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# Linux B/S 部署（linux-web 分支）
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架构：Linux 服务器常驻执行「实时抓取 + 分析」（采集引擎每 60s 一轮），
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分析事件经 **WebSocket** 实时推送到所有已连接的 Web 仪表盘（浏览器打开即看，无需刷新）。
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采集引擎 TimelineCollector（后台线程）
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├─ 盘前：美股隔夜收盘 → 实证先验（skill）预估今日跳空/日内概率
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├─ 盘中：东财7x24快讯入库 → 关键词告警 → 上证实时点位
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└─ 盘后：龙虎榜入库 → 收盘日报
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│ 事件回调（每条：新快讯/盘中点位/告警/日报…）
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aiohttp 服务（端口 8100）
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├─ GET / Web 仪表盘（深色，事件流实时上屏）
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├─ GET /api/recent 最近事件 JSON
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├─ GET /api/stats 连接数/缓冲统计
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└─ WS /ws 实时广播（断线自动重连）
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## 部署步骤
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```bash
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sudo mkdir -p /opt && cd /opt
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sudo git clone -b linux-web <仓库地址> a_stock_timeline
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cd a_stock_timeline
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python3 -m venv venv
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venv/bin/pip install -r requirements.txt
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sudo cp deploy/a-stock-timeline.service /etc/systemd/system/
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sudo systemctl daemon-reload
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sudo systemctl enable --now a-stock-timeline
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# 查看实时日志
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journalctl -u a-stock-timeline -f
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```
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浏览器访问 `http://<服务器IP>:8100`（生产建议前置 nginx 做 TLS/域名）。
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## 数据说明
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- 数据库：`/opt/a_stock_timeline/data/a_stock.db`（SQLite，与 C 端同 schema）
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- 事件流水：`data/realtime_feed.jsonl`（重启后自动回放最近 200 条到新连接的客户端）
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- 实证先验：`docs/overnight_transmission.md`（由 windows-desktop 分支的
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`src/analysis/mine_patterns.py` 挖掘生成，拷贝到 docs/ 即可被服务端加载）
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## 与 C 端（windows-desktop 分支）的关系
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- 共享：fetcher/storage/分析引擎与全部实证口径
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- 差异：C 端入口为 `start_realtime.bat` + 控制台输出 + Windows 数据路径；
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linux-web 端入口为 `python -m src.web.server`，事件走 WebSocket 广播，路径全部相对化
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## 启用「事件影响分析 → 个股推荐」（需大模型）
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服务端设置任意一家 OpenAI 兼容厂商的 Key（默认智谱 GLM）：
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```bash
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# 编辑服务单元，在 [Service] 段加环境变量
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sudo systemctl edit a-stock-timeline
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# 写入：
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# [Service]
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# Environment=JQUANT_LLM_API_KEY=你的Key
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# Environment=JQUANT_LLM_MODEL=glm-4-flash # 可选
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# Environment=JQUANT_LLM_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 # 可选
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sudo systemctl restart a-stock-timeline
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启用后：盘中出现新快讯 → 自动做「事件影响力分析」→ 页面推送**事件影响卡**
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（事件摘要/方向/板块/置信度 + 推荐个股表：名称、代码、购入区间、预计收益(推测)、
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推荐指数★、简易原因）。未配 Key 时该功能静默待机，其余功能不受影响。
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> 推荐卡中的"预计收益"是模型基于历史先验与资金面的**推测值**，页面已标注
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> "模型推断仅供参考，不构成投资建议"。
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