为什么不"。
这个心理上的解绑，可能比技术本身更值钱。
感想
一个礼拜搓出新网站的原型。想什么，屏幕就出什么；看到原型，又能立刻改主意。那种反馈速度，以前没法想象。
做交易十几年，工具换了好几茬——从彭博终端到 Excel，从 Excel 到 Python。每一次升级，起点都是阵痛，路上都带着怀疑。但 AI 不一样。它不是让你去学一个新工具，它是让工具反过来学你。你用人话描述意图，它把代码交出来。门槛变了——从"你会不会"变成了"你想不想"。
对我这种技术底子不厚的人，这才是真正的解放。
回到晚上在家那个画面。当年做鹰眼，一条异常监控的规则，要拉上伦敦和纽约开三轮会，三周能落地已经算神速。现在我跟 AI 说："如果 ZN 跌破 108.8，飞书给我推一条告警。"十分钟，跑起来了。
我毫不怀疑，从市场里量化赚钱，到现实里花钱消费，整条闭环，AI 终将接管那 99%。人类剩下来要做的，就是专注那 1%——那定胜负的、不可替代的判断。
人生嘛，到这步，真就变成了一场体验。
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