1. 每日资产变化归档的真实卡点不是分析而是 provider 没接对每天收盘后持仓页和成交页的截图都在手机里但真正费时间的不是写几句感想而是把图片里的数量、价格、手续费、成交时间变成可计算的数据。更麻烦的是如果模型调用入口没有统一日评、周报和回测点评的 Token 消耗会散落在不同工具里月底对账时根本看不出钱花在哪。我这次在 Windows 上用的是社区打包的 DSH Desktop把截图 OCR、人工确认、本地入库、FIFO 盈亏、回测、AI 日评和周报串成一条本地工作流。Harness 负责执行和调度DeepSeek-V4.1-Flash 负责日评、周报和回测点评里的文本推理。但模型提供方这一步如果不改后面所有日志都对不上。我的做法是先去 TaoToken 官网创建 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_archive_intro 然后在 DSH Desktop 的模型提供方配置里新增一个 OpenAI 兼容 provider把 base_url 填成https://taotoken.net/apiAPI Key 先用YOUR_API_KEY占位。这样 Harness 在触发日评、周报和回测点评时请求都会经过同一个入口日志里的 provider 字段、token usage、延迟和状态码才能一一对应。这篇不是讲怎么预测行情而是讲怎么让“每日资产变化归档”这条链路可复现provider 字段怎么写、OCR 入库路径怎么留、日评和周报的请求日志怎么对照。只要这三件事固定下来后面换模型、换工作区、补跑历史日期都不会把数据搞乱。2. DSH Desktop TaoTokenprovider 字段片段与 base_url 填写DSH Desktop 的模型配置通常允许你添加多个提供方再在任务里选择具体模型。不同社区版本字段名可能略有差异但核心就三个提供方地址、鉴权 Key、模型 ID。下面是一段可参考的 provider 字段片段你可以根据自己版本的界面调整键名。{ providers: [ { id: taotoken, name: TaoToken, type: openai-compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: YOUR_API_KEY, models: [ { id: deepseek-v4.1-flash, display_name: DeepSeek-V4.1-Flash, capabilities: [vision, stream] } ] } ] }如果你在 DSH Desktop 里是图形界面那就把“提供方地址”填https://taotoken.net/api“API Key”填从 TaoToken 控制台创建的 Key。注意 base_url 不要多写/v1也不要少写/api。很多 404 不是模型不存在而是路径拼错。配置完之后先在本地终端做一次最小连通性验证命令由你自己在 Windows PowerShell 或 Git Bash 里执行curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ {role: user, content: 用一句话概括今天持仓的主要风险} ], stream: false }返回 200 并且有choices字段说明 Key、base_url 和模型 ID 三者匹配。如果返回 401先检查 Key 是否复制完整Bearer 后面有没有多余空格。如果返回 404优先检查模型 ID 是否写成了展示名。展示名可以是DeepSeek-V4.1-Flash但请求里的模型 ID 通常是小写连字符形式。TaoToken 的 Key 可以在控制台统一管理建议不同任务用不同 Key 或至少不同备注方便日后看日评、周报、回测各消耗了多少。官网入口在这里https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdsh_provider 。配置完成后回到 DSH Desktop 的工作区把默认模型切换到这个 provider 下的 DeepSeek-V4.1-Flash。切换后不要立刻跑全量周报先手动触发一次单日点评确认日志里出现provider: taotoken再继续后面的自动化。3. OCR 入库路径截图、确认数据、原图三者如何对齐本地工作流的第一个环节是截图归档。我的 Windows 工作区放在D:\TradingReview按日期分目录。这样做的目的不是好看而是让 OCR 输出、人工确认结果和原图能互相回溯。推荐目录结构如下D:\TradingReview\ ├─ raw\ │ └─ 2026-09-01\ │ ├─ 持仓页_0930.png │ └─ 成交页_1500.png ├─ ocr\ │ └─ 2026-09-01\ │ ├─ positions.json │ └─ trades.json ├─ confirmed\ │ └─ 2026-09-01\ │ ├─ positions.csv │ └─ trades.csv ├─ daily\ │ └─ 2026-09-01\ │ └─ review.md ├─ weekly\ │ └─ 2026-W36\ │ └─ summary.md ├─ backtest\ │ └─ fifo_report.csv └─ logs\ └─ provider-requests.jsonlraw放原图ocr放本地识别结果confirmed放人工确认后的结构化数据。OCR 可以在本地跑不需要把持仓截图发给模型。DeepSeek-V4.1-Flash 的多模态能力更适合用在“截图里文字模糊、版面复杂、需要理解上下文”的辅助确认场景但真正的入库数据必须经过人工确认。下面这段 Python 脚本演示如何把 OCR 输出的 JSON 转成确认后的 CSV只有置信度达到阈值的记录才会写入import json import csv import pathlib date 2026-09-01 ocr_dir pathlib.Path(rfD:\TradingReview\ocr\{date}) confirmed_dir pathlib.Path(rfD:\TradingReview\confirmed\{date}) confirmed_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) data json.loads((ocr_dir / trades.json).read_text(encodingutf-8)) fieldnames [trade_time, symbol, side, qty, price, fee] with (confirmed_dir / trades.csv).open(w, newline, encodingutf-8-sig) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnamesfieldnames) writer.writeheader() for row in data.get(trades, []): if row.get(confidence, 0) 0.8: writer.writerow({key: row.get(key, ) for key in fieldnames}) else: print(需要人工确认, row)运行后检查confirmed\2026-09-01\trades.csv是否有缺失行。如果 CSV 里少了某笔成交不要直接改 OCR 原始 JSON而是回到raw目录看原图在确认环节补录。这样原图、OCR 输出、确认数据三层都保留后面回测发现异常时能一路查回去。持仓页同理确认后写入positions.csv。资产变化归档的关键是每天都有一次“确认动作”而不是让 OCR 结果直接进库。人工确认看起来多了一步但它把错误挡在了统计之前后面 FIFO 盈亏和回测才不会因为一笔数量错位而全盘偏移。4. FIFO 盈亏与回测哪些计算该留在本地日评和周报需要模型做文本推理但 FIFO 已实现盈亏、胜率、盈亏比、最大回撤、持仓集中度这些指标最好在本地算完再交给模型点评。理由很简单数值计算要可复现模型不负责保证算术正确它负责解释这些数字意味着什么。下面是一个简化的 FIFO 计算片段读取确认后的成交记录按时间顺序匹配买卖批次。你可以在本地 Python 环境运行不需要连接任何生产库from collections import defaultdict, deque trades [ {trade_time: 2026-09-01 09:35, symbol: AAA, side: buy, qty: 100, price: 10.20}, {trade_time: 2026-09-01 10:10, symbol: AAA, side: buy, qty: 100, price: 10.50}, {trade_time: 2026-09-01 14:20, symbol: AAA, side: sell, qty: 150, price: 11.00}, ] lots defaultdict(deque) realized [] for row in sorted(trades, keylambda x: x[trade_time]): symbol row[symbol] qty float(row[qty]) price float(row[price]) if row[side] buy: lots[symbol].append([qty, price]) continue remain qty while remain 0 and lots[symbol]: lot_qty, lot_price lots[symbol][0] take min(remain, lot_qty) realized.append({ symbol: symbol, qty: take, buy_price: lot_price, sell_price: price, pnl: (price - lot_price) * take, }) lot_qty - take remain - take if lot_qty 0: lots[symbol].popleft() else: lots[symbol][0][0] lot_qty for item in realized: print(item)这段逻辑算出来的结果写入backtest\fifo_report.csv再按日期、标的、交易时段聚合。回测部分比较的是不同阶段的胜率、盈亏、回撤和交易频率重点是验证交易行为不是预测未来收益。模型拿到的是这些本地计算结果而不是原始截图。这样即使模型输出有偏差底层数字仍然可以审计。日评 prompt 可以这样组织先给当日持仓变化、已实现盈亏、换手次数、最大回撤再给几条行为标记比如“做 T 次数偏高”“单标的仓位集中”“交易过密”。然后让 DeepSeek-V4.1-Flash 从交易行为、风险和改进方向写一段复盘。周报则把一周的日度指标汇总后再发给模型。Token 消耗主要发生在这里所以请求日志必须能对上。5. 日评/周报请求日志对照确认 Harness 调用的是 TaoToken很多人配置完 provider 后以为任务跑通就结束了结果下周发现模型还是默认提供方。要避免这种情况最直接的办法是打开 DSH Desktop 的请求日志或者让 Harness 把每次模型调用写进logs\provider-requests.jsonl。每一行是一条 JSON重点看provider、base_url、model、usage和status。{ts:2026-09-01T15:20:1108:00,task:daily_review,provider:taotoken,base_url:https://taotoken.net/api,model:deepseek-v4.1-flash,prompt_tokens:1820,completion_tokens:420,latency_ms:3120,status:200} {ts:2026-09-06T20:05:4408:00,task:weekly_review,provider:taotoken,base_url:https://taotoken.net/api,model:deepseek-v4.1-flash,prompt_tokens:6480,completion_tokens:980,latency_ms:5120,status:200}对照方法很简单打开当天生成的daily\2026-09-01\review.md再看日志里同时间段的daily_review记录。如果provider是taotokenbase_url是https://taotoken.net/api说明请求确实走了 TaoToken。如果provider显示默认名称或者base_url指向别处回到模型选择器检查任务绑定的模型。周报日志同理每周日自动汇总后应该出现一条weekly_review。日志里的prompt_tokens和completion_tokens还可以用于对账。日评通常 prompt 较短周报因为要汇总七天数据prompt 会明显变长。如果某天日评 token 突然翻倍可能是确认数据重复入库或者 prompt 里带了不必要的原图描述。先查confirmed目录当天的 CSV 行数再查日志不要一上来就改模型参数。为了可复现建议每天归档时把日志按日期切分logs\2026-09-01\requests.jsonl。这样即使后面补跑历史日期也不会把新旧日志混在一起。TaoToken 的 Key 管理入口在控制台创建和轮换 Key 都可以在官网完成https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_pipeline 。6. Windows 后台任务与手动补跑日评、周报的触发配置DSH Desktop 的应用内后台任务可以按计划触发日评和周报。Windows 上如果你更习惯任务计划程序也可以让它调用 DSH Desktop 的命令行入口或者你自己的工作区脚本。关键是把 provider 和模型固定到任务配置里避免“今天手动选了 A明天自动跑了 B”。下面是一段任务配置示例字段名按你的 DSH Desktop 版本调整tasks: - id: daily_review schedule: 0 16 * * 1-5 action: review.daily provider: taotoken model: deepseek-v4.1-flash inputs: confirmed_dir: D:/TradingReview/confirmed/{{date}} fifo_report: D:/TradingReview/backtest/fifo_report.csv output: D:/TradingReview/daily/{{date}}/review.md - id: weekly_review schedule: 0 20 * * 0 action: review.weekly provider: taotoken model: deepseek-v4.1-flash inputs: week_dir: D:/TradingReview/confirmed output_dir: D:/TradingReview/weekly/{{iso_week}} output: D:/TradingReview/weekly/{{iso_week}}/summary.mddaily_review放在交易日收盘后weekly_review放在周日晚上。如果某天没有自动触发可以手动补跑先确认confirmed\日期\下的 CSV 存在再在 DSH Desktop 里选择对应任务指定日期参数执行。补跑时注意日志会新增一条记录不要覆盖原来的日志文件。周报补跑还要检查iso_week对不对避免把两周数据混进同一份 summary。手动补跑的价值在于处理异常日比如某天截图漏传第二天补上后再重算 FIFO然后重新生成日评。这时模型点评的是修正后的数据而不是错误数据。只要 provider 不变TaoToken 的计费日志也会同步新增一次调用你可以在请求日志里看到补跑记录。7. 常见报错401、404、流式超时、OCR 低置信度配置和运行过程中最容易遇到四类问题。第一类是 401通常发生在 Key 复制不完整、Bearer 拼写错误、或者 Key 被删除/轮换后没有更新配置。处理顺序是先看 DSH Desktop 的 provider 配置再看系统环境变量最后看日志里的请求头。不要在多个工具里共用同一个 Key 还不做备注时间一长根本分不清。第二类是 404。模型列表里有 DeepSeek-V4.1-Flash不代表请求里的模型 ID 就一定是展示名。先用最小 curl 请求验证模型 ID确认通过后再写进任务配置。另一个常见原因是 base_url 写成了https://taotoken.net/api/v1而客户端又自动拼接/v1最终路径重复。统一使用https://taotoken.net/api让客户端自己处理版本路径。第三类是流式超时。日评输出通常不长但周报汇总七天数据时 completion tokens 会增加。如果 DSH Desktop 默认超时太短任务会中断日志里可能只有半条记录。可以把超时调到 120 秒以上或者对周报任务关闭流式输出等完整响应返回后再写入文件。第四类是 OCR 低置信度。不要为了提高自动化程度而跳过人工确认。可以在ocr输出里保留confidence字段低于 0.8 的记录单独列出来确认后再写入confirmed。如果某张截图反复识别失败检查原图分辨率、是否裁掉了表头、金额列是否被遮挡。必要时用 DeepSeek-V4.1-Flash 的视觉理解做辅助判断但最终入库仍以人工确认为准。排障时不要只盯着模型。按照“原图 → OCR → 确认 CSV → 本地指标 → 模型请求 → 日志”的顺序走一遍通常能快速定位是数据问题还是配置问题。8. 同 Key 复用到 Claude Code / Codexsettings.json 与 config.toml如果你除了 DSH Desktop还想在 Claude Code 或 Codex 里用同一套 TaoToken Key 做辅助工作配置要分开写。Claude Code 使用settings.json走ANTHROPIC_*环境变量Codex 使用config.toml走自己的 provider 配置。不要把ANTHROPIC_*套到 Codex也不要反过来。Claude Code 的settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }Codex 的config.toml示例[model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY [profiles.daily] model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken然后在 Windows 环境变量里设置TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY。这样 DSH Desktop、Claude Code 和 Codex 都可以用同一套 Key 管理体系但配置文件各归各的。TaoToken 的 Claude Code 文档在 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_cc 需要更细的参数时可以对照查看。官网入口仍然建议从这里进https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcc_codex_same_key 。9. 收尾把每日归档变成可验收的产出这套工作流跑通后你每天要做的动作会少很多把持仓页和成交页截图放进raw\日期\在 DSH Desktop 里确认 OCR 结果检查confirmed\日期\下的 CSV 行数然后触发日评。周日晚上自动生成周报回测报告随时可以从backtest\fifo_report.csv重新计算。模型只负责点评和总结FIFO 盈亏、胜率、回撤这些数字留在本地。验收时看三个产出就够了第一provider 字段片段里base_url是https://taotoken.net/api任务日志里provider是taotoken第二OCR 入库路径完整保留了原图、OCR 输出和确认数据任何一笔交易都能回溯第三日评和周报请求日志里有prompt_tokens、completion_tokens和status能对账、能排障。如果你还没拿到 Key先去 TaoToken 官网创建https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_cta 。模型提供方 base_url 固定填https://taotoken.net/apiAPI Key 用YOUR_API_KEY占位替换。想先试试 DeepSeek-V4.1-Flash 对持仓截图的理解能力可以直接走模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_chat 。如果你准备把日评、周报、回测点评长期跑下去Coding Plan 更适合做统一入口https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_plan 。需要创建或轮换 Key从 API Keys 页面进https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_keys 。Claude Code 的配置细节在文档里https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_cc 。把 provider 接对日志留全每日资产变化归档才算真正可复现。
1. 每日资产变化归档的真实卡点不是分析而是 provider 没接对每天收盘后持仓页和成交页的截图都在手机里但真正费时间的不是写几句感想而是把图片里的数量、价格、手续费、成交时间变成可计算的数据。更麻烦的是如果模型调用入口没有统一日评、周报和回测点评的 Token 消耗会散落在不同工具里月底对账时根本看不出钱花在哪。我这次在 Windows 上用的是社区打包的 DSH Desktop把截图 OCR、人工确认、本地入库、FIFO 盈亏、回测、AI 日评和周报串成一条本地工作流。Harness 负责执行和调度DeepSeek-V4.1-Flash 负责日评、周报和回测点评里的文本推理。但模型提供方这一步如果不改后面所有日志都对不上。我的做法是先去 TaoToken 官网创建 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_archive_intro 然后在 DSH Desktop 的模型提供方配置里新增一个 OpenAI 兼容 provider把 base_url 填成https://taotoken.net/apiAPI Key 先用YOUR_API_KEY占位。这样 Harness 在触发日评、周报和回测点评时请求都会经过同一个入口日志里的 provider 字段、token usage、延迟和状态码才能一一对应。这篇不是讲怎么预测行情而是讲怎么让“每日资产变化归档”这条链路可复现provider 字段怎么写、OCR 入库路径怎么留、日评和周报的请求日志怎么对照。只要这三件事固定下来后面换模型、换工作区、补跑历史日期都不会把数据搞乱。2. DSH Desktop TaoTokenprovider 字段片段与 base_url 填写DSH Desktop 的模型配置通常允许你添加多个提供方再在任务里选择具体模型。不同社区版本字段名可能略有差异但核心就三个提供方地址、鉴权 Key、模型 ID。下面是一段可参考的 provider 字段片段你可以根据自己版本的界面调整键名。{ providers: [ { id: taotoken, name: TaoToken, type: openai-compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: YOUR_API_KEY, models: [ { id: deepseek-v4.1-flash, display_name: DeepSeek-V4.1-Flash, capabilities: [vision, stream] } ] } ] }如果你在 DSH Desktop 里是图形界面那就把“提供方地址”填https://taotoken.net/api“API Key”填从 TaoToken 控制台创建的 Key。注意 base_url 不要多写/v1也不要少写/api。很多 404 不是模型不存在而是路径拼错。配置完之后先在本地终端做一次最小连通性验证命令由你自己在 Windows PowerShell 或 Git Bash 里执行curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ {role: user, content: 用一句话概括今天持仓的主要风险} ], stream: false }返回 200 并且有choices字段说明 Key、base_url 和模型 ID 三者匹配。如果返回 401先检查 Key 是否复制完整Bearer 后面有没有多余空格。如果返回 404优先检查模型 ID 是否写成了展示名。展示名可以是DeepSeek-V4.1-Flash但请求里的模型 ID 通常是小写连字符形式。TaoToken 的 Key 可以在控制台统一管理建议不同任务用不同 Key 或至少不同备注方便日后看日评、周报、回测各消耗了多少。官网入口在这里https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdsh_provider 。配置完成后回到 DSH Desktop 的工作区把默认模型切换到这个 provider 下的 DeepSeek-V4.1-Flash。切换后不要立刻跑全量周报先手动触发一次单日点评确认日志里出现provider: taotoken再继续后面的自动化。3. OCR 入库路径截图、确认数据、原图三者如何对齐本地工作流的第一个环节是截图归档。我的 Windows 工作区放在D:\TradingReview按日期分目录。这样做的目的不是好看而是让 OCR 输出、人工确认结果和原图能互相回溯。推荐目录结构如下D:\TradingReview\ ├─ raw\ │ └─ 2026-09-01\ │ ├─ 持仓页_0930.png │ └─ 成交页_1500.png ├─ ocr\ │ └─ 2026-09-01\ │ ├─ positions.json │ └─ trades.json ├─ confirmed\ │ └─ 2026-09-01\ │ ├─ positions.csv │ └─ trades.csv ├─ daily\ │ └─ 2026-09-01\ │ └─ review.md ├─ weekly\ │ └─ 2026-W36\ │ └─ summary.md ├─ backtest\ │ └─ fifo_report.csv └─ logs\ └─ provider-requests.jsonlraw放原图ocr放本地识别结果confirmed放人工确认后的结构化数据。OCR 可以在本地跑不需要把持仓截图发给模型。DeepSeek-V4.1-Flash 的多模态能力更适合用在“截图里文字模糊、版面复杂、需要理解上下文”的辅助确认场景但真正的入库数据必须经过人工确认。下面这段 Python 脚本演示如何把 OCR 输出的 JSON 转成确认后的 CSV只有置信度达到阈值的记录才会写入import json import csv import pathlib date 2026-09-01 ocr_dir pathlib.Path(rfD:\TradingReview\ocr\{date}) confirmed_dir pathlib.Path(rfD:\TradingReview\confirmed\{date}) confirmed_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) data json.loads((ocr_dir / trades.json).read_text(encodingutf-8)) fieldnames [trade_time, symbol, side, qty, price, fee] with (confirmed_dir / trades.csv).open(w, newline, encodingutf-8-sig) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnamesfieldnames) writer.writeheader() for row in data.get(trades, []): if row.get(confidence, 0) 0.8: writer.writerow({key: row.get(key, ) for key in fieldnames}) else: print(需要人工确认, row)运行后检查confirmed\2026-09-01\trades.csv是否有缺失行。如果 CSV 里少了某笔成交不要直接改 OCR 原始 JSON而是回到raw目录看原图在确认环节补录。这样原图、OCR 输出、确认数据三层都保留后面回测发现异常时能一路查回去。持仓页同理确认后写入positions.csv。资产变化归档的关键是每天都有一次“确认动作”而不是让 OCR 结果直接进库。人工确认看起来多了一步但它把错误挡在了统计之前后面 FIFO 盈亏和回测才不会因为一笔数量错位而全盘偏移。4. FIFO 盈亏与回测哪些计算该留在本地日评和周报需要模型做文本推理但 FIFO 已实现盈亏、胜率、盈亏比、最大回撤、持仓集中度这些指标最好在本地算完再交给模型点评。理由很简单数值计算要可复现模型不负责保证算术正确它负责解释这些数字意味着什么。下面是一个简化的 FIFO 计算片段读取确认后的成交记录按时间顺序匹配买卖批次。你可以在本地 Python 环境运行不需要连接任何生产库from collections import defaultdict, deque trades [ {trade_time: 2026-09-01 09:35, symbol: AAA, side: buy, qty: 100, price: 10.20}, {trade_time: 2026-09-01 10:10, symbol: AAA, side: buy, qty: 100, price: 10.50}, {trade_time: 2026-09-01 14:20, symbol: AAA, side: sell, qty: 150, price: 11.00}, ] lots defaultdict(deque) realized [] for row in sorted(trades, keylambda x: x[trade_time]): symbol row[symbol] qty float(row[qty]) price float(row[price]) if row[side] buy: lots[symbol].append([qty, price]) continue remain qty while remain 0 and lots[symbol]: lot_qty, lot_price lots[symbol][0] take min(remain, lot_qty) realized.append({ symbol: symbol, qty: take, buy_price: lot_price, sell_price: price, pnl: (price - lot_price) * take, }) lot_qty - take remain - take if lot_qty 0: lots[symbol].popleft() else: lots[symbol][0][0] lot_qty for item in realized: print(item)这段逻辑算出来的结果写入backtest\fifo_report.csv再按日期、标的、交易时段聚合。回测部分比较的是不同阶段的胜率、盈亏、回撤和交易频率重点是验证交易行为不是预测未来收益。模型拿到的是这些本地计算结果而不是原始截图。这样即使模型输出有偏差底层数字仍然可以审计。日评 prompt 可以这样组织先给当日持仓变化、已实现盈亏、换手次数、最大回撤再给几条行为标记比如“做 T 次数偏高”“单标的仓位集中”“交易过密”。然后让 DeepSeek-V4.1-Flash 从交易行为、风险和改进方向写一段复盘。周报则把一周的日度指标汇总后再发给模型。Token 消耗主要发生在这里所以请求日志必须能对上。5. 日评/周报请求日志对照确认 Harness 调用的是 TaoToken很多人配置完 provider 后以为任务跑通就结束了结果下周发现模型还是默认提供方。要避免这种情况最直接的办法是打开 DSH Desktop 的请求日志或者让 Harness 把每次模型调用写进logs\provider-requests.jsonl。每一行是一条 JSON重点看provider、base_url、model、usage和status。{ts:2026-09-01T15:20:1108:00,task:daily_review,provider:taotoken,base_url:https://taotoken.net/api,model:deepseek-v4.1-flash,prompt_tokens:1820,completion_tokens:420,latency_ms:3120,status:200} {ts:2026-09-06T20:05:4408:00,task:weekly_review,provider:taotoken,base_url:https://taotoken.net/api,model:deepseek-v4.1-flash,prompt_tokens:6480,completion_tokens:980,latency_ms:5120,status:200}对照方法很简单打开当天生成的daily\2026-09-01\review.md再看日志里同时间段的daily_review记录。如果provider是taotokenbase_url是https://taotoken.net/api说明请求确实走了 TaoToken。如果provider显示默认名称或者base_url指向别处回到模型选择器检查任务绑定的模型。周报日志同理每周日自动汇总后应该出现一条weekly_review。日志里的prompt_tokens和completion_tokens还可以用于对账。日评通常 prompt 较短周报因为要汇总七天数据prompt 会明显变长。如果某天日评 token 突然翻倍可能是确认数据重复入库或者 prompt 里带了不必要的原图描述。先查confirmed目录当天的 CSV 行数再查日志不要一上来就改模型参数。为了可复现建议每天归档时把日志按日期切分logs\2026-09-01\requests.jsonl。这样即使后面补跑历史日期也不会把新旧日志混在一起。TaoToken 的 Key 管理入口在控制台创建和轮换 Key 都可以在官网完成https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_pipeline 。6. Windows 后台任务与手动补跑日评、周报的触发配置DSH Desktop 的应用内后台任务可以按计划触发日评和周报。Windows 上如果你更习惯任务计划程序也可以让它调用 DSH Desktop 的命令行入口或者你自己的工作区脚本。关键是把 provider 和模型固定到任务配置里避免“今天手动选了 A明天自动跑了 B”。下面是一段任务配置示例字段名按你的 DSH Desktop 版本调整tasks: - id: daily_review schedule: 0 16 * * 1-5 action: review.daily provider: taotoken model: deepseek-v4.1-flash inputs: confirmed_dir: D:/TradingReview/confirmed/{{date}} fifo_report: D:/TradingReview/backtest/fifo_report.csv output: D:/TradingReview/daily/{{date}}/review.md - id: weekly_review schedule: 0 20 * * 0 action: review.weekly provider: taotoken model: deepseek-v4.1-flash inputs: week_dir: D:/TradingReview/confirmed output_dir: D:/TradingReview/weekly/{{iso_week}} output: D:/TradingReview/weekly/{{iso_week}}/summary.mddaily_review放在交易日收盘后weekly_review放在周日晚上。如果某天没有自动触发可以手动补跑先确认confirmed\日期\下的 CSV 存在再在 DSH Desktop 里选择对应任务指定日期参数执行。补跑时注意日志会新增一条记录不要覆盖原来的日志文件。周报补跑还要检查iso_week对不对避免把两周数据混进同一份 summary。手动补跑的价值在于处理异常日比如某天截图漏传第二天补上后再重算 FIFO然后重新生成日评。这时模型点评的是修正后的数据而不是错误数据。只要 provider 不变TaoToken 的计费日志也会同步新增一次调用你可以在请求日志里看到补跑记录。7. 常见报错401、404、流式超时、OCR 低置信度配置和运行过程中最容易遇到四类问题。第一类是 401通常发生在 Key 复制不完整、Bearer 拼写错误、或者 Key 被删除/轮换后没有更新配置。处理顺序是先看 DSH Desktop 的 provider 配置再看系统环境变量最后看日志里的请求头。不要在多个工具里共用同一个 Key 还不做备注时间一长根本分不清。第二类是 404。模型列表里有 DeepSeek-V4.1-Flash不代表请求里的模型 ID 就一定是展示名。先用最小 curl 请求验证模型 ID确认通过后再写进任务配置。另一个常见原因是 base_url 写成了https://taotoken.net/api/v1而客户端又自动拼接/v1最终路径重复。统一使用https://taotoken.net/api让客户端自己处理版本路径。第三类是流式超时。日评输出通常不长但周报汇总七天数据时 completion tokens 会增加。如果 DSH Desktop 默认超时太短任务会中断日志里可能只有半条记录。可以把超时调到 120 秒以上或者对周报任务关闭流式输出等完整响应返回后再写入文件。第四类是 OCR 低置信度。不要为了提高自动化程度而跳过人工确认。可以在ocr输出里保留confidence字段低于 0.8 的记录单独列出来确认后再写入confirmed。如果某张截图反复识别失败检查原图分辨率、是否裁掉了表头、金额列是否被遮挡。必要时用 DeepSeek-V4.1-Flash 的视觉理解做辅助判断但最终入库仍以人工确认为准。排障时不要只盯着模型。按照“原图 → OCR → 确认 CSV → 本地指标 → 模型请求 → 日志”的顺序走一遍通常能快速定位是数据问题还是配置问题。8. 同 Key 复用到 Claude Code / Codexsettings.json 与 config.toml如果你除了 DSH Desktop还想在 Claude Code 或 Codex 里用同一套 TaoToken Key 做辅助工作配置要分开写。Claude Code 使用settings.json走ANTHROPIC_*环境变量Codex 使用config.toml走自己的 provider 配置。不要把ANTHROPIC_*套到 Codex也不要反过来。Claude Code 的settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }Codex 的config.toml示例[model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY [profiles.daily] model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken然后在 Windows 环境变量里设置TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY。这样 DSH Desktop、Claude Code 和 Codex 都可以用同一套 Key 管理体系但配置文件各归各的。TaoToken 的 Claude Code 文档在 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_cc 需要更细的参数时可以对照查看。官网入口仍然建议从这里进https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcc_codex_same_key 。9. 收尾把每日归档变成可验收的产出这套工作流跑通后你每天要做的动作会少很多把持仓页和成交页截图放进raw\日期\在 DSH Desktop 里确认 OCR 结果检查confirmed\日期\下的 CSV 行数然后触发日评。周日晚上自动生成周报回测报告随时可以从backtest\fifo_report.csv重新计算。模型只负责点评和总结FIFO 盈亏、胜率、回撤这些数字留在本地。验收时看三个产出就够了第一provider 字段片段里base_url是https://taotoken.net/api任务日志里provider是taotoken第二OCR 入库路径完整保留了原图、OCR 输出和确认数据任何一笔交易都能回溯第三日评和周报请求日志里有prompt_tokens、completion_tokens和status能对账、能排障。如果你还没拿到 Key先去 TaoToken 官网创建https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_cta 。模型提供方 base_url 固定填https://taotoken.net/apiAPI Key 用YOUR_API_KEY占位替换。想先试试 DeepSeek-V4.1-Flash 对持仓截图的理解能力可以直接走模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_chat 。如果你准备把日评、周报、回测点评长期跑下去Coding Plan 更适合做统一入口https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_plan 。需要创建或轮换 Key从 API Keys 页面进https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_keys 。Claude Code 的配置细节在文档里https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdaily_review_cc 。把 provider 接对日志留全每日资产变化归档才算真正可复现。
