AI编程：如何打造属于自己的超级智能体

作为一名AI编程探索者，我最近完成了一个全球财经资讯可视化项目，我将分享设计思路、实现过程、个人感受，以及对AI辅助编程与传统开发方式的对比。

项目背景与设计思路

这个项目的核心任务是构建一个金融数据可视化系统，需要从多个API获取实时数据，进行处理分析，并生成直观的图表。最具挑战性的部分是A股市场成交额数据的处理与可视化，尤其是历史数据的获取与展示。

设计之初，我采用了模块化的思路：

1. 数据获取层：负责从各API接口获取原始数据
2. 数据处理层：清洗、转换和分析数据
3. 可视化层：直接生成数据图表
4. 报告生成层：整合数据和图表，生成资讯报告

实现过程中的挑战与突破

数据源挑战

由于纯属自娱自乐，缺乏商业话数据API支持，最大的挑战来自数据源的不稳定性。比如腾讯股票API的响应格式非常特殊，使用了波浪线(~)分隔的字段，而且没有明确的字段映射文档。

# 解析腾讯股票API的特殊响应格式
def parse_tencent_stock_api(response_text):
    # 示例响应: v_sh000001="1~上证指数~000001~3868.38~-15.23~-0.39~..."
    parts = response_text.split('~')
    return {
        'name': parts[1],
        'code': parts[2],
        'price': float(parts[3]),
        'change': float(parts[4]),
        'change_percent': float(parts[5]),
        'turnover': float(parts[36]) / 100000000  # 转换为亿元
    }