《AI 编程实战与 Claude Code 企业级应用》

《AI 编程实战与 Claude Code 企业级应用》

主讲：孔令涛老师

【课程背景】

在资管、基金行业数字化转型背景下，海量公告、行情、研报、持仓、客户数据需要自动化加工治理，传统人工数据处理效率低、标准化差、合规风险高。Claude Code 凭借超长上下文、多模态解析、自定义工具链、规则约束能力，完美适配基金公司信息提取、数据清洗、指标计算、报表生成、投研辅助等核心场景。

往期学员已掌握 AI 编程基础、爬虫开发、基础 Skills 编写、通用代码生成能力，但缺少金融专项数据处理、数据治理、大模型落地精细化实操、基金业务专属 AI 工作流体系化训练。本课程在原有完整 AI 编程技术体系基础上，深度强化数据全链路处理、数据治理规范、大模型工程化落地，全部案例、实战、规则、工具均围绕基金公司投研、风控、运营、信息披露真实业务设计，补齐业务落地精细化操作短板，实现从通用 AI 开发到基金行业专属 AI 数据应用工程师进阶。

【课程收益】

夯实 AI 底层 + 金融数据专项能力：掌握大模型处理基金非标文本、结构化数据的底层逻辑，精通数据清洗、校验、去重、标准化、指标衍生全流程精细化操作。

基金业务专属提示词 / 上下文工程：针对研报、公告、持仓、净值、舆情等场景定制结构化提示词，解决长文本海量金融信息抽取、分段治理难题。

落地金融级数据治理标准化体系：通过 Rules 规则、记忆文件统一基金数据字段、命名、计算口径、合规输出规范，实现团队 AI 数据处理口径统一。

进阶 MCP 工具自定义金融数据 Skills：基于 MCP 协议开发基金专属工具集，批量解析财报、爬虫批量入库、自动校验净值偏差、批量生成监管报表。

多 Agent 协同处理海量基金数据：搭建数据清洗 Agent、指标计算 Agent、合规校验 Agent、报表生成 Agent 协同工作流，解决海量历史数据批量治理需求。

基金企业级合规部署与流水线：集成 CI/CD 实现数据自动化加工、脱敏、留存、回溯，适配基金行业数据安全、信息披露监管要求。

完整基金实战案例落地：覆盖爬虫抓取金融数据源→原始数据治理→大模型信息抽取→指标计算→自动化报告全链路完整项目。

【课程对象】

基金公司投研、数据、风控、运营、信息披露岗位人员

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

AI 编程底层思维 + 金融数据专项基础

AI 编程与传统数据开发核心差异，大模型处理非标金融数据的思维转变

基金行业专属数据结构：净值、持仓、公告、研报、舆情、财报、机构台账适配 AI 处理逻辑

AI 生成金融代码高频漏洞：数据计算偏差、字段漏提取、口径不统一、合规脱敏缺失识别

金融数据通用校验、清洗、精简、衍生指标优化精细化实操

原始爬虫数据脏数据识别：缺失值、乱码、格式错乱、重复公告过滤

数值类数据校验：净值、收益率、仓位占比精度修正、异常极值剔除

文本类数据标准化：机构简称统一、基金代码标准化、行业标签归一

多语言适配金融数据场景：Python（数据处理）、SQL（入库治理）、Shell（批量调度）AI 生成适配技巧

上下文工程：海量金融长文本数据结构化治理

AI 上下文底层原理：超长研报 / 公告内存窗口、分段加载、数据分片逻辑

金融数据源上下文结构化整理技巧：表格、PDF 财报、扫描公告、截图研报信息分层输入

百万级基金历史数据、多文件批量上下文拼接、分段续接方案

基于上下文工程的全链路数据迭代实战：原始数据→清洗→抽取指标→更新台账连续开发

精细化实操：长文本拆分策略、无关信息过滤、关键金融字段定向留存、冗余数据裁剪

Rules 规则体系：基金行业数据治理标准化核心

Rules 规则在金融数据 AI 处理中的核心作用：统一口径、规避计算错误、满足监管规范

自定义基金专属 Rules 规则库搭建

数据规范：基金代码、日期、净值、持仓比例统一命名与存储格式

计算规则：收益率、最大回撤、行业集中度等指标固定计算口径

文本规范：公告摘要、研报标签统一输出格式

合规规则：客户信息、机构敏感数据强制脱敏、披露用词约束

基金团队多人协作 Rules 配置，统一全部门 AI 数据输出标准，杜绝口径分歧

实战：搭建基金投研数据治理专属 Rules，批量统一历史非标数据输出格式

Claude Code 高阶能力：多模态金融非标数据治理

上下文压缩、历史数据会话管理、Rewind 回滚机制，适配海量历史数据反复调试

CLAUDE.md 记忆文件基金行业编写规范：固化数据口径、治理规则、业务术语，团队共享

多模态金融数据精细化处理（新增细化操作）

截图研报、PDF 扫描财报、表格截图自动解析结构化数据

多格式文件混合数据源统一合并、去重、对齐

综合大实战：完整基金月度数据治理项目 —— 爬虫抓取季报→多模态解析→清洗标准化→指标入库→简易投研报表生成

金融数据爬虫专项：Claude Code 智能采集与自动化调度

金融数据源体系梳理：证监会信息披露、交易所公告、基金公司官网、东方财富/天天基金等主流数据源接口分析与采集策略对比

Claude Code 驱动爬虫极速开发：自然语言描述需求→AI 自动生成 Python 爬虫代码（Requests/Scrapy/Playwright），适配动态加载、分页抓取、表格解析等金融常见场景

爬虫数据质量前置校验：采集阶段自动检测缺失字段、异常格式、编码乱码，即时标记问题数据并阻断脏数据入库

多源数据爬取与智能去重合并：同一公告多平台采集→URL/标题/内容相似度去重→最优版本留存入湖

增量爬取与变更监控：基金公告增量更新检测、净值变动监控、持仓变动预警，Claude Code 自动生成变更摘要并推送通知

爬虫 Skills 打包与团队复用：将高频金融数据源爬虫脚本封装为可复用 MCP Skills 工具，支持参数化调用与批量调度

自定义基金数据专用 Skills 工具库

金融专属 Skills 系统深度开发（细化落地操作）

数据清洗 Skills：缺失值填充、异常值剔除、机构名称归一

指标计算 Skills：基金业绩指标、持仓集中度自动计算

合规脱敏 Skills：敏感主体信息屏蔽、数据分级输出

批量报表 Skills：自动生成监管披露数据表