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KingClawArmy/docs/pipelines.md
Chris da6efce98d docs: 移除 OpenClaw 文檔,重建為 Paperclip 正式方案
- 刪除所有 OpenClaw 時期的 spec/、guides/、migration 文檔
- 新增 company.md:公司定義、16 個 agent、4 個 team、skills、package 結構
- 新增 pipelines.md:量化 pipeline 流程、排程定義、審批機制、GPT+Claude 雙模型分級
- 新增 schemas.md:所有 agent 輸出的 JSON schema 定義
- 更新 INDEX.md:乾淨的文件索引與進度追蹤

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-04-10 15:42:26 +00:00

5.7 KiB
Raw Blame History

KingClawArmy - Pipeline 與排程

平台Paperclip 日期2026-04-10


1. 量化研究 Pipeline

量化策略師主導整個 pipelineCEO 只管啟動和例外處理。

CEO → 量化策略師pipeline owner
         │
         ├─ 財經情報研究員
         │    └─ Finance_Research_Brief.json
         │
         ├─ 市場結構研究員(等情報完成)
         │    └─ Market_Structure_Report.json
         │
         ├─ 多方研究員 ──┐
         ├─ 空方研究員 ──┘ 並行
         │    └─ Bullish_Brief.json / Bearish_Brief.json
         │
         ├─ 策略師收斂
         │    └─ Strategy_Thesis.json
         │
         ├─ 審查員
         │    ├─ pass → 繼續
         │    ├─ revise → 重跑被退回角色(最多 3 輪)
         │    └─ block → escalate CEO
         │
         ├─ 資料分析師(審查 pass 後)
         │    └─ Data_Analysis_Report.json
         │
         └─ CEO → 董事長審批

Pipeline 步驟定義

Step Agent 依賴 輸出
intel finance-researcher Finance_Research_Brief.json
structure market-structure-researcher intel Market_Structure_Report.json
bull bullish-researcher structure Bullish_Brief.json
bear bearish-researcher structure Bearish_Brief.json
converge quant-strategist bull, bear Strategy_Thesis.json
review reviewer converge Review_Report.json
analysis data-analyst review (pass) Data_Analysis_Report.json
approve HITL (董事長) analysis

例外處理

情況 處理方式
revise審查退回 重新指派被退回的 agent帶上修改意見最多 3 輪
block審查否決 escalate 到 CEOCEO 通知董事長
revise 超過 3 輪 escalate 到 CEOCEO 通知董事長
agent 執行超時 重新指派,帶上 timeout 通知
agent 回傳 missing_fields 重新指派,明確要求補齊

2. 排程Routines

時區統一:Asia/Taipei

.paperclip.yaml routines 定義

routines:
  daily-quant-pipeline:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "30 7 * * 1-5"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # CEO 啟動量化 pipeline

  daily-post-market:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "30 18 * * 1-5"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # CEO spawn 財經情報研究員做盤後整理

  daily-market-intel:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "0 10 * * *"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # 市場研究員每日市場情報

  weekly-market-report:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "0 9 * * 1"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # 市場研究員每週市場分析報告

  daily-ads-check:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "30 9 * * *"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # 投放分析師每日 KPI 檢查

  daily-data-summary:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "0 20 * * *"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # 資料分析師每日資料摘要

  weekly-data-report:
    triggers:
      - kind: schedule
        cronExpression: "0 10 * * 1"
        timezone: Asia/Taipei
        enabled: true
    # 資料分析師每週數據報告

排程對應 Agent

Routine Agent 頻率 說明
daily-quant-pipeline ceo 週一至五 07:30 盤前啟動量化 pipeline
daily-post-market ceo 週一至五 18:30 盤後情報整理
daily-market-intel market-researcher 每日 10:00 每日市場情報
weekly-market-report market-researcher 每週一 09:00 每週市場分析
daily-ads-check ads-analyst 每日 09:30 投放 KPI 檢查
daily-data-summary data-analyst 每日 20:00 每日資料摘要
weekly-data-report data-analyst 每週一 10:00 每週數據報告

3. 審批機制HITL

以下動作需要董事長批准:

需要審批的事 觸發者
量化策略正式執行 CEO
正式部署 CEO
DB schema 變更 CEO
廣告正式發布 CEO
對外訊息發送 CEO
金流操作 CEO

Review Gate

必審節點 觸發方式 審查標準
量化策略提交 策略師指派審查員 schema 完整性 + 風控邏輯
回測結果提交 策略師指派審查員 績效指標合理性
工程交付 CEO 指派審查員 程式碼品質 + 測試覆蓋
文案對外 CEO 指派審查員 品牌一致性 + 法規合規

4. 模型分級

搭配 GPT 與 Claude 雙模型,依任務特性分配:

等級 GPT 模型 Claude 模型 適用 Agent
reasoning-heavy gpt-5.4 claude-opus-4-6 CEO, 審查員, 策略師, 市場結構研究員, 多方/空方研究員, 策略總監
general gpt-5.4-mini claude-sonnet-4-6 秘書, 投放分析師, 資料分析師, 小安
research gpt-5.4-mini claude-haiku-4-5 財經情報研究員, 市場研究員
coder gpt-5.4 claude-sonnet-4-6 回測工程師
creative gpt-5.4 claude-sonnet-4-6 文案撰寫員, 創意總監

每個 agent 可在 .paperclip.yaml 中指定主要使用的模型,視任務需求切換。


5. 成本控制

策略 做法
模型分級 日常用 research/general策略收斂才用 reasoning-heavy
排程頻率合理 不需要的 agent 不排太密的 cron
review 輪數上限 revise 最多 3 輪,超過 escalate
記憶壓縮 定期壓縮避免 context 膨脹