Data

Tools

Indexes

Applications

Experiments

Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

https://github.com/coowinit/tech-stock-ai-research-system

面向科技制造方向的本地化股票研究系统，支持 AI 候选发现、正式公告核验、候选池管理、财务数据筛选、PDF 字段校验及 JSON 备份恢复。
https://github.com/coowinit/tech-stock-ai-research-system

ai-workflow cninfo data-management html-css-javascript investment-research javascript static-site stock-research stock-screening

Last synced: 27 days ago
JSON representation

面向科技制造方向的本地化股票研究系统，支持 AI 候选发现、正式公告核验、候选池管理、财务数据筛选、PDF 字段校验及 JSON 备份恢复。

Awesome Lists containing this project

README 

          
# 科技制造高增长股票 AI 研究系统



一个面向科技制造方向的本地化股票研究工具。项目以“正式公告数据”为核心，结合 AI 辅助候选发现、正式公告核验、候选池管理、数据备份和 PDF 字段级校验，帮助用户持续维护一份可追溯、可筛选、可导出的高增长股票数据库。



> 免责声明：本项目仅用于财务数据整理、行业研究和个人学习，不构成任何投资建议。股票筛选结果不代表买卖建议，使用者应自行核验公告原文并独立判断风险。



## 版本概览



当前版本：**v1.5.0（物理AI全产业链研究版）**



本版本以最初上传的80家公司数据库为基础，累计新增19家物理AI核心公司，将正式数据库扩展至99家公司，并完成20只物理AI核心候选股的全部核验入库。系统现已从以AI算力、光模块、PCB、存储和液冷为主的科技制造数据库，扩展为覆盖“材料—芯片—感知—控制—执行—本体—应用”的综合AI产业研究系统。



| 对比项目 | 初始版本 | v1.5.0 | 累计变化 |

| --- | ---: | ---: | ---: |

| 正式数据库公司 | 80家 | 99家 | +19家 |

| 财务报告记录 | 160条 | 198条 | +38条 |

| 物理AI核心候选池 | 未建立 | 20家 | 20/20完成核验 |

| 物理AI关联公司 | 少量分散标签 | 25家 | 形成完整产业链 |

| 覆盖报告期 | 2025A、2026Q1 | 2025A、2026Q1 | 保持一致 |



### v1.5.0 的核心升级



- 建立半导体材料、晶圆制造、AI计算芯片、机器视觉、力觉传感、工业自动化、精密传动、机器人执行器、机器人本体、智能驾驶、无人系统和具身智能模型等细分方向；

- 完成三批物理AI公司核验，并保留每家公司2025年及2026年一季度的真实财务状态；

- 明确区分产业龙头、高增长公司、扭亏公司、增收不增利公司和仍处于亏损阶段的观察型公司；

- 保留默认排除科创板设置，数据库完整性提高，但日常筛选习惯不变；

- 新增候选池JSON、产业链研究文档、分批核验记录及版本更新日志。



## 目录



- [版本概览](#版本概览)

- [界面预览](#界面预览)

- [系统特色](#系统特色)

- [当前数据状态](#当前数据状态)

- [物理AI核心股票池](#物理ai核心股票池)

- [项目结构](#项目结构)

- [快速开始](#快速开始)

- [操作流程](#操作流程)

- [使用说明和注意事项](#使用说明和注意事项)

- [程序维护](#程序维护)

- [数据结构说明](#数据结构说明)

- [常见问题](#常见问题)

- [后续扩展方向](#后续扩展方向)



## 界面预览



### 核心数据看板



`index.html` 用于查看正式数据库中的公司、报告期、增长指标、来源信息和 PDF 字段级核验状态。



![核心数据看板](docs/preview-dashboard.png)



### 公司详情与历史报告



看板支持展开公司详情，查看历史报告、公告来源、核验状态、字段级校验结果和备注信息。



![核心数据看板详情](docs/preview-dashboard-detail.png)



### AI 筛选中心



`screening.html` 是数据入口和维护中心，包含“候选发现 / 正式核验 / 候选池与数据管理”三段工作流。



![AI 筛选中心](docs/preview-screening.png)



### 候选池与数据管理



`screening.html` 的“候选池与数据管理”页面用于管理候选池、正式数据库、本机快照、公告来源清单以及正式数据删除操作。



![候选池与数据管理](docs/preview-screening-data-management.png)



## 系统特色



### 1. 纯前端、本地运行



项目由 HTML、CSS 和 JavaScript 构成，无需后端服务、数据库服务器或登录账号。正式数据库、候选池和本机快照默认保存在浏览器 `localStorage` 中。



适合场景：



- 个人研究和本地维护；

- 离线查看已保存数据；

- 把正式数据库导出为 JSON 后跨设备备份；

- 结合 AI 工具进行候选发现和公告核验。



### 2. 两步 AI 协作流程



系统不直接相信 AI 给出的结论，而是把 AI 使用拆成两步：



1. **候选发现**：AI 可以基于公开线索、新闻、公告摘要等发现可能符合条件的公司，但这些公司只会进入候选池。

2. **正式核验**：AI 必须回到巨潮资讯、交易所公告或其他正式来源，逐项填写正式公告字段。只有通过页面校验的 `verifiedStocks` 才能写入正式数据库。



这种设计可以降低“AI 直接编造数据入库”的风险。



### 3. 正式数据库准入门



正式数据写入前会经过统一校验，包括但不限于：



- 股票代码格式必须合法，例如 `000001.SZ`、`600000.SH`；

- 报告期必须与当前核验任务一致；

- `verificationStatus` 必须为 `verified`；

- 营业收入同比、归母净利润、归母净利润同比等关键字段必须可校验；

- 页面会重新计算财务筛选条件，不直接相信 AI 的筛选结论；

- 来源域名必须来自正式公告白名单或明确人工确认的来源；

- 同一批次不能出现重复股票代码；

- 候选公司必须属于本次提交名单，避免 AI 夹带额外公司。



### 4. 正式来源白名单



系统会识别公告链接来源，并阻止财经媒体、搜索页、占位链接或未知域名直接作为正式核验依据。



当前自动认可的正式来源包括：



- 巨潮资讯：`cninfo.com.cn`

- 上海证券交易所：`sse.com.cn`

- 深圳证券交易所：`szse.cn`

- 北京证券交易所：`bse.cn`



### 5. 候选池与正式数据库隔离



候选池保存在独立的工作流数据库中，不会污染正式数据库。候选可以处于：



- 待核验；

- 核验中；

- 已入库；

- 已淘汰；

- 无法核验。



正式数据库只接收通过正式核验的数据。



### 6. 集中数据管理



所有正式数据库维护操作集中在 `screening.html` 的“候选池与数据管理”标签中，包括：



- 正式数据库导出；

- 正式数据库导入；

- 同步最新版内置数据；

- 恢复初始数据；

- 候选池工作流导入 / 导出；

- 本机快照创建、恢复、删除；

- 正式数据维护；

- 删除指定报告期；

- 删除整家公司；

- 查看待补公告来源清单；

- 查看来源健康度概览。



`index.html` 只负责查看、筛选、分析和打印，不再承担导入、导出、同步或重置操作。



### 7. 本机快照和删除前保护



重要操作前后会自动创建本机回退快照，最多保留最近 20 个。支持恢复和删除快照。



会自动创建快照的场景包括：



- 导入正式数据库；

- 同步内置数据；

- 正式核验入库；

- 恢复初始数据；

- 恢复本机快照；

- 删除报告期；

- 删除整家公司。



注意：本机快照只保存在当前浏览器中，不能代替正式 JSON 文件备份。



### 8. PDF 字段级核验



项目提供 `tools/audit-pdf-fields.js`，用于下载并解析正式公告 PDF，抽取营业收入、归母净利润、同比增速等字段，和数据库字段进行比对。



字段级核验结果会写入：



- `fieldVerificationStatus`

- `fieldVerificationNote`

- `fieldVerifiedAt`

- `fieldVerification`



汇总结果保存在：



```text

data/pdf-field-audit-result.json

```



当前内置数据库已完成 PDF 字段级核验标记。



### 9. 物理AI龙头产业链



`v1.3.0—v1.5.0` 分三批建立物理AI研究主线，将半导体材料与硅片、晶圆制造、AI芯片、机器视觉、力觉传感、工业自动化、精密传动、机器人本体、智能驾驶、无人系统和具身智能模型串联到同一正式数据库。



完整链条如下：



```text

半导体材料与硅片

→ 晶圆制造

→ AI计算与控制芯片

→ 机器视觉与力觉感知

→ 工业控制与伺服系统

→ 精密减速器、丝杠与机器人执行器

→ 工业机器人及人形机器人本体

→ 智能驾驶、无人机与智能制造应用

```



三批累计新增19家公司，原数据库中的兆易创新直接纳入20只核心候选池；同时为全志科技、瑞芯微、亿纬锂能、华工科技、水晶光电等公司补充物理AI关联标签。当前20只核心候选股已 **20/20 全部核验入库**，正式数据库共有 **25家物理AI关联公司**。



系统不会因为公司具有“物理AI”“机器人”或“龙头”概念就自动认定为高增长，而是继续依据正式报告中的营业收入、归母净利润和同比数据进行判断。产业地位与财务筛选结果会分别展示。



在 `index.html` 搜索“物理AI”即可查看整条产业链。系统仍默认排除科创板，因此新增科创板公司不会自动进入日常筛选结果。完整资料见：



```text

data/physical-ai-candidate-pool.json

docs/PHYSICAL-AI-RESEARCH.md

docs/PHYSICAL-AI-BATCH-2-AUDIT.md

docs/PHYSICAL-AI-BATCH-3-AUDIT.md

```



## 当前数据状态



当前内置正式数据库状态：



| 项目 | 状态 |

| --- | --- |

| 数据结构版本 | `2.1.0` |

| 内置数据版本 | `2026-06-30-physical-ai-core-v3` |

| 公司数量 | 99 家 |

| 报告记录 | 198 条 |

| 报告期 | `2025A`、`2026Q1` |

| 正式来源记录 | 198 条，均通过公告来源门槛 |

| PDF字段状态 | matched 187 条、partial 9 条、mismatch 2 条（历史状态原样保留） |

| 默认存储位置 | 浏览器 `localStorage` |



默认筛选条件：



- 营业收入同比严格大于 8%；

- 归母净利润金额严格大于 0；

- 归母净利润同比严格大于 0，或公告明确为“扭亏为盈”；

- 默认排除科创板 `688` 开头公司；

- 默认排除 ST / `*ST`；

- 默认排除北交所公司。



## 物理AI核心股票池



20只核心候选股按照产业链分为以下环节：



| 产业环节 | 公司 | 股票代码 | 核心定位 |

| --- | --- | --- | --- |

| 半导体硅片 | 立昂微 | 605358.SH | 重掺硅片、功率器件用硅片 |

| 半导体材料 | 安集科技 | 688019.SH | CMP抛光液及湿电子化学品 |

| 半导体材料 | 江丰电子 | 300666.SZ | 超高纯金属溅射靶材 |

| 晶圆制造 | 中芯国际 | 688981.SH | 中国大陆晶圆代工核心平台 |

| AI计算芯片 | 海光信息 | 688041.SH | 国产CPU、DCU |

| AI计算芯片 | 寒武纪 | 688256.SH | 云端及边缘端AI芯片 |

| 控制与存储芯片 | 兆易创新 | 603986.SH | MCU、存储及模拟芯片 |

| 机器视觉芯片 | 豪威集团 | 603501.SH | CMOS图像传感器 |

| 3D视觉感知 | 奥比中光 | 688322.SH | 3D视觉、深度相机 |

| 力觉传感器 | 柯力传感 | 603662.SH | 六维力及关节扭矩传感器 |

| 控制与伺服 | 汇川技术 | 300124.SZ | 控制器、伺服、电机及执行器 |

| 精密减速器 | 绿的谐波 | 688017.SH | 谐波减速器及精密传动 |

| 机器人执行器 | 三花智控 | 002050.SZ | 仿生机器人机电执行器 |

| 机器人执行器 | 拓普集团 | 601689.SH | 旋转及直线执行器 |

| 丝杠与轴承 | 五洲新春 | 603667.SH | 行星滚柱丝杠、机器人轴承 |

| 工业机器人本体 | 埃斯顿 | 002747.SZ | 工业机器人、运动控制 |

| 机器人平台 | 机器人 | 300024.SZ | 新松机器人及系统集成 |

| 智能驾驶 | 德赛西威 | 002920.SZ | 智驾域控制器及感知系统 |

| 无人系统 | 中无人机 | 688297.SH | 大型无人机系统平台 |

| 具身智能模型 | 科大讯飞 | 002230.SZ | 多模态模型及具身智能软件 |



### 阅读物理AI数据时的注意事项



- “产业龙头”不等于“当前财务高增长”；

- “送样”“定点”“小批量”和“正式规模收入”应分别判断；

- 科创板公司已完整保留在数据库中，但默认筛选仍排除 `688` 开头股票；

- 机器人业务占比较低的公司，应重点查看相关业务收入、客户验证和量产进度；

- 财务筛选基于正式公告数据，不依据市场概念或短期股价表现。



## 项目结构



```text

tech-stock-ai-research-system-v1.5.0/

├─ index.html                         # 核心数据看板

├─ screening.html                     # AI 筛选中心与数据管理入口

├─ start-server.bat                   # Windows 本地静态服务器启动脚本

├─ run-tests.bat                      # Windows 测试脚本

├─ package.json                       # Node 依赖与测试命令

├─ README.md                          # 项目说明文档

├─ CHANGELOG.md                       # 更新日志

├─ SHA256SUMS.txt                     # 文件校验清单

├─ assets/

│  ├─ css/

│  │  ├─ common.css                   # 全局通用样式

│  │  ├─ dashboard.css                # 核心看板样式

│  │  └─ screening.css                # 筛选中心样式

│  └─ js/

│     ├─ default-data.js              # 内置数据库

│     ├─ database.js                  # 正式数据库读写、校验、迁移、备份

│     ├─ dashboard.js                 # 核心看板逻辑

│     ├─ research-workflow.js         # AI 工作流、候选池和 JSON 解析

│     └─ screening.js                 # 筛选中心页面逻辑

├─ data/

│  ├─ stocks.json                     # 正式数据库 JSON 文件

│  ├─ physical-ai-candidate-pool.json # 物理AI 20股候选池与核验进度

│  ├─ ai-response-example.json        # 旧版 AI 响应示例

│  ├─ candidate-discovery-example.json

│  ├─ official-verification-example.json

│  ├─ cninfo-source-verification-result.json

│  ├─ pdf-field-audit-result.json

│  └─ 2025A-net-profit-supplement-audit.csv

├─ docs/

│  ├─ DATA-SCHEMA.md                  # 数据结构说明

│  ├─ PHASE1-TECHNICAL-NOTES.md       # 工作流技术说明

│  ├─ 2025A-NET-PROFIT-SUPPLEMENT.md

│  ├─ PHYSICAL-AI-RESEARCH.md         # 物理AI完整产业链研究

│  ├─ PHYSICAL-AI-BATCH-2-AUDIT.md    # 第二批公司核验记录

│  ├─ PHYSICAL-AI-BATCH-3-AUDIT.md    # 第三批科创板核验记录

│  └─ preview-*.png                   # README 预览图

├─ tools/

│  ├─ audit-pdf-fields.js             # PDF 字段级核验工具

│  └─ fill-cninfo-sources.js          # 来源补齐辅助工具

└─ tests/

   └─ stage1-tests.js                 # 数据层与工作流测试

```



## 快速开始



### 方式一：双击启动



Windows 用户可以直接双击：



```text

start-server.bat

```



脚本会在当前目录启动静态服务器，并打开：



```text

http://127.0.0.1:8000/

```



推荐使用 `127.0.0.1:8000`，而不是直接双击 HTML 文件。这样两个页面可以稳定共享同一个站点下的 `localStorage`。



### 方式二：手动启动



如果已安装 Python，也可以在项目目录运行：



```bash

python -m http.server 8000 --bind 127.0.0.1

```



然后打开：



```text

http://127.0.0.1:8000/

```



### 方式三：直接打开 HTML



可以直接打开 `index.html` 或 `screening.html`，但不推荐长期使用。不同浏览器对 `file://` 页面的本地存储隔离策略不同，可能导致两个页面无法稳定共享数据。



## 操作流程



### 1. 查看正式数据库



打开：



```text

http://127.0.0.1:8000/index.html

```



可以查看：



- 当前增长池；

- 历史观察池；

- 待更新公司；

- 公司详情；

- 历史报告；

- 来源链接；

- 核验状态；

- PDF 字段级核验状态。



### 2. 生成候选发现提示词



打开：



```text

http://127.0.0.1:8000/screening.html

```



进入“候选发现”标签：



1. 选择报告期；

2. 设置营收同比阈值、排除规则和研究范围；

3. 生成候选发现提示词；

4. 复制提示词给支持联网检索的 AI；

5. 要求 AI 返回候选 JSON。



候选发现阶段只负责发现线索，不写入正式数据库。



### 3. 解析候选 JSON



把 AI 返回的候选 JSON 粘贴到页面中，点击解析。页面会：



- 清洗 Markdown 代码块；

- 提取 JSON 对象或数组；

- 校验候选代码格式；

- 校验报告期；

- 校验候选字段；

- 将有效候选写入候选池。



### 4. 生成正式核验批次



进入“正式核验”标签：



1. 选择报告期；

2. 设置每批核验数量；

3. 刷新待核验批次；

4. 将候选标记为核验中；

5. 生成正式核验提示词；

6. 复制给 AI，让 AI 回到正式公告逐家公司核验。



### 5. 合并正式核验结果



AI 应返回以下结构：



```json

{

  "periodCode": "2026Q1",

  "verifiedStocks": [],

  "rejectedStocks": [],

  "unverifiedStocks": []

}

```



页面会分别处理：



- `verifiedStocks`：通过正式来源和页面规则后写入正式数据库；

- `rejectedStocks`：标记为已淘汰；

- `unverifiedStocks`：标记为无法核验。



即使 AI 写了 `verified`，页面仍会重新检查报告期、股票代码、来源域名、财务字段和提交名单完整性。



### 6. 管理候选池和正式数据库



进入“候选池与数据管理”标签，可以完成：



- 候选池状态查看；

- 候选池工作流导入 / 导出；

- 待补公告来源清单查看；

- 来源健康度概览；

- 正式数据库导出 / 导入；

- 同步最新版内置数据；

- 恢复初始数据；

- 本机快照管理；

- 正式数据维护。



### 7. 正式数据维护



“正式数据维护”区域支持：



- 搜索公司、代码或板块；

- 按报告期筛选；

- 仅显示待补 / 异常来源；

- 删除指定公司某一个报告期；

- 删除整家公司；

- 自动创建删除前快照；

- 统计本次维护删除了多少家公司和报告；

- 查看最近删除前快照。



删除操作会二次确认，但删除后仍建议及时导出正式数据库 JSON。



## 使用说明和注意事项



### 本地存储说明



系统主要使用以下 `localStorage` 键：



```text

tech-stock-research-database-v2

tech-stock-research-workflow-v1

tech-stock-research-database-backups-v1

```



含义：



- `tech-stock-research-database-v2`：正式数据库；

- `tech-stock-research-workflow-v1`：候选池、发现批次、核验批次；

- `tech-stock-research-database-backups-v1`：本机回退快照。



清除浏览器站点数据会删除这些内容。



### 备份、命名和恢复



系统里有两类“备份”，用途不同：



| 类型 | 位置 | 用途 | 是否适合长期保存 |

| --- | --- | --- | --- |

| 正式数据库 JSON 备份 | 下载到电脑文件夹 | 跨浏览器、跨电脑、长期归档、重新导入 | 适合 |

| 本机快照 | 当前浏览器 `localStorage` | 短期误操作回退 | 不适合 |



#### 导出正式数据库备份



正式数据库备份是最重要的备份文件。建议每次完成正式核验、删除数据、同步内置数据或准备上传 GitHub 前都导出一份。



操作步骤：



1. 启动项目并打开：



   ```text

   http://127.0.0.1:8000/screening.html

   ```



2. 点击顶部标签：



   ```text

   候选池与数据管理

   ```



3. 找到：



   ```text

   正式数据库管理

   ```



4. 点击按钮：



   ```text

   导出正式数据库

   ```



5. 浏览器会下载一个 `.json` 文件，这个文件就是正式数据库备份。



#### 备份文件放在哪里



建议在项目目录外单独建立一个备份文件夹，不要只放在浏览器默认“下载”目录里。



推荐位置示例：



```text

D:\StockResearchBackups\

```



或者：



```text

C:\Users\你的用户名\Documents\StockResearchBackups\

```



如果想和项目放在一起，也可以建立：



```text

tech-stock-ai-research-system\backups\

```



但如果准备上传到 GitHub，请注意：`backups/` 里的文件可能包含你自己的研究数据。公开仓库上传前应确认是否适合公开，或者把 `backups/` 加入 `.gitignore`。



#### 备份文件如何命名



推荐使用“日期时间 + 数据类型 + 简短说明”的命名方式，方便按时间排序和回溯。



推荐格式：



```text

YYYYMMDD-HHMM-tech-stock-db-说明.json

```



示例：



```text

20260624-1030-tech-stock-db-before-delete.json

20260624-1105-tech-stock-db-after-verified-merge.json

20260624-1130-tech-stock-db-before-github-release.json

20260624-1200-tech-stock-db-stable.json

```



命名建议：



- `before-delete`：删除公司或报告期前；

- `after-delete`：删除公司或报告期后；

- `before-sync`：同步内置数据前；

- `after-sync`：同步内置数据后；

- `after-verified-merge`：正式核验入库后；

- `before-github-release`：上传 GitHub 或发布版本前；

- `stable`：确认可长期保存的稳定版本。



#### 如何导入备份文件



当需要恢复某个正式数据库 JSON 备份时：



1. 打开：



   ```text

   http://127.0.0.1:8000/screening.html

   ```



2. 进入：



   ```text

   候选池与数据管理

   ```



3. 在“正式数据库管理”区域点击：



   ```text

   导入正式数据库

   ```



4. 选择之前导出的 `.json` 备份文件。



5. 页面导入后会自动刷新正式数据库统计、来源健康度、待补来源清单和正式数据维护列表。



6. 导入成功后，建议马上再点击一次：



   ```text

   导出正式数据库

   ```



   保存一份新的“导入后确认版”备份。



#### 候选池工作流也需要单独备份



正式数据库 JSON 只包含正式入库数据，不等于候选池工作流。



如果你希望保留候选发现记录、核验批次和候选状态，还需要在同一页面中找到“候选池工作流”相关按钮，点击：



```text

导出候选池JSON

```



建议命名：



```text

20260624-1130-tech-stock-workflow-before-github-release.json

```



恢复候选池时，点击：



```text

导入候选池JSON

```



#### 本机快照怎么用



本机快照位于“候选池与数据管理”的“本机快照”区域。它适合处理刚刚发生的误操作，例如：



- 刚删除了错误的报告期；

- 刚删除了整家公司；

- 刚导入了错误文件；

- 刚恢复了错误版本。



可以点击对应快照的：



```text

恢复

```



把当前浏览器中的正式数据库恢复到该快照状态。



注意：



- 本机快照最多保留最近 20 个；

- 本机快照只存在当前浏览器里；

- 清除浏览器站点数据会删除本机快照；

- 换电脑、换浏览器、换域名后，本机快照不会自动跟随；

- 本机快照不能代替正式数据库 JSON 备份。



### 关于 GitHub 上传



建议上传：



- `index.html`

- `screening.html`

- `assets/`

- `data/`

- `docs/`

- `tools/`

- `tests/`

- `package.json`

- `package-lock.json`

- `README.md`

- `CHANGELOG.md`

- `start-server.bat`

- `run-tests.bat`



不建议上传：



- `node_modules/`

- `.cache/`

- 浏览器本地生成的临时文件。



当前 `.gitignore` 已忽略：



```text

node_modules/

.cache/

```



如果不希望上传本机快照目录，也可以把 `backups/` 加入 `.gitignore`。



### 关于 AI 输出



AI 返回内容必须是 JSON。页面可以清洗常见包装格式，但仍建议要求 AI：



- 不要输出 Markdown 表格；

- 不要输出自然语言解释；

- 不要把财经媒体链接当作正式公告；

- 不要把搜索结果页当作正式来源；

- 不要把无法确认的数据填成 `verified`；

- 遇到无法确认的公司放入 `unverifiedStocks`。



### 关于财务单位



正式数据库中金额统一为“亿元”，同比字段为纯数字百分比。例如：



```json

{

  "netProfit": 2.36,

  "revenueGrowth": 27.62

}

```



不要写成：



```json

{

  "netProfit": "2.36亿元",

  "revenueGrowth": "27.62%"

}

```



### 关于“扭亏为盈”



如果公告显示归母净利润同比为“扭亏为盈”，可以使用：



```json

{

  "netProfitGrowth": null,

  "netProfitGrowthText": "扭亏为盈"

}

```



正式核验更新允许 `null` 覆盖旧错误值，避免旧数据残留。



## 程序维护



### 安装依赖



如果需要运行测试或 PDF 字段级核验工具，请先安装 Node 依赖：



```bash

npm install

```



### 运行测试



```bash

npm test

```



或双击：



```text

run-tests.bat

```



测试覆盖内容包括：



- 默认数据加载；

- 旧数据库迁移；

- JSON 清洗；

- 候选发现解析；

- 正式核验解析；

- 正式来源白名单；

- 媒体来源阻断；

- 股票代码校验；

- 财务条件重新计算；

- 候选池去重；

- 正式报告权威替换；

- 导入、同步和备份相关逻辑。



### PDF 字段级核验



运行：



```bash

node tools/audit-pdf-fields.js

```



该脚本会尝试下载正式公告 PDF 并解析字段。运行前请确认网络环境可以访问公告链接。



输出结果：



```text

data/pdf-field-audit-result.json

```



### 来源补齐辅助工具



运行：



```bash

node tools/fill-cninfo-sources.js

```



该脚本用于辅助补齐巨潮资讯来源信息。使用前建议先导出正式数据库作为备份。



### 更新内置数据



内置数据主要位于：



```text

assets/js/default-data.js

data/stocks.json

```



更新建议：



1. 先在页面中导出当前正式数据库；

2. 修改或生成新的 `data/stocks.json`；

3. 同步更新 `assets/js/default-data.js`；

4. 确认 `builtInDataVersion` 已变化；

5. 运行 `npm test`；

6. 打开页面验证数据能自动迁移；

7. 更新 `CHANGELOG.md` 和 `README.md` 中的数据状态。



### 更新 SHA256 校验清单



项目包含 `SHA256SUMS.txt`，用于记录文件哈希。Windows PowerShell 可使用：



```powershell

$files = Get-ChildItem -Recurse -File |

  Where-Object {

    $_.FullName -notmatch '\\.git\\' -and

    $_.FullName -notmatch '\\node_modules\\' -and

    $_.Name -ne 'SHA256SUMS.txt'

  } |

  Sort-Object FullName



$lines = foreach ($file in $files) {

  $rel = Resolve-Path -Relative $file.FullName

  $rel = $rel -replace '^\.\\',''

  $hash = (Get-FileHash -Algorithm SHA256 -LiteralPath $file.FullName).Hash.ToLowerInvariant()

  "$hash  $rel"

}



Set-Content -LiteralPath SHA256SUMS.txt -Value $lines -Encoding ascii

```



### 编码注意事项



项目文件包含中文，建议统一使用 UTF-8。编辑 README、HTML、JS 和 CSS 时，请确认编辑器不会把文件保存为 ANSI、GBK 或其他编码。



## 数据结构说明



详细结构请查看：



```text

docs/DATA-SCHEMA.md

```



核心结构：



```mermaid

flowchart LR

  A["候选发现 JSON"] --> B["候选池 workflow localStorage"]

  B --> C["正式核验批次"]

  C --> D["verified / rejected / unverified JSON"]

  D --> E{"页面准入校验"}

  E -->|通过| F["正式数据库 database localStorage"]

  E -->|拒绝| B

  F --> G["核心数据看板 index.html"]

  F --> H["导出正式数据库 JSON"]

  F --> I["本机快照"]

```



正式报告主要字段：



| 字段 | 说明 |

| --- | --- |

| `periodCode` | 报告期代码，例如 `2026Q1` |

| `periodLabel` | 报告期中文名称 |

| `revenue` | 营业收入，单位亿元 |

| `revenueGrowth` | 营业收入同比，数字百分比 |

| `netProfit` | 归母净利润，单位亿元 |

| `netProfitGrowth` | 归母净利润同比，数字百分比 |

| `netProfitGrowthText` | 特殊同比文本，例如“扭亏为盈” |

| `sourceName` | 公告名称 |

| `sourceUrl` | 公告链接 |

| `sourceType` | 来源类型，例如 `cninfo` |

| `sourceHost` | 来源域名 |

| `announcementDate` | 公告日期 |

| `verificationStatus` | `verified`、`pending` 或 `conflict` |



## 常见问题



### 1. 双击 `start-server.bat` 没反应怎么办？



请确认电脑已安装 Python。脚本会依次尝试：



- `python`

- 用户目录下的 Python 安装路径；

- `py`



如果没有 Python，可以安装 Python 后重试，或临时直接打开 HTML 文件。



### 2. 应该访问 `localhost:8000` 还是 `127.0.0.1:8000`？



推荐使用：



```text

http://127.0.0.1:8000/

```



项目脚本默认也会打开这个地址。一般情况下 `localhost:8000` 也可以访问，但为了避免部分系统解析或浏览器存储隔离差异，建议统一使用 `127.0.0.1:8000`。



### 3. 为什么刷新后数据还在？



因为数据保存在浏览器 `localStorage` 中。刷新页面不会清空数据。



### 4. 为什么换浏览器后数据不见了？



`localStorage` 是按浏览器和站点隔离的。Chrome、Edge、Firefox 之间不会自动共享数据。换浏览器前请在“候选池与数据管理”中分别导出：



- 正式数据库 JSON；

- 候选池工作流 JSON。



换到新浏览器后，再进入同一页面点击“导入正式数据库”和“导入候选池JSON”恢复。



### 5. 为什么我导入数据后看起来还是旧数据？



可能是浏览器旧数据优先于内置数据。可以在“候选池与数据管理”中使用：



- 同步最新版内置数据；

- 导入正式数据库；

- 恢复初始数据。



如果仍异常，可以先按“备份、命名和恢复”章节导出正式数据库备份，再清除站点数据后重新打开并重新导入备份文件。



### 6. 为什么 AI 返回了 `verified`，页面仍然拒绝入库？



页面会重新校验，不直接相信 AI。常见原因：



- 股票代码格式错误；

- 报告期不一致；

- 来源不是正式公告域名；

- 链接是媒体文章或搜索页；

- 缺少公告日期；

- 财务字段为空；

- 不满足筛选条件；

- 公司不在当前核验批次中；

- 同一批次出现重复代码。



### 7. 为什么“待补/异常来源”显示 0？



说明当前正式数据库中所有报告记录都满足：



- `verificationStatus` 为 `verified`；

- 来源域名通过正式来源识别；

- 已填写公告日期。



### 8. 删除公司或报告期后能恢复吗？



可以。删除前会自动创建本机快照，可以在“本机快照”区域恢复。但仍建议删除前后导出正式数据库 JSON，因为本机快照只保存在当前浏览器中。



### 9. GitHub Pages 可以直接部署吗？



可以作为静态页面部署，但需要注意：



- GitHub Pages 上的 `localStorage` 和本地 `127.0.0.1` 不是同一份；

- 上传到公开仓库的数据文件会公开；

- 如果正式数据库包含个人维护信息，请先检查是否适合公开。



### 10. 这个项目是否会自动联网抓取股票数据？



页面本身不会自动联网抓取实时股票数据。PDF 字段级核验工具和来源补齐工具可能会访问公告链接，需要手动运行 Node 脚本。



## 后续扩展方向



以下方向适合作为后续版本继续演进：



1. **数据维护操作日志**



   记录每次导入、导出、同步、恢复、删除的时间、动作、影响公司和报告数量，方便追溯。



2. **更细粒度的来源健康度筛选**



   将“待补/异常来源”拆成来源缺失、未核验、冲突、非白名单、缺少公告日期等独立筛选。



3. **PDF 核验结果可视化**



   在页面中展示字段差异明细，例如公告原文值、数据库值、差异类型和建议处理方式。



4. **批量维护工具**



   支持批量删除某报告期、批量标记关注状态、批量导出筛选结果。



5. **更多报告期支持**



   扩展到 `2026H1`、`2026Q3`、`2026A` 以及后续年度报告。



6. **自定义行业模板**



   为半导体、AI服务器、物理AI、工业软件、机器人、智能驾驶和低空经济等方向建立不同的候选发现提示词模板。



7. **可选后端同步**



   增加本地文件或轻量数据库后端，实现多浏览器、多设备共享。



8. **权限和多人协作**



   如果未来团队使用，可以增加操作人、审核人、变更记录和审批状态。



9. **自动化公告索引**



   对接交易所公告检索或本地公告索引，减少人工查找公告链接的工作量。



10. **风险提示维度**



    增加商誉、现金流、毛利率、应收账款、存货、客户集中度等风险指标。



## 版本说明



当前项目版本：



```text

v1.5.0

```



版本名称：



```text

物理AI全产业链研究版

```



当前主要能力：



- 99家公司、198条正式财务报告记录；

- 2025年年度报告与2026年第一季度报告对比；

- 核心数据看板和公司历史报告详情；

- 两步AI工作流：候选发现与正式公告核验；

- 候选池、正式数据库和本机快照分层管理；

- 正式公告来源白名单和字段准入校验；

- PDF字段级核验与差异状态展示；

- 20只物理AI核心候选股完整产业链；

- 25家物理AI关联公司统一标签检索；

- 科创板、ST及北交所默认排除设置；

- JSON导入、导出、同步、恢复及删除前保护；

- 版本更新日志和SHA256文件完整性校验。



相较初始压缩包，本版本最重要的变化不是简单增加股票数量，而是把原有AI算力与科技制造研究框架扩展为：



> **半导体材料 → 晶圆制造 → AI芯片 → 感知系统 → 控制系统 → 执行器 → 机器人本体 → 物理AI应用场景**



更多更新记录请查看：



```text

CHANGELOG.md

```