聲明

本文為個人回憶記錄，部分細節可能因時間久遠而有所偏差。 文中所涉及的人物與情境，僅代表我所經歷與理解的片段，無意還原全貌，亦不作評判。

我離開宇宙行已經有一段時間了，但那段經歷仍舊歷歷在目。
我清楚記得，上班後的第一件事，就是編寫每日新聞報告。

所謂「每日新聞」，無非是把既定的數據——股市、債市、外匯指數 整理成表格，再配上當天的熱點新聞，用一套固定話術描述市場的起伏。日復一日，內容枯燥而公式化。

入職第三個月，原有系統突然崩潰，數據無法再自動抓取，只能人工複製貼上到 Excel。去除冗餘欄位、重新排版、美化格式，最後再導出成報表。那時我便意識到，這一切完全可以用 Python 自動化完成。

事實也證明如此。Python 在自動化與數據處理上的能力幾乎無可匹敵。只是，若要打通整個流程，我還需要數據端的 API Key，以及郵件端的發送權限——這些都不是我能取得的。於是這個念頭，最終也只能作罷。

仔細想來，或許這也未必是壞事。
倘若系統真的全面自動化，哪天再度崩潰，修復的責任恐怕還是會落到我身上。工作未必會因此輕鬆。

離開宇宙行後，我同時也失去了穩定的數據來源。對市場消息的感知，逐漸變得遲鈍。
於是我重新撿起當年的工作內容——嘗試用 yfinance 抓取數據，用 matplotlib 繪製圖表，借助 ChatGPT 整理新聞熱點。

但這些拼湊式的嘗試始終無法滿足我。
我真正想要的，是一個能夠自動撰寫完整報告的 AI 助手。

12 月 7 日，這個想法終於成形。
我為它取名為 Project Primrose。至於為何是 Primrose？不過是在隨機花名生成器裡看到，覺得順眼，便留下了。

項目本身，比我當初想像得簡單得多。
還記得當年的兩個難點嗎？一是數據輸入，二是結果輸出。

如今，數據可以由 yfinance 提供；輸出不再依賴 Email，而改為 Telegram，更符合我對即時性的需求。至於伺服器，我選擇了 AWS 的 EC2。

我仍記得那天下午，在 G.E. 圖書館裡，我只用了幾個小時，便把整個項目搭建完成。\