去掉大模型
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@@ -4,7 +4,7 @@
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按 **北京时间 08:00** 切日，统计 U 本位永续合约成交额 Top30；每日 **08:10** 企业微信仅推送 **三日 Top30 交集** 币种（列表排版，非宽表格）；Web 数据统计页可预览同款推送内容。
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> **Linux 生产部署（/opt、Docker、PM2、虚拟环境、SOCKS5 代理、大模型）请参阅 [DEPLOY.md](./DEPLOY.md)**
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> **Linux 生产部署（/opt、Docker、PM2、虚拟环境、SOCKS5 代理）请参阅 [DEPLOY.md](./DEPLOY.md)**
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## 功能
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@@ -15,36 +15,25 @@
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- 日 K + 成交量迷你图，点击 **全屏**查看；K 线优先读服务端 SQLite，浏览器 `localStorage` 缓存约 1 小时
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- 资金费率当前值 + 历史迷你曲线
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- **数据统计**：连续三日均为成交额 Top30 的 **交集**（涨跌幅 **不限**）
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- **大模型解读**（`gemma4:e4b`）：对三日交集币种生成日 K 图 + 数据简析；每日 **08:05** 自动排队，每币间隔 **3 分钟**；服务启动后自动跑一轮（可关）；需在 `.env` 配置 `LLM_API_KEY`
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## 环境要求
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- Python 3.10+（**推荐项目内虚拟环境 `.venv`**，PM2 生产亦使用 `.venv`）
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- 可访问 `fapi.binance.com`（国内服务器可配 SOCKS5，见 [DEPLOY.md](./DEPLOY.md)）
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- 企业微信群机器人 Webhook（可选，用于 08:10 推送）
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- 大模型网关（可选）：默认 `http://op.bz121.com`，OpenAI 兼容 `/v1/chat/completions`
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## 快速开始
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### Windows / 本机开发
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```powershell
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# 1. 进入项目目录
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cd 币安排名
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# 2. 创建并激活虚拟环境（依赖必须装进 venv，勿只装系统 Python）
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python -m venv .venv
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.\.venv\Scripts\Activate.ps1
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# 3. 安装依赖（含 matplotlib，用于服务端生成日 K 图供大模型）
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pip install -U pip
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pip install -r backend/requirements.txt
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# 4. 配置环境变量
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copy .env.example .env
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# 编辑 .env：WECOM_WEBHOOK_URL、LLM_API_KEY 等
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# 5. 启动（需保持进程常驻）
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# 编辑 .env：WECOM_WEBHOOK_URL 等
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python run.py
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```
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@@ -63,7 +52,7 @@ nano .env
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浏览器打开：http://127.0.0.1:21450
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> **生产环境**请用 [DEPLOY.md](./DEPLOY.md) 中的 Docker 或 PM2 脚本；PM2 使用 `.venv/bin/python`，更新代码后需执行 `.venv/bin/pip install -r backend/requirements.txt` 再重启。
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> **生产环境**请用 [DEPLOY.md](./DEPLOY.md) 中的 Docker 或 PM2 脚本；PM2 使用 `.venv/bin/python`，更新代码后执行 `.venv/bin/pip install -r backend/requirements.txt` 再重启。
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## 配置说明（.env）
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@@ -82,13 +71,8 @@ nano .env
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| `CANDIDATE_POOL` | 预筛候选合约数（按 24h 成交额） | 150 |
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| `CHART_KLINE_LIMIT` | 日 K 存储/展示根数 | 300 |
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| `CHART_CACHE_MINUTES` | 服务端日 K 视为新鲜的时间（分钟内不请求币安） | 60 |
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| `LLM_BASE_URL` | 大模型网关根地址 | http://op.bz121.com |
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| `LLM_API_KEY` | Bearer 密钥（`sk-...`，勿提交 git） | 空 |
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| `LLM_MODEL` | 模型 ID，须与网关一致 | gemma4:e4b |
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| `LLM_SYMBOL_INTERVAL_SEC` | 批量解读时每币间隔（秒） | 180 |
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| `LLM_AUTO_ON_STARTUP` | 启动后是否自动跑一轮三日交集解读 | true |
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完整示例见仓库根目录 [`.env.example`](./.env.example)。
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完整示例见 [`.env.example`](./.env.example)。
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## API
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@@ -99,11 +83,7 @@ nano .env
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| GET | `/api/daybefore/top30` | 前日周期 Top30 |
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| GET | `/api/stats/three-day` | 三日 Top30 交集统计 |
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| GET | `/api/chart/{symbol}/daily` | 日 K JSON（SQLite 优先） |
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| GET | `/api/chart/{symbol}/daily.png` | 日 K PNG（大模型/预览） |
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| GET | `/api/funding/{symbol}/history` | 资金费率历史 |
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| GET | `/api/llm/status` | 解读任务状态 |
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| GET | `/api/llm/interpretations` | 最近一批解读结果 |
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| POST | `/api/llm/interpret/run` | 手动启动三日交集解读队列 |
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| GET | `/api/push/preview` | 预览企微推送（三日交集） |
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| POST | `/api/push/test` | 手动测试企业微信推送（仅交集币种） |
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| POST | `/api/refresh/today` | 立即刷新今日数据 |
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@@ -114,31 +94,25 @@ nano .env
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| 时间 (北京时间) | 任务 |
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| 08:00 | 固化昨日、前日周期快照到 SQLite |
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| 08:05 | 大模型解读「三日 Top30 交集」各币种（需 `LLM_API_KEY`） |
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| 08:10 | 企业微信推送三日 Top30 交集（列表排版） |
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| 每 4 小时（整点 0/4/8/12/16/20） | 刷新今日周期（由 `REFRESH_MINUTES=240` 控制） |
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进程重启后：若已过 08:10 且当日尚未推送成功，会自动补推；若已配置 `LLM_API_KEY` 且 `LLM_AUTO_ON_STARTUP=true`，会在后台自动启动一轮解读。
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进程重启后：若已过 08:10 且当日尚未推送成功，会自动补推。
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## Web 界面
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| 页签 | 说明 |
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| 今日 / 昨日 / 前日 | Top30 表、日 K、资金费率；支持排序与 CSV 导出 |
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| 数据统计 | 三日交集列表 + 大模型解读区；可「开始解读」「刷新解读」 |
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| 数据统计 | 三日交集列表；可预览 / 测试企微推送 |
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今日数据 **不会** 在浏览器里每 60 秒轮询；请依赖 4 小时后台任务或页脚 **「立即刷新今日」**。
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## Windows 常驻运行
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1. **任务计划程序**：触发器「登录时」或「计算机启动时」，操作运行 `pythonw.exe` 完整路径的 `run.py`，起始于项目目录。
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2. 或使用云服务器 / VPS 用 `nssm`、pm2 等托管。
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## 企业微信配置
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1. 企业微信群 → 群设置 → 群机器人 → 添加
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2. 复制 Webhook 地址到 `.env` 的 `WECOM_WEBHOOK_URL`
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3. 启动后访问 `POST http://127.0.0.1:21450/api/push/test` 测试（可用 Postman 或 curl）
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3. 启动后访问 `POST http://127.0.0.1:21450/api/push/test` 测试
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```bash
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curl -X POST http://127.0.0.1:21450/api/push/test
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@@ -153,25 +127,18 @@ curl -X POST http://127.0.0.1:21450/api/push/test
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## 依赖说明
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所有 Python 包（含 `matplotlib`、`fastapi`、`httpx` 等）写在 [`backend/requirements.txt`](./backend/requirements.txt)：
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| 部署方式 | 安装位置 |
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| 本机 / PM2 | 项目目录 **`.venv`**（`pip install -r backend/requirements.txt`） |
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| Docker | 镜像构建时 `pip install`（见 `Dockerfile`） |
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**不要**只装到系统 Python：PM2 的 `ecosystem.config.cjs` 指定解释器为 `.venv/bin/python`，系统环境缺包会导致 `No module named matplotlib` 等错误。
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Python 包见 [`backend/requirements.txt`](./backend/requirements.txt)。PM2 使用 `.venv/bin/python`，依赖须装进 **`.venv`**，勿只装系统 Python。
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## 目录结构
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```
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币安排名/
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├── backend/app/ # 后端逻辑（含 llm_service、chart_image）
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├── backend/app/
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├── backend/requirements.txt
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├── web/ # 前端静态页
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├── data/monitor.db # SQLite（自动创建）
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├── .venv/ # 虚拟环境（本地/PM2，勿提交）
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├── deploy/ # 一键部署脚本
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├── run.py # 启动入口
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└── .env # 本地配置（勿提交）
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├── web/
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├── data/monitor.db
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├── .venv/
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├── deploy/
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├── run.py
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└── .env
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Reference in New Issue
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