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集合竞价抓涨停

通过集合竞价的量价变化，在9:25前发现当日潜在涨停股，制定开盘操作策略

股票集合竞价短线选股

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📊 金融财经中级

CFA二级备考策略——「案例题技巧,重点科目与时间分配」

CFA二级案例分析题(vignette)专项突破：6大重点科目(FRA/Equity/FI/Deriv/Portfolio/Ethics)权重调整→短线阅读法(先读题再读短文)→财务科目高亮对比法→衍生品估值四步法→Mock Exam提分节奏

考证CFA二级

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📊 金融财经初级

消费贷/信用贷避坑——「真实利率IRR计算,等本等息陷阱与以贷养贷」

消费贷和信用贷避坑指南：真实利率IRR计算法（银行标注的"费率"或"每期手续费率"不是真实利率/IRR（内部收益率）才是真实年化利率/快速换算公式：真实利率≈分期手续费率×分期数×2/(分期数+1)→如每期0.5%分12期≈真实利率约11%）→等本等息陷阱（等本等息≠等额本息/等本等息每期利息不变→越往后真实利率越高/正规银行的等额本息才是合规的计息方式）→各类消费贷产品利率对比（银行消费贷3-6%/信用卡分期13-18%/网贷平台15-36%/现金贷可超36%→差别天壤之别）→以贷养贷的致命螺旋（借新还旧的利息叠加→每借一笔成本都在增加→直到月收入不足以还所有月供→一个真实的模拟：从借1万开始以贷养贷2年可以滚到10万+）→征信影响（每申请一次贷款/信用卡→征信报告留下查询记录/频繁查询→银行认为你资金紧张→后续正规贷款更难获批）→什么情况下可以考虑信用贷（短期周转<3个月/有明确的还款来源/真实利率<6%/绝对不用于投资尤其不加杠杆投股票）

理财消费贷信用贷

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📊 金融财经初级

考证错题整理方法——「错因分类/知识点对应/周期回顾系统」

考证错题管理方法论：五类错因分类系统(知识盲区/概念混淆/计算粗心/审题错误/时间不够)→每道错题对应知识点标签→三色标注法(红黄绿)→Excel/APP错题库模板→周期回顾系统(1/3/7/15/30天)→错题消灭率跟踪→错题变成提分弹药库

考证错题复盘

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📊 金融财经初级

金融职场新人指南——「从实习到正式,职业路径与软技能」

金融行业新人职场指南: 实习期生存法则(80%态度+20%能力/主动要活/管理预期/积累credit)→正式入职第一年关键动作清单→金融行业各职业路径对比(IBD/行研/交易/资管/风控)→软技能(向上管理/跨部门沟通/时间优先级/邮件规范)→金融行业出差与加班文化→持续学习与跳槽策略

职业职场实习

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涨停板打板策略

系统化涨停板打板战法：扫板、排板、回封板的时机选择、标的筛选和风险管理

股票涨停板打板策略

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NLP财经文本分析——「新闻情绪/财报电话会/研报情感抽取」

财经NLP实战应用：新闻情绪因子构建(正面/负面/中性分类与打分)、财报电话会议纪要情感抽取、券商研报文本挖掘(评级变化/目标价修正/关键段落提取)、FinBERT等预训练模型微调、文本因子与量价因子的结合策略

量化NLP情绪分析

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📊 金融财经通用

合规宣传文案生成器

在监管合规框架下生成营销文案：自动规避禁用词（'保本''无风险''最高'等）、嵌入必要风险提示、适配不同平台合规要求（银行/保险/基金/证券）。让营销不踩红线

金融营销合规宣传文案

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市场情绪周期研判

通过多维指标研判市场情绪所处周期阶段，制定相应的攻守策略

股票情绪周期市场心理

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📊 金融财经通用

考证真题解析助手

CFA/CPA/FRM真题逐题拆解：题目→考点映射→解题思路→错误选项分析→知识点延伸。不只给答案，更重要的是'下次遇到类似题怎么想'——建立解题思维框架

金融备考真题解析CFA

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📊 金融财经通用

知识点总结浓缩器

把厚厚一本教材浓缩成一页纸：章节核心框架（思维导图文字版）、必背公式清单、易混淆概念对比表、考前冲刺检查清单。CFA/CPA/FRM通用——花最少时间抓住最多分数

金融备考知识总结复习

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架构决策记录——ADR 让每一个架构决策可追溯

引入架构决策记录（ADR）：ADR格式与模板→何时写ADR→存储位置（代码仓库中）→与代码文档的关系→审查流程→常用工具（adr-tools）→案例库建设

架构ADR文档

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同步代码→异步改造——「从回调地狱到async/await」

将同步或回调式代码转换为async/await：回调→Promise→async/await的渐进式改造→并行vs串行的正确选择→错误处理模式→避免常见的async陷阱（循环中的await、忘记await）

代码重构异步JavaScript

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C4 模型——用四个层级画好架构图

使用C4模型可视化软件架构：Context（系统上下文）→Container（容器）→Component（组件）→Code（代码）四级→每级的目标受众→工具推荐（Structurizr/PlantUML/Mermaid）→与UML的区别

架构C4模型文档

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云成本优化——「你的云账单为什么比预算多了三倍」

云成本优化策略：成本可视化（标签/分类）→资源Right-Sizing→预留实例/Savings Plans→Spot实例使用→存储分层→数据传输成本优化→无主资源清理→FinOps文化建设

云计算FinOps成本优化

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代码评审文化——「Review不是为了找茬，是为了共享知识」

建设健康的Code Review文化：Review的黄金法则→PR大小控制→Review速度预期→建设性反馈技巧→「Nitpick」的使用→新人友好Review→Review Checklist→自动化辅助

代码审查团队文化技术管理

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代码坏味道检测与重构——「让AI帮你做代码审计」

输入代码片段，AI识别代码坏味道（长函数/上帝类/重复代码/过长参数列表/数据泥团等23种），给出具体的重构方案和重构后的代码对比

代码重构代码质量技术债

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数据隐私工程——GDPR合规的技术实现

实现数据隐私技术方案：数据分类与标记→数据脱敏（静态/动态）→数据删除（硬删除/软删除/匿名化）→数据导出（Right to Access）→同意管理→数据留存策略→审计日志→隐私影响评估（DPIA）

数据工程隐私GDPR

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DDD 战术模式实战——聚合、实体、值对象、领域服务的正确使用

深入DDD战术模式：聚合根设计原则→实体vs值对象判断（可变vs不可变）→领域服务vs应用服务→Repository→Factory→领域事件→聚合间通信规则→实战中的聚合大小权衡

DDD领域驱动设计架构

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事件风暴引导——用贴纸把业务模型可视化

引导事件风暴（Event Storming）工作坊：准备工作→领域事件识别→时间线排序→热点标注→命令与聚合识别→限界上下文划分→输出物标准化→远程事件风暴工具推荐

DDD事件风暴建模

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JavaScript/TypeScript 算法实现——从思路到最优解的代码生成

描述算法需求（如「实现LRU Cache」或「树的层序遍历」），生成含多种解法的代码：暴力解→优化解→最优解，每种解法标注时间/空间复杂度、权衡分析、适用场景

JavaScriptTypeScript算法

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LLM 评估框架——「怎么知道你的模型输出是好的？」

构建LLM评估体系：自动化指标（BERTScore/BLEU/ROUGE）→人工评估→模型对抗评估→A/B实验设计→评测数据集构建→评估Pipeline→RAGAS评估框架→迭代改进闭环

AILLM评估

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机器学习流水线设计——从数据处理到模型部署的完整工程

设计ML工程流水线：数据采集→特征工程→训练→评估→部署→监控→模型更新。涵盖Feature Store、MLflow实验管理、模型版本化、A/B测试部署、数据漂移检测

机器学习MLOpsPython

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NLP 流水线设计——从原始文本到结构化知识的工程化方法

设计NLP处理流水线：文本预处理→分词/分句→命名实体识别→关系抽取→文本分类→情感分析→摘要生成→实体链接→多语言支持→模型更新策略→在线vs批处理

NLPAI数据工程

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产品路线图生成——「从现在到未来的产品演进路径」

生成产品路线图：Now/Next/Later框架→Q1-Q4季度规划→功能优先级排布（RICE/MoSCoW）→资源评估→里程碑定义→风险清单→依赖关系标注

产品经理路线图战略

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Python CLI 命令行工具生成——从函数到可发布的命令行应用

描述命令行工具需求，生成完整的Python CLI应用：argparse/click/typer选型→参数/选项/子命令设计→彩色输出和进度条→配置文件支持→打包为pip可安装包

PythonCLIargparse

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Python 数据处理脚本生成——从混乱原始数据到整洁分析结果

描述数据源和清洗目标，自动生成Pandas/NumPy数据处理脚本：缺失值处理→异常值检测→数据类型转换→聚合统计→结果导出。附带数据质量报告

Python数据处理Pandas

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竞态条件排查——「不是每次都出错才是最可怕的Bug」

排查并发Bug：竞态条件识别→死锁分析（锁顺序/等待图）→用Thread Sanitizer/race detector工具→修复方案（加锁/原子操作/不可变对象/重新设计并发模型）→验证并发安全的测试方法

调试并发竞态条件

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Release Notes / Changelog 生成——从 Git Commits 到用户可读的更新日志

根据Git提交记录自动生成Release Notes：按类型分组（新功能/修复/性能/废弃/文档）→筛选对用户有意义的变更→用非技术语言描述→生成标准格式（Keep a Changelog）

文档Release NotesChangelog

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Rust 错误处理最佳实践——「不要到处unwrap」

根据代码场景生成Rust的错误处理方案：Result<T,E>链式处理→?操作符的正确使用→自定义错误类型（thiserror）→应用级anyhow→错误上下文传递（with_context）→从panic迁移到Result

Rust错误处理anyhow

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软件供应链安全——「你依赖的库安全吗？」

软件供应链安全防护体系：SBOM物料清单→依赖漏洞扫描→构建签名与验证→制品仓库安全→CI/CD流水线安全→代码签名→来源证明（SLSA框架）→包管理安全（typosquatting/依赖混淆防护）

安全供应链安全DevSecOps

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