一、背景與動機
我平常有在寫一個台股量化小程式 quant-bot（使用Python），每天收盤後會自動跑兩種規則，再用 LINE 官方帳號「書浩專屬投資機器人」推播結果給我（見圖 2）：

• 突破策略：收盤價創近 20 日新高就「進場」，跌破近 10 日最低就「出場」，中間叫「續抱」。
• 低價潛力股評分：位階低、外資買超、站上 20 日均線，三項各 2 分，滿分 6 分。

用了幾個月，我發現這個機器人「只會通知，不可追問」。訊息寫「[6分] 3035 智原 位階35%」，可是我常常想不起來 6 分是怎麼加出來的，也不知道「續抱」離出場還有多遠。想追問，只能回電腦重跑程式。

所以這次任務，我想做的是「原本的推播保留」，在旁邊多加一層 AI 小精靈：看到推播有疑問，直接在 LINE 問它「為什麼」。

二、觀察到的問題

• 有結論，沒原因：推播只有結果，沒有判斷依據。
• 想追問需要自己翻程式：例如「2401 現在位階多少」「這週訊號有什麼變化」。
• 算完就不見：程式算出來的中間數字（20 日高點、外資買超張數）都沒有存下來，事後想查也查不到。

在整理資料的過程中，抓到自己程式的兩個 bug：

• 「位階 35%」其實是 34.85% 四捨五入，所以才拿到「低於 35%」的 2 分，只看訊息會以為規則寫錯。
• 訊息寫「一年區間」，程式實際卻用了從 2024 年到現在，兩年多的區間。

這點醒了我：AI 要能「解釋」，資料本身要先講得清楚。

三、系統架構與做法

1. 整體架構（見圖 1）

• 既有部分（不動）：GitHub Actions 每天收盤後算訊號 → LINE 推播給我。
• 新增一：算完順便把結果存成 JSON，上傳到 Cloudflare R2。
• 新增二：我在 LINE 傳問題 → n8n 收到 → AI Agent 自行去讀 JSON、查即時股價 → 用白話回覆到 LINE。

2. 第一步：讓資料「落地」

我寫了一支 export_signals.py，每天輸出兩種 JSON：

• summary.json：今天的總覽，包含哪些續抱、哪些出場、潛力股排名、最近 10 天的進出場紀錄。
• 個股明細（例如 2330.json）：20 日高點、10 日低點、外資買賣超，以及每一項評分的原始數字。

關鍵設計是「數字一律保留原始值」（位階存 0.3485 不是 35%），另外再放一個給人看的欄位。這樣 AI 解釋時不會被四捨五入影響到。

3. 第二步：n8n 流程拆解

n8n 可以想成「用積木拼流程的工具」：每個方塊（節點）做一件事，用線連起來，資料就從左流到右。

我的流程大致分成四段：

• 收信與驗證：Webhook 是 n8n 的收件信箱，LINE 收到訊息就寄過來。接著用 Crypto 節點，拿只有我和 LINE 知道的 Channel secret 算出一組「指紋」，和 LINE 附上的 x-line-signature 比對，不一致就直接拒收，避免有人假冒 LINE 來亂打、浪費 AI 額度。

• 整理問題：拆開訊息、只留文字，記下是誰問的、今天問了第幾題（每人每天上限 30 題），並讓聊天室先顯示「輸入中…」動畫。

• AI 大腦（見圖 3）：AI Agent 掛著 Gemini 2.5 Flash、對話記憶（記住最近 10 輪，所以可以追問「那它呢？」），以及三個工具：讀今日總覽、讀個股明細、查證交所即時股價。AI 「自己判斷」要查哪個工具、查哪一檔。

• 回覆：把 AI 的回答去掉 LINE 不支援的格式符號、限制長度、由程式固定附上免責聲明，再加上 4 顆快速按鈕（今日訊號／這週變化／潛力股／規則說明），用 LINE Reply API 回覆（見圖 4）。AI 出錯時改回一句「請稍後再試」，另一條流程會自動推播錯誤通知給我（見圖 5）。

4. 給 AI 的工作守則

• 每一題都要先用工具查資料，數字只能來自查到的資料，禁止憑記憶或猜。
• 回答要附上資料日期。
• 不給任何買賣建議或目標價，也不用「安全」「值得關注」這類帶評價的字眼。
• 免責聲明由程式在最後固定附上，確保每一則都有。

四、目前成果
現在可以直接在 LINE 這樣問（括號是資料日期）：

• 問「為什麼續抱 2379？」（10/15）→ 10/14 進場，當天收盤 778；目前 764、報酬 -1.8%；出場線 741，距離 3.1%。（見圖 4）
• 問「智原為什麼 6 分？」（10/13）→ 會先指出它現在不是 6 分：位階 56.4% 已超過 50% 門檻，外資得 2 分、止跌 0 分。（見圖 6）
• 接著問「那它的外資呢？」→ 小精靈記得在講智原，回答近 20 日外資買超 13,373 張。（見圖 7）
• 問「這週訊號有什麼變化？」→ 10/06 世芯進場，10/07 瑞昱、聯發科出場。
• 問「2379 要不要買？」→ 婉拒給買賣建議，只說明目前的訊號狀態與依據。（見圖 8）

幾項測試數據：

• 一題從送出到收到回答，約 10 秒內。
• 每一則回答的數字，都拿 JSON 原始資料逐一對過。
• 開發到完成的所有測試加起來，Gemini 實際帳單只有新台幣 1.17 元。

五、開發過程中的卡點與除錯

1. LINE 會重複回覆

遇到的問題：小精靈回答的同時，LINE 官方帳號的自動回覆也跟著回。
解決方式：到 LINE 官方帳號後台關掉「自動回應訊息」、開啟 Webhook。

2. 簽章驗證要對「原始內容」計算

遇到的問題：n8n 的 Code 節點不允許使用 crypto 模組，沒辦法自己算 HMAC。
解決方式：Webhook 打開 Raw Body 保留原始內容，改用 n8n 內建的 Crypto 節點計算，secret 也存在 n8n 的憑證裡，不寫在流程中。

3. AI 幻覺

遇到的問題：問「這週有什麼變化」時，AI 一度沒查資料就說「聯發科 10/13 出場」，實際是 10/07。
解決方式：在 summary.json 直接提供「近 10 日進出場事件清單」，並在守則規定每題都要先查工具。

4. 欄位名稱太像，AI 會拿錯

遇到的問題：手機實測時，小精靈說台積電「進場價 2585 元」，其實那是「近 20 日最高收盤」（再進場門檻），真正的進場收盤是 2480。
解決方式：在守則和工具說明裡把每個欄位的意思寫清楚，並明講「這個欄位不是進場價」。

我學到：AI 回答得流暢，不代表數字是對的，需要人工拿原始資料逐一核對。

5. 免費額度比想像中小

遇到的問題：Gemini 2.5 Flash 免費版每天只有 20 次請求，一題約用 2 次，測試沒多久就用完；預覽版模型在尖峰時段還會出錯。
解決方式：改用正式版模型，開啟付費並設定預算上限，實際花費非常低。

6. 免費 Tunnel 的網址會變

遇到的問題：n8n 跑在我自己的 Mac 上，用 Cloudflare 的免費 quick tunnel 對外，每次重開機網址都會變，閒置太久還會被回收，LINE 就找不到小精靈了。
解決方式：目前是換網址後到 LINE Developers 更新 Webhook。

六、技術總結與心得
最大的收穫：理解 AI 小精靈的品質取決於「資料」和「守則」。n8n 讓我很快把 Webhook、AI Agent、HTTP Request 串起來，但真正花時間的是：

• 把資料整理成 AI 讀得懂、不會被誤解的樣子。
• 用簽章驗證、每日上限、錯誤通知，讓它可以安心交給別人用。
• 拿已知答案一題一題驗證，改善 AI 幻覺的問題。

原本的推播系統不動，在旁邊多加一層，讓一個「只會推播」的機器人變成「可以追問」的小幫手。

七、下一步

• 把 n8n 搬到雲端平台，讓小精靈 24 小時在線。
• 用 Flex Message 卡片呈現訊號，讓畫面更好讀。
• 讓小精靈也能回答回測績效相關的問題。

原始碼：github.com/sh940203/quant-bot（在新分頁開啟）

※ 本文與小精靈內容僅為規則型程式的解釋與學習紀錄，不構成任何投資建議。