关于如何让这个股票助手每天自动运行，今天这篇就来解决最后一步——定时执行。改造的核心思路分为两步：先把Agent转为工作流并拿到API密钥，再利用Wrap在Mac OS上编写定时脚本。
1. 股票助手工作流改造
整个流程并不复杂，核心路径是：用户输入股票→获取当前时间→调用交易数据、Agent初步分析→LLM总结排版→发送到企业微信机器人→输出结果。
1.1 开始节点：输入查询股票
起点处配置一个stock字段，文本类型即可。
1.2 获取当前时间
添加“时间”工具中的“获取当前时间”节点。
1.3 Agent获取交易数据，输出初步分析结果
这一步是核心。添加Agent节点，通过四个子步骤完成配置。Agent策略选择function calling，模型选择qwen，工具列表就是前面提到的三个交易数据查询接口。指令部分沿用之前的提示词，迭代次数保持默认3次即可。
提示词示例如下，核心指令是：根据股票和时间查询代码，调用三个数据接口获取成交、MACD、KDJ数据，输出技术分析结果，再按巴菲特框架给出投资建议。格式要求包含标题“股票投资分析结论”，正文有分析日期、技术分析、巴菲特分析、总体结论，末尾加上“该内容为AI生成，仅供参考，不构成投资建议”。
1.4 LLM节点，对输出结果进行提取和润色
Agent输出的内容会带有思考过程，所以需要再加一个LLM节点做提取和润色，让最终呈现更干净。
1.5 输出结果发送企业微信机器人
1.6 打印输出结果
工作流搭建完成后发布，点击“访问API”，创建API密钥并复制保存。
2. 编写MacOS定期执行脚本（Wrap）
这一步其实很简单，直接用Wrap，告诉它你想要的执行逻辑即可。比如指令可以是：“使用mac的定时任务，定时运行dify工作流，API密钥xxx，每天早上8点半自动运行”。
之后基本就是一步步按回车确认，Wrap会自动生成脚本。最终脚本会包含API密钥、工作流URL、日志文件路径，以及调用Dify API并记录状态的核心逻辑。脚本会针对响应状态码做判断，成功则记录成功信息，失败则记录错误信息。
完成脚本后，直接运行测试。可以在Dify工作流后台看到调用成功的记录，同时企业微信也会收到当天的分析结果。
股票助手的自动化改造到这里就算告一段落了。这个思路框架搭好后，后续可以根据自己的需求继续扩充：接入更多数据接口、调整prompt优化分析逻辑、增加知识库让回答更精准——空间很大。之后还会继续分享Agent如何改造工作效率的案例，希望对大家有实质性的参考价值。
