股票预测技能

自动化股票预测工作流，处理从图片提取股票代码到执行预测并返回结果的完整流程。

触发条件

当同时满足以下条件时触发：

1. 1. 用户发送了1张或多张包含股票代码的图片
2. 用户消息中包含关键词：预测、未来x天、采样次数

执行流程

步骤1：预处理与即时反馈

日期计算：

• - 获取当前系统日期（Today）
• 解析未来 N 天：开始时间 = Today + 1天，格式固定为 YYYY-MM-DD
• 解析采样次数：提取数字

即时回复用户：

收到{图片数量}张图片，预测开始时间：{开始时间}，采样次数：{采样次数}。

数据持久化：

• - 目录：C:\Users\Administrator\Desktop\kronos\predict\{MMDD}\（以当前月日命名文件夹）
• 文件名：{HHmmss}.txt（以当前时分秒命名）
• 内容：识别图片中所有股票代码，每行一个

步骤2：服务健康检查（自愈）

调用接口：GET http://localhost:8000/health

逻辑分支：

• - 若返回 status: healthy → 执行步骤3
• 若连接失败或状态异常：

步骤3：模型版本校验与切换

检查当前模型： 查看步骤2返回的 model.model 是否为 kronos-base

切换逻辑：
若当前模型不是 kronos-base，调用：
bash
curl -X POST http://localhost:8000/model/switch \
-H Content-Type: application/json \
-d {model_name: kronos-base}

确认返回 success: true

步骤4：执行预测脚本

环境准备： 切换至目录 C:\Users\Administrator\Desktop\kronos\kronos-ai

指令发送：
bash
conda activate myprojectenv && python .\batchpredict.py --startdate {开始时间} --samples {采样次数}

{开始时间} 和 {采样次数} 使用步骤1中解析的变量

步骤5：结果回传

定位结果文件：

• - 路径：步骤1的同级目录
• 文件名：result{步骤1生成的文件名}（例如 result143022.txt）

读取与回复：

• - 确认文件内容不为空
• 将文件内的全部预测结果文本直接发送给用户

辅助脚本

• - scripts/healthcheck.py - 服务健康检查与自启动
• scripts/modelswitch.py - 模型版本校验与切换
• scripts/run_prediction.py - 执行批量预测脚本

路径常量

python
WORK_DIR = C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\kronos
BACKENDDIR = f{WORKDIR}\\kronos-ai\\backend
PREDICTDIR = f{WORKDIR}\\kronos-ai
OUTPUTBASE = f{WORKDIR}\\predict
HEALTH_URL = http://localhost:8000/health
SWITCH_URL = http://localhost:8000/model/switch
TARGET_MODEL = kronos-base
CONDAENV = myproject_env