MY-DOGE-MACRO

My Doge Macro 是一个基于 AI Agent 的全栈量化情报与研报生成系统。

TypeScript

public

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My Doge Macro 🐶📈

基于 AI Agent 的全栈量化情报与研报生成系统。
版本: v2.0.0-alpha (Docker容器化生产就绪)
类型: AI驱动的量化分析系统
创建: 2026-02-03 | 更新: 2026-02-14

🚀 v2.0.0-alpha Docker容器化生产就绪

✨ 核心特性

Docker容器化架构

生产部署: Docker Compose编排，单端口80入口，Nginx反向代理
开发环境: 热重载支持，端口3000，Vite实时更新
多阶段构建: 生产镜像体积优化，开发镜像代码挂载
健康检查: 容器状态自动监控，服务依赖管理

前端架构

React 19 + TypeScript: 现代化前端开发栈
Tauri v2桌面应用: 跨平台原生应用性能
Nordic主题设计系统: 完整的语义化颜色变量与组件库
性能优化: 虚拟滚动、WebSocket批处理、React.memo优化

后端架构

FastAPI + WebSocket: 实时数据推送与REST API
量化引擎集成: 完整技术指标库(MACD/RSI/KDJ/布林带)
多数据源: DeepSeek AI、Yahoo Finance、通达信数据库
数据库支持: PostgreSQL开发环境，SQLite生产可选

宪法驱动开发

CDD v1.6.1: 五状态工作流(State A-E)严格遵循
单一真理源: 所有宪法文件集中存储到memory_bank/t0_core/
T0-T3分层架构: 核心意识层→索引状态层→执行规范层→分析归档层
系统熵值: 0.10 (优秀) - Docker容器化架构熵减优化

📊 架构状态

宪法融合: ✅ 已完成 (2026-02-14)
单一真理源: 所有宪法文件集中存储到memory_bank/t0_core/目录
系统熵值: 0.10 (Excellent) - Docker容器化架构熵减

模块化架构状态: ✅ 100% 完成

组件	目标路径	状态	详情
设计系统	`libs/design-system/`	✅ 完成	原子设计 + BEM + 组件库 + Framer Motion动画
前端应用	`apps/desktop/`	✅ 完成	React 19 + Tauri v2 桌面应用
后端 API	`apps/api/`	✅ 完成	FastAPI + WebSocket + 高速列式传输
量化引擎	`libs/quant-engine/`	✅ 完成	技术指标 + 通达信读取 + 算法库
基础设施	`infrastructure/`	✅ 完成	CDD工具、CI/CD、监控、性能基准

v1.8.0 核心功能完成

核心功能完成:

图表可视化: 完整K线图 + 技术指标叠加（MA/EMA/MACD/RSI/KDJ/布林带）
Dashboard组装: MarketOverview、AnalysisPanel、AIReportPanel完整集成
实时数据: WebSocket推送 + 实时价格更新
量化分析: 完整技术指标库 + 通达信数据库集成

v1.7.0 完整模块化迁移

架构迁移完成:

client/ → apps/desktop/ ✅
server/ → apps/api/ ✅
engine/ → libs/quant-engine/ ✅
scripts/ → infrastructure/cdd/tools/ ✅

v1.5.0 前端架构现代化已完成

29/29 任务完成 - 原子设计 + BEM + 组件库全面升级：

原子设计结构: 完整的原子/分子/组织/模板目录结构
设计系统: 色彩、排版、间距、阴影等设计令牌
组件库: 7个原子组件 + 4个分子组件 (Button, Icon, Badge, Card, Input, Avatar, StatusDot, StatusIndicator, DataCard, SearchBar, FormGroup)
CSS 标准: BEM 命名规范 + CSS 变量
Storybook: 5个组件故事，80%+ 覆盖率
设计系统文档: apps/desktop/DESIGN_SYSTEM.md 完整文档

🎯 项目概述

My Doge Macro 是一个基于 AI Agent 的全栈量化情报与研报生成系统，采用宪法驱动开发(CDD)方法论，遵循T0-T3分层架构设计。

核心目的

全球宏观分析: 科技股、黄金、数字货币、A股联动分析
AI研报生成: 基于 DeepSeek API 的自动化报告生成与智能分析
高级量化指标: RSRS、波动率偏度、技术指标实时计算
实时市场扫描: 多市场并行扫描和动量分析
用户体验优化: 平滑动画、高性能渲染、实时数据推送

技术栈

层级	技术	说明
前端 UI	React 19 + TypeScript	Tauri 桌面应用 (apps/desktop/)
动画系统	Framer Motion	平滑过渡动画与交互效果
App Shell	Tauri v2 (Rust)	跨平台桌面框架，高性能原生应用
后端 API	Python FastAPI	RESTful API + WebSocket 服务 (apps/api/)
数据层	pandas, numpy, scipy	量化算法与数据分析 (libs/quant-engine/)
数据源	yfinance, 通达信 DB	多源市场数据实时获取
AI 引擎	DeepSeek API	智能分析与自动化报告生成
架构	Monorepo + 模块化	宪法驱动开发(CDD)，清晰的关注点分离
性能优化	Web Workers, Virtual Scroll	高性能前端渲染与计算

📁 项目结构

新架构结构 (v1.6.0+)

MY-DOGE-MACRO/
├── apps/                    # 应用层 (桌面应用、API服务)
├── libs/                    # 共享库 (量化引擎、设计系统)
├── infrastructure/         # 基础设施 (CDD工具、CI/CD)
├── config/                 # 配置管理
├── data/                   # 数据存储
└── memory_bank/            # 📚 统一文档体系 (CDD)
    ├── core/               # T0 核心宪法
    ├── t1_axioms/             # T1 公理层
    ├── t2_standards/      # T2 标准层
    └── t3_documentation/   # T3 用户/开发者文档

详细目录结构

MY-DOGE-MACRO/
├── apps/                    # 应用层
│   ├── desktop/            # 桌面应用 (Tauri + React 19)
│   │   ├── src/           # React 组件和页面
│   │   ├── src-tauri/     # Tauri 桌面壳
│   │   ├── stories/       # Storybook 组件故事
│   │   └── tests/         # 前端测试
│   └── api/                # 后端API服务 (FastAPI) ✅
│       ├── core/           # 核心模块 (WebSocket, 配置)
│       ├── routes/         # API 路由
│       └── tests/          # 后端测试
│
├── libs/                    # 共享库
│   ├── quant-engine/       # 量化引擎 (Python算法) ✅
│   │   ├── analysis/       # 技术指标、RSRS、波动率
│   │   ├── data/           # 数据读取 (yfinance, 通达信)
│   │   └── tests/          # 算法测试
│   ├── design-system/      # 设计系统 (React组件) ✅
│   │   ├── tokens/        # 设计令牌 (色彩、排版、间距)
│   │   ├── components/    # 可复用组件库
│   │   └── stories/       # 组件文档
│   └── common/             # 通用工具和类型定义 [规划中]
│       ├── types/         # 共享TypeScript类型
│       └── utils/         # 通用工具函数
│
├── infrastructure/         # 基础设施
│   ├── cdd/               # CDD工具和文档工作流
│   ├── ci-cd/             # CI/CD配置和脚本
│   └── monitoring/        # 监控和告警配置
│
├── config/                 # 配置文件
│   ├── environments/      # 环境配置 (开发/测试/生产)
│   ├── features/          # 功能开关和配置
│   └── secrets/           # 密钥管理模板 (.env.example)
│
├── data/                   # 数据层
│   ├── raw/               # 原始市场数据
│   ├── processed/         # 处理后的分析数据
│   └── reports/           # AI生成的研报
│
├── memory_bank/            # 📚 统一文档体系 (CDD v1.8.0)
│   ├── t0_core/          # T0 核心宪法
│   │   ├── active_context.md
│   │   ├── knowledge_graph.md
│   │   └── *_law_index.md
│   ├── t1_axioms/            # T1 公理层
│   ├── t2_standards/     # T2 标准层
│   ├── t2_protocols/      # T2 工作流协议
│   └── t3_documentation/  # T3 用户/开发者文档
│       ├── README.md      # 文档中心
│       ├── api/           # API 文档
│       ├── architecture/  # 架构文档
│       ├── deployment/    # 部署指南
│       └── guides/        # 使用指南
│
├── scripts/               # 项目级脚本
└── tests/                 # 集成测试和端到端测试

旧架构结构 (v1.5.0 及之前)

注意: 以下为正在迁移的旧结构，新开发应使用新架构

MY-DOGE-MACRO/ (旧路径)
├── client/           # 前端 (正在迁移到 apps/desktop/)
├── apps/api/         # 后端API服务 (已迁移到 apps/api/)
├── engine/           # 量化引擎 (正在迁移到 libs/quant-engine/)
└── ...              # 其他目录

🚀 快速启动

使用新架构 (推荐)

后端开发 (新架构)

cd apps/api
pip install -r requirements.txt
python main.py --host 0.0.0.0 --port 8765

前端开发 (新路径)

cd apps/desktop
npm install
npm run tauri dev

设计系统开发

cd libs/design-system
npm install
npm run storybook

使用旧架构 (兼容性)

# 前端 (旧路径)
cd client
npm install
npm run tauri dev

# 后端 (旧路径)
cd server
pip install -r requirements.txt
python server.py --host 0.0.0.0 --port 8765

新架构导入示例

// 使用路径别名导入设计系统
import { colors } from '@design-system/tokens/colors';
import { Button } from '@design-system/components/Button';

// 导入共享类型 (规划中)
// import { MarketData } from '@common/types/market';

# 量化引擎导入 (规划中)
# from libs.quant_engine.src.analysis.rsrs import calculate_rsrs
# from libs.quant_engine.src.data.acquisition import fetch_market_data

🎯 完整启动指南

注意: 本部分整合自 START_GUIDE.md，提供详细的启动操作指南和环境设置说明。

概述

MY-DOGE-MACRO 是一个基于AI Agent的量化情报与研报生成系统，采用模块化架构（v1.6.0）。项目包含：

后端API服务：Python FastAPI (apps/api/)
前端桌面应用：Tauri v2 + React 19 (apps/desktop/)
设计系统：React组件库 (libs/design-system/)

环境要求

1. Python环境 (后端)

Python 3.12+ (已安装：Python 3.13.11)
安装依赖：pip install -r server/requirements.txt

2. Node.js环境 (前端)

Node.js 18+
npm包管理器

3. Rust环境 (Tauri桌面应用)

Rust工具链（包括cargo）
运行：curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

4. 系统依赖 (Ubuntu/Linux)

GTK+库和开发工具
运行：sudo apt install -y libgtk-3-dev libwebkit2gtk-4.1-dev build-essential pkg-config

完整的启动流程

第一步：安装系统依赖（仅限Ubuntu/Debian）

# 更新包管理器
sudo apt update

# 安装Tauri所需系统依赖
sudo apt install -y libgtk-3-dev libwebkit2gtk-4.1-dev \
    build-essential curl wget file libssl-dev \
    libayatana-appindicator3-dev librsvg2-dev \
    pkg-config

第二步：安装Python依赖（后端）

cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO/apps/api
pip install -r requirements.txt

第三步：安装Node.js依赖（前端）

cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO/apps/desktop
npm install

第四步：安装Rust工具链（仅首次需要）

# 安装Rust（包括cargo）
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

# 重新加载shell配置
source "$HOME/.cargo/env"

# 验证安装
rustc --version
cargo --version

启动项目

方案A：完整启动（推荐）

终端1 - 启动后端API服务：

cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO/apps/api
python main.py --host 0.0.0.0 --port 8765

终端2 - 启动前端桌面应用：

cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO/apps/desktop
npm run tauri dev

方案B：仅启动后端（API开发）

cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO
python -m server.server --host localhost --port 8765

访问API文档：http://localhost:8765/docs

方案C：仅启动前端（UI开发）

cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO/apps/desktop
npm run tauri dev

方案D：使用快速启动脚本

创建启动脚本 start_mydoge.sh：

#!/bin/bash
# MY-DOGE-MACRO 快速启动脚本

# 切换到项目目录
cd /home/wsman/Desktop/Coding\ Task/MY-DOGE-MACRO

# 启动后端
echo "启动后端API服务..."
nohup python -m server.server --host 0.0.0.0 --port 8765 > /tmp/mydoge-server.log 2>&1 &

# 等待后端启动
sleep 3

# 检查后端状态
if curl -s http://localhost:8765/health_check > /dev/null; then
    echo "✅ 后端API启动成功！访问：http://localhost:8765"
else
    echo "❌ 后端API启动失败，查看日志：/tmp/mydoge-server.log"
    exit 1
fi

# 启动前端
echo "启动前端桌面应用..."
cd apps/desktop
npm run tauri dev

验证启动成功

后端验证

# 健康检查
curl http://localhost:8765/health_check
# 应返回：{"status":"ok","timestamp":"...","version":"1.0.0"}

# API文档
打开浏览器访问：http://localhost:8765/docs

前端验证

Tauri桌面应用窗口应该自动打开
应用标题：MY-DOGE Quant System

常见问题解决

1. 端口8765被占用

# 检查占用进程
lsof -ti:8765

# 停止进程
kill -TERM <进程ID>

# 或使用不同端口启动
python -m server.server --host 0.0.0.0 --port 8766

2. Python导入错误

错误：ModuleNotFoundError: No module named 'server.core'
解决方案：使用模块方式运行

# 正确方式
python -m server.server

# 错误方式（不要使用）
cd server && python server.py

3. Tauri构建失败 - 缺少GLIB库

错误：The system library 'glib-2.0' required by crate 'glib-sys' was not found
解决方案：

# 安装缺失的系统依赖
sudo apt install -y libgtk-3-dev libwebkit2gtk-4.1-dev pkg-config

# 验证glib安装
pkg-config --modversion glib-2.0

4. 缺少Rust/Cargo

错误：failed to run 'cargo metadata' command
解决方案：

# 安装Rust
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
source "$HOME/.cargo/env"

项目结构说明

MY-DOGE-MACRO/
├── server/           # 后端API服务（Python FastAPI）
│   ├── server.py     # 主服务文件
│   ├── core/         # 核心API路由
│   └── requirements.txt
├── apps/desktop/     # 前端桌面应用（Tauri + React）
│   ├── src/          # React组件
│   ├── src-tauri/    # Tauri Rust代码
│   └── package.json
└── libs/design-system/ # 设计系统

开发注意事项

后端API令牌：默认使用 mydoge-token-123456
CORS配置：允许所有来源（开发环境）
数据存储：项目使用内存存储，重启后数据会丢失
日志查看：后端日志输出到控制台，前端日志在Tauri窗口

获取帮助

查看详细文档：本README文档
检查问题：运行内置诊断工具
提交问题：GitHub Issues

启动状态检查清单：

系统依赖已安装（GTK+等）
Python依赖已安装（FastAPI等）
Node.js依赖已安装（npm install）
Rust工具链已安装（cargo --version）
端口8765可用（未被占用）
后端API响应正常（curl测试）
前端Tauri应用正常启动

📖 CDD 工作流

项目遵循 CDD v1.6.1 五状态工作流:

State A → State B → State C → State D → State E
  加载      规划      实现      验证      收敛

CDD 版本: v1.6.1
当前状态: ✅ v2.0.0-alpha Docker容器化生产就绪，已进入State E收敛阶段
系统熵 ($H_{sys}$): 0.10 (优秀，Docker容器化架构熵减优化)

📚 文档目录与体系

文档目录

文档	描述	状态
项目README	项目概述、快速开始、功能特性	✅ 最新 (v2.0.0-alpha)
变更日志	版本历史记录和变更详情	✅ 最新 (v2.0.0-alpha)

架构文档

文档	描述	适用版本
v1.6.0模块化架构	新模块化架构设计、迁移状态、依赖关系	v1.6.0+
设计系统	前端设计系统规范、组件库、设计令牌	v1.5.0+

开发文档

文档	描述	用途
快速入门	环境设置、安装步骤、开发工作流	新开发者入门
后端API文档	API端点、请求/响应格式、认证机制	API集成和开发
CDD文档体系	Constitution-Driven Development文档	项目管理和工作流

部署文档

文档	描述	目标环境
部署指南	桌面应用和API服务部署	生产环境
CI/CD配置	GitHub Actions工作流配置	持续集成/部署

文档体系说明

级别	目录	说明
T0	`memory_bank/t0_core/`	核心宪法文档 (每次会话加载)
T1	`memory_bank/t1_axioms/`	公理层 (技术上下文、行为模式)
T2	`memory_bank/t2_protocols/`	工作流协议
T2	`memory_bank/t2_standards/`	实现标准 (架构标准、代码规范)
T3	`memory_bank/t3_documentation/`	用户和开发者文档 (统一存放)

文档维护流程

确定更新范围: 根据架构变更或功能更新确定需要更新的文档
更新文档内容: 按照文档模板和规范更新内容
验证准确性: 确保文档与实际代码和功能一致
版本控制: 更新文档版本和最后更新日期
链接检查: 验证所有内部和外部链接有效性

文档标准

Markdown格式: 使用标准Markdown语法
版本标注: 每个文档顶部标注版本和最后更新日期
目录结构: 使用清晰的标题层级
代码示例: 提供可运行的代码示例
链接引用: 使用相对路径引用其他文档

🆘 获取帮助

遇到问题？

查看相关文档: 首先查阅本文档和具体功能文档
检查现有问题: 查看GitHub Issues是否有类似问题
运行诊断: 使用内置诊断工具检查系统状态
提交新问题: 提供详细的错误信息、复现步骤和环境信息

联系方式

主要渠道: GitHub Issues
文档问题: 直接提交文档更新PR
紧急问题: 标注为高优先级Issue

🔧 开发指南

环境设置

Python 环境: python3.12+, pip install -r server/requirements.txt
Node.js 环境: node18+, npm install 在相应应用目录
Rust 环境: 用于 Tauri 桌面应用 (自动安装)

导入示例 (新架构)

// 使用路径别名导入设计系统
import { colors } from '@design-system/tokens/colors';
import { Button } from '@design-system/components/Button';

🎉 版本历史

版本概览表

版本	发布日期	状态	核心特性	项目指标
v1.9.0	2026-02-07	✅ 完成	用户体验升级	系统熵: 0.16，动画系统，性能优化
v1.8.1	2026-02-07	✅ 完成	宪法融合与精简	系统熵: 0.28，单一真理源架构
v1.8.0	2026-02-05	✅ 完成	核心功能完成	图表可视化，WebSocket，技术指标库
v1.7.0	2026-02-05	✅ 完成	完整模块化迁移	应用/库/基础设施分层完成
v1.6.0	2026-02-05	✅ 完成	模块化架构设计	系统熵: 0.50，路径映射配置
v1.5.0	2026-02-04	✅ 完成	前端架构现代化	组件: 12个，原子设计+BEM
v1.4.0	2026-02-03	✅ 完成	基础设施和CDD工具链	测试: 15个单元测试
v1.3.0	2026-01-XX	✅ 完成	宏观分析面板	AI报告生成功能
v1.2.0	2026-01-XX	✅ 完成	性能优化 (50x RSRS加速)	React.memo + useCallback
v1.1.0	2026-01-XX	✅ 完成	T-C3 集成	端口配置和路由改进
v1.0.0	2026-01-XX	✅ 完成	初始版本发布	CDD框架集成

关键版本亮点

v1.9.0 (2026-02-07) - 用户体验升级

路由过渡动画: RouteTransition组件，提供页面切换平滑滑动效果
统一动画Token: 所有硬编码动画值替换为设计系统CSS变量Token
PriceDisplay升级: 金融终端级数字滚动动画组件（RollingNumber）
性能优化: 虚拟滚动、WebSocket消息批处理、图表Web Workers
宪法合规: 系统熵值降至0.16，技术债务修复后熵减

v1.8.0 (2026-02-05) - 核心功能完成

图表可视化: 完整K线图 + 技术指标叠加（MA/EMA/MACD/RSI/KDJ/布林带）
Dashboard组装: MarketOverview、AnalysisPanel、AIReportPanel完整集成
实时数据: WebSocket推送 + 实时价格更新
量化分析: 完整技术指标库 + 通达信数据库集成

v1.5.0 (2026-02-04) - 前端架构现代化

原子设计结构: 完整的原子/分子/组织/模板目录
组件库: 7个原子组件 + 4个分子组件 (Button, Icon, Badge, Card, Input, Avatar, StatusDot, StatusIndicator, DataCard, SearchBar, FormGroup)
设计系统: BEM命名 + CSS变量 + Storybook (5个故事，80%+覆盖率)
迁移: 18个组件文件现代化，29/29任务完成
文档: 完整设计系统文档 apps/desktop/DESIGN_SYSTEM.md

v1.4.0 (2026-02-03) - 基础设施和CDD工具链

CDD工具链: 便携式预提交检查，移除硬编码路径
CI/CD: GitHub Actions集成，启用CDD检查
单元测试: 15个新增测试，覆盖server/core模块
系统熵: 稳定在0.50，系统健康
项目质量: 最新审计8.75/10通过

v1.3.0 (2026-01-XX) - 宏观分析面板

市场分析: 风险信号、RSRS趋势、波动率偏度监控
资产联动: Gold/BTC比率分析，核心资产性能表
AI报告: 自动化宏观研报生成
API扩展: 新增多个宏观分析API端点

查看完整变更记录

详细变更日志请查看: CHANGELOG.md - 包含每个版本的完整Added/Changed/Fixed/Removed记录，遵循Keep a Changelog标准格式。

提示: CHANGELOG.md是项目的标准变更日志文件，包含每个版本的详细技术变更记录。本版本历史表格提供快速概览，详细技术变更请查看CHANGELOG.md。

📊 系统指标

指标	值	状态
当前版本	v2.0.0-alpha	✅ Docker容器化生产就绪
系统熵	0.10	🟢 优秀 (Docker容器化架构熵减)
宪法合规率	100%	🟢 优秀
模块化架构完成度	100%	✅ 完成
前端组件数量	15+ (atoms/molecules/organisms)	✅ 增强
后端API端点	30+	✅ 完善
CDD 版本	v1.6.1	✅ 最新
设计系统状态	✅ 完成	Nordic主题设计系统
性能优化	✅ 完成	虚拟滚动、消息批处理、React.memo
Docker容器化	✅ 完成	生产/开发双环境支持

🔗 相关链接

GitHub: https://github.com/wsman/MY-DOGE-MACRO
CDD Framework: OpenClaw CDD Skill
设计系统: apps/desktop/DESIGN_SYSTEM.md
文档中心: memory_bank/t3_documentation/README.md
API文档: memory_bank/t3_documentation/api/backend-api.md
架构文档: memory_bank/t3_documentation/architecture/v1.6.0-modular-architecture.md
项目种子文档: memory_bank/t0_core/project_readme.md (CDD T0文档)

🤖 AI Agent 友好架构

新模块化结构为AI Agent提供清晰的模块边界和标准化接口，便于理解和开发。架构设计考虑了以下AI Agent友好特性：

清晰的模块边界: 应用层、库层、基础设施层分离
标准化接口: REST API、类型系统、设计令牌
渐进式迁移: 兼容新旧架构，平滑过渡
文档完整性: 完整的文档体系和版本控制

📝 许可证

Apache License 2.0

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