1. 顶层设计：快慢结合的风控逻辑
在成交量突破 3 万亿、上证指数拉锯 4100 点的极端行情中，信息对称度决定生存几率。
- 慢系统（深度审计）：基于 CPA 逻辑，通过现金流、存货周转率等硬指标对财报进行基本面审计，决定长期仓位。
- 快系统（Python 哨兵）：基于 AI 逻辑，全天候监控交易所临时公告，拦截突发风险，防止半路”猝死”。
2. 哨兵监控：三类高频变盘信号
哨兵脚本聚焦于原始公告库中的非结构化数据，提取以下核心情报：
| 信号类型 | 监控关键词 | 审计逻辑 |
|---|---|---|
| 💸 跑路信号 (Cash Out) | 减持、质押、解禁 | 大股东套现是离场的最直接预警 |
| 🦢 黑天鹅 (Black Swan) | 诉讼、立案、违规、处罚 | 识别可能触发连续跌停的导火索 |
| 🎨 画饼信号 (Substance) | 合同、中标、异动 | 穿透表象，判断是真实业绩改善还是蹭热点 |
3. 核心工具：审计合伙人指令 (Prompt)
应用场景：哨兵报警后的深度排查。
# 角色设定
你是一名拥有 20 年经验的 CPA 审计合伙人。
# 执行指令
1. **现金流刑侦**：计算（净利润 - 经营性现金流）差额，若差额巨大且无法用行业特性解释，标记为"高风险"。
2. **存货积压排查**：对比近 3 期存货周转天数，判断是否存在滞销风险。
3. **管理层态度分析**：审查 MD&A 章节中的模糊词汇（如"不确定""困难""压力"），结合语境判断信心。
# 输出要求
直接给出结论：该标的是否可买？核心雷区在哪里？4. 自动化逻辑参考
- 数据源：巨潮资讯原始公告
- 频率：每 30 分钟轮询
- 处理层：DeepSeek-V3 对公告进行结构化拆解（风险/机会）
- 推送层：微信/电报实时预警
🚀 交互式数据看板
本文配套一个 可交互的数据仪表盘，支持动态参数调节、实时数据计算与风险判定。
▶ 打开 全天候哨兵控制台 →
文档溯源：本文首发于本人微信公众号「DacAI 观察」。数字花园收录版本已对原始时效性数据进行脱敏，仅作核心商业逻辑与代码资产的固化存档。