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为了帮助读者更好地理解和应用文中提到的方法，以下是逐步的解释和建议：
- 理解TAV框架：
- TAV代表技术分析（Technical Analysis）、市场情绪分析（Sentiment Analysis）和价值分析（Value Analysis）。这三个维度共同为投资决策提供全面支持。
- 设计提示词工程：
- 明确需要AI生成的代码功能，如数据获取、指标计算等。
- 使用结构化的提示词确保输出符合预期格式，例如JSON结构。
- 编写Python代码：
- 利用金融库（如yfinance）获取股票数据。
- 计算技术指标（MA、RSI、MACD）并进行情绪和价值分析。
生成动态报告：
- 使用Jinja2模板引擎将分析结果整合到HTML或PDF格式中，便于展示和分享。
自动化流程：
- 部署Dify工作流或其他自动化工具，定期执行代码更新报告，确保数据及时性。
验证与调整：
- 定期检查生成的报告，确保分析逻辑正确无误。
- 根据市场变化和反馈调整提示词或分析方法，优化决策支持系统。
通过以上步骤，读者可以构建一个可靠、自动化的金融分析工具，辅助投资决策，同时避免AI带来的潜在风险。
