个人理财助手
经 AI Skill Hub 精选评估，个人理财助手 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
个人理财助手 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
个人理财助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
个人理财助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install licai
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install licai
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/SnowWarri0r/licai
cd licai
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import licai; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
licai --help
# 基本用法
licai input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import licai
# 示例
result = licai.process("input")
print(result)
# licai 配置文件示例（config.yml） app: name: "licai" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 licai --config config.yml # 或通过环境变量配置 export LICAI_API_KEY="your-key" export LICAI_OUTPUT_DIR="./output"
理财助手 · licai
一个本地化的个人理财助手——把 A股 / 基金 / 银行理财 / 现金账户 / 数字资产 / 量化机器人 全部装进一个看板，再叠加市场 AI 问答、个股详情页（K线/盘口/分时）、板块对比、配置建议、早盘信息简报、资讯 AI 解读、解套档位等决策辅助。只给客观信息，不给买卖建议。
没有云端、没有账号、数据全部跑在你自己的机器上。SQLite 单文件存储，你随时可以拷走、删掉、备份。
演示数据，运行 python scripts/seed_demo.py --use 一键重现。
核心能力
快速启动
```bash git clone https://github.com/<your-name>/licai cd licai
启动
python run.py
演示模式（不录数据先看效果）
```bash python scripts/seed_demo.py --use # 备份你的 DB + 写入演示数据 (4 只 A股 + 11 笔外部资产)
重启服务器, 看演示效果
python scripts/seed_demo.py --restore # 看完恢复真实 DB ```
也可以 --peek 只生成 portfolio.demo.db 不动当前 DB。
4. 配置建议（AllocationAdvisor）
3 套预设模板（保守 / 平衡 / 激进），显示当前 vs 目标配比 + 该加多少 / 该减多少：
| 模板 | 现金 | 理财 | A股 | 基金 | 加密 |
|---|---|---|---|---|---|
| 保守 | 15% | 50% | 12% | 23% | 0% |
| 平衡 | 8% | 30% | 28% | 29% | 5% |
| 激进 | 5% | 12% | 38% | 35% | 10% |
复制配置模板
cp config.example.py config.py
🔍 问问市场 · 市场 AI 问答（独立页）
一个挂了 20 个数据工具的问答 agent，自由问个股涨跌 / 市场风格 / 资金主线 / 自己的成交，它自己决定调哪些工具取数据，再客观解读——只给客观信息，不给任何买卖建议。流式打字机展示每一步在调什么工具，支持多轮追问（"它明天呢"会顺着上文标的继续）。
工具覆盖五个维度：
- 资金面 — 主力资金流（超大/大/中/小单净额 + 近几日趋势）、龙虎榜（游资/机构席位）、同行横向对比（PE/PB/涨幅/资金流对照表）、筹码面（十大流通股东 + 北向增减 + 解禁抛压）、打板情绪、板块动量、热门概念榜、资金人气榜
- 基本面 — 营收/净利及同比、ROE/毛利率/净利率、资产负债率、PE/PB/总市值/行业，A股 + 港股 + 美股
- 消息面 — 个股新闻（A/港/美）、结构化公告（分红/回购/增减持/业绩/重组）、政策面 + 全球宏观快讯（东财 + 财联社 + 同花顺 + 金十数据：货币财政/监管/产业调控/地缘/央行）
- 行情 — 实时报价（含涨停/跌停/炸板/封板盘口判断）+ 走势（A/港/美），外加 Anthropic 联网搜索兜底（查不到/可能过期的事实先搜再答，不嘴硬）
- 我的成交 — 成交流水（个股 + 场内ETF + 场外基金）、综合成本 / 已实现盈亏 / 持有天数、做T识别，可按日期区间筛（"这周/上个月"自动换算），把分析跟你自己的买卖结合（"你均价 X、现价 Y、那笔卖在高位回落段"）
内置"一线打板资金"分析框架（板块为维度、低位看逻辑高位看资金、概念轮动节奏），但严格不输出操作建议——描述"市场在奖励动量"可以，绝不说"所以你该追"。
高质量的开源AI工作流，提供多种理财功能
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
该工具使用 AGPL-3.0 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft，网络服务端使用也需开源，SaaS 使用受限。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：个人理财助手 的核心功能完整，质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | licai |
| Topics | ai股票基金理财机器人 |
| GitHub | https://github.com/SnowWarri0r/licai |
| License | AGPL-3.0 |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-28 · 更新时间：2026-06-28 · License：AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。