Day 8：寫了 14 小時，但我做出來了

今天是馬拉松。

從早上 8 點寫到半夜，做了一個完整的 EPS 預測功能。

累死了，但超有成就感。

今天做了什麼

同步 Zeabur 股票分類

發現資料不一致
Zeabur 環境的股票清單和本地環境不同！

AI 協助解決

1. 比較兩個環境的資料表結構
2. 用 Zeabur 的 stock_categories 取代本地 stock_info
3. 重新執行 Weekly Healer ETL
4. 驗證資料一致性

同步完成 - 兩個環境資料一致

建立 Devlog 資料夾

我的想法
開始記錄開發過程，為未來的技術部落格做準備！

建立完成 - 有了專門的開發日誌目錄

晚上 00:42 - EPS預測功能大工程（跨日開發！）

這是今天最大的挑戰 - 一個完整的新功能模組！

階段一：資料源研究

AI 幫我找到可用的資料來源： • 📰 Google News 財經版 • 鉅亨網 (Anue) • MoneyDJ • Yahoo 奇摩股市

階段二：爬蟲開發

建立的檔案： • analyst_forecast_fetcher.py - 法人預測爬蟲 • fetchers.py - 法說會新聞抓取

使用的技術： • Playwright - 抓取新聞全文（處理 JS 跳轉） • Regex - 提取法人機構、目標價、EPS 預估 • BeautifulSoup - HTML 解析

階段三：資料庫設計

建立兩個新表：

1. eps_forecasts（法人預估）

• institution (法人機構)
• forecast_year (預測年度)
• forecast_quarter (預測季度)
• target_price (目標價)
• eps_estimate (EPS 預估)

2. earnings_calls（法說會）

• title (標題)
• full_content (完整內文)
• source (來源)
• source_url (原始連結)

階段四：ETL 整合

整合到 run_etl_v2.py 的 fundamental 模式：

python run_etl_v2.py --mode fundamental --limit 50

支援的法人機構： • 外資：高盛、摩根、瑞銀、花旗、野村... • 本土：國泰、富邦、元大、凱基、統一...

完整功能上線！

😅 今天踩的坑

1. Playwright 在 Zeabur 的部署

問題：需要安裝 Chromium

解決：在 zeabur.yaml 加入：

build:
• pip install playwright
• playwright install chromium

2. Regex 提取的準確性

問題：新聞標題格式不一致

解決：建立多個 pattern，提高匹配率

今天學到的

技術知識 • Playwright 自動化瀏覽器操作 • 複雜的 Regex pattern 設計 • 非同步爬蟲的實作 • 資料庫 migration 管理

系統設計 • 從 0 到 1 建立完整功能模組 • 資料流程的設計 • 重複檢測機制

AI 協作價值 這是最複雜的功能！AI 從頭到尾陪我完成：

1. 研究資料源
2. 設計架構
3. 開發程式
4. 🔗 整合 ETL
5. 測試驗證

沒有 AI，這可能要花 3-4 天！

明天計畫 • [ ] 資料完整性大檢查 • [ ] 修復 ETL 資料持久化問題 • [ ] 整合股東分散表

💬 今日金句

"AI 從頭到尾陪我完成：研究→設計→開發→整合→測試。沒有 AI，這可能要花 3-4 天！"

累計進度 • 完成功能：資料同步、EPS預測、法說會追蹤 • 資料表數量：+2 個 • ⏰ 累計開發時數：66 小時 • 🔖 今日標籤：#WebScraping #Playwright #EPS預測 #資料整合

🔖 #11天打造AI股票分析系統 #AI開發 #學習紀錄

這是我 55 歲轉職 AI 開發的第 8 天筆記。 如果這篇文章對你有啟發，歡迎留言與我交流。