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HunterCode 是什么？

HunterCode 是一个自托管 AI 股票市场研究助手。您可以在自己的电脑或服务器上运行它，为大型语言模型（LLM）提供 API 密钥，它就能获取实时市场数据、获取新闻、分析个股、预测价格趋势，并管理您的自选股和持仓。所有对话和数据都存储在您机器上的本地数据库中——不会发送给第三方服务。

它面向的是希望掌控自身数据，并希望接入自有数据源或分析方法的个人投资者、私募基金研究员和小型量化团队。

它实际上做什么？

把它视为研究助手，而非交易机器人。它不连接券商、不进行交易，也不保证预测。相反，它将公开数据、分析方法论和 LLM 组织成一个连贯的研究工作流。

主要功能：

• 市场数据：实时报价、K 线图、财务报告、新闻、主要股东、A 股（中国）、香港和美国股票的北向/南向资金流。
• AI 分析：“深度分析”代理，生成多维度研究报告（基本面、技术面、资金流）；“投资者小组”模拟 9 种不同投资学派对股票投票；全市场股票筛选器；以及价格预测模块（Kronos，基于清华大学时间序列模型）。
• 对话：以丰富卡片聊天，显示报价、新闻和预测。
• SKILL 系统：您可以将分析方法论编写为 Markdown 文件（使用 Anthropic Agent Skills 标准格式），并一键从 GitHub 安装技能。内置六种技能，包括一个扫描拉高出货信号的诈骗检测技能。
• 纸面交易：模拟交易账本，执行完整订单生命周期（报价快照 → 风险检查 → 撮合 → 记账 → 报告），不涉及真实资金。它刻意隔离——代码拒绝真实交易参数，且数据库角色字面上缺乏修改或删除账本条目的权限。
• 可扩展性：连接您自己的 MCP（Model Context Protocol）工具、任何 OpenAI 兼容的 LLM 网关，或您自己的数据源。

底层如何运作？

HunterCode 是一个多服务 Docker Compose 应用：

• Web 前端（Next.js 15）——浏览器界面
• API 后端（FastAPI）——认证、数据访问、模型调用、技能加载
• 对话引擎（定制 OpenCode）——处理 LLM 工具调用循环
• Postgres + Redis——存储和缓存
• llm-shim——小型代理，清理工具架构并剥离某些推理模型泄漏到响应中的“思考”文本
• Temporal——工作流引擎，驱动纸面交易调度（仅在您启用可选的 fin profile 时）

您可以自带 LLM 密钥（DeepSeek、Claude、Qwen、Gemini 等），或使用 HunterCode 的内置配额（免费密钥，每日 token 配额）。数据可来自免费开源来源（AKShare、yfinance）、您自己的 MCP 服务器，或项目的平台数据管道。

值得注意的设计细节

• 设置向导：首次打开时，5 步向导检查所有六个服务是否健康，让您选择模型，实时测试连接和工具调用（不会让您保存失败的配置），并配置数据源。
• 安全性：如果实例暴露于公共互联网，您可以设置设置令牌，防止随机访客配置 LLM。使用 argon2id 密码哈希的 JWT 认证。
• 审计轨迹：完整的审计日志（AUDIT.jsonl）记录活动。
• 自我进化（可选）：“个人部署”模式让系统从自己的交易后复盘中学习，并提出策略变更——但变更需经过影子验证，并需人工确认后才生效。真实交易被硬性禁用。

结论

HunterCode 是一个实质、真正可运行的开源项目：一个自托管 AI 代理系统，用于金融研究，具备真实 LLM 工具调用、MCP 集成、技能系统、预测，以及精心隔离的纸面交易模拟。它不是包装演示或链接集合——它是一个可部署的产品，背后有真正的工程。