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装在你 Mac 上的能查账的 AI 看盘搭子——它说的每句话你都能查:每个结论挂着完整证据链,归档之后不许改口,事后按命中率记分。
Kansoku(観測) 是一个 macOS 桌面应用:行情从你自己的长桥账户拉,指标全部本地实算,AI 用你自己配置的模型盯盘、答疑、改研究稿,结论落成本地文件。数据和 key 都不出你的机器。

去 Releases 下载最新 desktop-v* 版本的 Kansoku-x.y.z-arm64.dmg(macOS · Apple Silicon),拖进「应用程序」即可。应用内置 Sparkle 自动更新(EdDSA 签名 + 增量包),装一次就不用再回来手动下载。
前置依赖:本机安装并登录 longbridge CLI(行情和账户数据都走它)。应用当前没有付费开发者签名,首次打开需要右键 →「打开」,详见 apps/desktop/README.md。
首次启动有引导:连上长桥数据,再选一个 AI 接入方式(本机 codex 登录态 / LobeHub Cloud / 自带 API key),也可以先跳过。

盘中自动点评,关掉图表还在巡检 —— 打开一只票,AI 结合多周期 K 线、形态标注和实时行情给出短线方向判断,以及 Bull/Base/Bear 三档情景推演(概率合计 100%,附触发条件)。开启跟进后,关掉图表它仍在后台按行情巡检,判断变了就通知你。右栏还带财报与宏观事件日历,页签在预测、环境、消息、复盘和 AI 点评之间切换。
追着分析问下去 —— 每份分析都能就地追问「凭什么」。面板浮在图上,可拖走、可缩放、可全屏。AI 会先读你的画线再结合实时行情回答;让它标关键价位时会直接画到图上(紫色虚线,悬停看说明),工具条可一键只清 AI 画的线。查了什么数据全程留痕,点开就是工具调用详情;答歪了随时停止,半截回答不会丢;空面板会先替你想好三个最该问的问题。已归档的预测是冻结记录,追问只解释、不改写。

研究库 AI 助手 —— 在应用里翻看和搜索本地的股票档案与研究日志,文档内直接对话提问。助手能提议改稿(采纳 / 拒绝 / 撤销),也能按信源刷新研究内容(制定计划 → 核查文档 → 检查市场 → 综合证据 → 生成提案),刷新结果、改稿提议、关联资料和历史记录都在同一条对话时间线里。

模型自由,key 不出机器 —— 盘中快评、升级分析、深度研究、追问四个用途各自选模型:跟随主模型、单独指定或停用。Provider 支持本机 codex 登录态(不额外收费)、LobeHub Cloud(登录即用)和自带 API key(openai / anthropic / google / deepseek),key 加密存本地 SQLite。

AI 之下是一套完整的本地看盘工具:
700.HK)和 A 股(600519.SH / 000001.SZ)已接入,交易时段、午休断档、时区显示按各自市场处理;美股专属能力在非美股代号上自动隐藏。

仓库根是 pnpm workspace,共享库与宿主分离:
packages/
├── core/ # @kansoku/core 内核:调 longbridge CLI 拉数据,TypeScript 实算全部指标
├── shared/ # 跨包共享的类型定义与时间工具
├── bench/ # 模型交易基准测试(公开半边)
└── pro-api/ # @kansoku/pro-api:pro 插槽的纯类型契约
apps/
├── server/ # 薄 HTTP 宿主(Tsuki 控制器 + WebSocket),浏览器模式用
├── desktop/ # Electron 壳:内嵌同一个内核,走类型化 IPC,Sparkle 自动更新
└── web/ # Vite + React 前端,按运行环境自动选 HTTP 或 IPC 传输
pnpm install # 首次(仓库根目录)
pnpm dev # 浏览器模式:web + server,http://localhost:1792
pnpm dev:desktop # 桌面模式:web + Electron,不起 server 进程
pnpm test # 全 workspace 测试
pnpm typecheck # 全 workspace 类型检查
发版全链路自动化:/release skill 写更新说明、升版本、开 PR,合并后 CI 自动打 tag、构建签名并发布 Release,已装用户收到应用内更新提示。更新说明维护在 apps/desktop/CHANGELOG.md,workflow 见 .github/workflows/。
仓库同时是一个 Claude Code 研究工作台:一套自研 + 第三方 skill 覆盖宏观数据、监管文件、全球新闻流、资金轮动和交易决策关卡,研究结论落成本地日志。详见 docs/research-toolchain.md。
本项目采用 AGPL-3.0 + Commons Clause 授权(见根目录 LICENSE):
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$ claude mcp add trade-skills \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>