1. 把交易复盘 Agent 的模型出口切到 TaoToken先改 provider 的 base_url把交易复盘 Agent 的模型出口切到 TaoToken官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_agent_intro之后DSH Desktop 里最需要确认的配置只有两处模型提供方的 Base URL 填https://taotoken.net/apiAPI Key 填YOUR_API_KEY。原文用 DeepSeek Harness 接 DeepSeek-V4.1-Flash 做截图 OCR、FIFO 盈亏、日评和周报本文不复述“大脑身体”那套概念直接把它改写成能在 Windows 本地工作区跟做的接入路径。你会看到 provider 字段片段、OCR 入库目录、日评/周报请求日志对照以及 401、404、模型名不匹配时怎么排查。DeepSeek Harness 的核心思路是 Model Harness Agent模型负责推理Harness 负责把文件、工具、权限、执行循环和会话记录串起来。DSH Desktop 是在 Windows 上使用这套运行时的一种方式打开后先进入本地工作区再把模型提供方当成可替换部件。对交易复盘这个场景来说Harness 真正的价值不是聊天而是让“持仓页截图、成交页截图、OCR 结果、FIFO 盈亏、日评、周报”形成一条可重复执行的链路。Token 消耗点也很明确Harness 调用 DeepSeek-V4.1-Flash 做日评、周报和回测解释。所以第一步不是写策略也不是研究模型参数而是把模型提供方配好。Key 去 TaoToken 官网拿模型提供方的 Base URL 填https://taotoken.net/api。只要 provider 配错后面 OCR 再准、入库再规范日评请求也会 401 或 404。在 DSH Desktop 里新增模型提供方时可以按下面这个 provider 字段片段改。字段名不同桌面版可能有差异但核心含义一样providerId 是本地标识baseUrl 指向 TaoTokenapiKey 用你自己的 Keymodels 里放 DeepSeek-V4.1-Flash。{ providerId: taotoken, label: TaoToken, type: openai-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY, defaultModel: DeepSeek-V4.1-Flash, models: [ { id: DeepSeek-V4.1-Flash, vision: true, chat: true } ] }保存后做两个检查第一把默认模型设为DeepSeek-V4.1-Flash第二随便发一条短消息确认请求日志里的 provider 是taotokenbase_url 是https://taotoken.net/api。如果桌面版要求选择“兼容模式”选 OpenAI 兼容即可但不要在 Base URL 后面手动加/v1或其他路径。产品事实给的 Base URL 就是https://taotoken.net/api路径交给客户端或 SDK 处理。如果你还没有 Key去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentprovider_config 进入控制台再到 API Keys 页面创建。创建后直接复制填到 provider 的apiKey字段。不要把 Key 写进截图、日记、交易记录也不要把 Key 提交到 Git。DSH Desktop 的工作区是本地目录Key 应该放在本地配置或环境变量里。2. OCR 入库路径inbox 只放原图confirmed 才是可计算数据交易复盘 Agent 最容易乱的地方不是模型而是数据落地。每天都有持仓页和成交页截图如果只放在相册里过几天就无法回看也无法做 FIFO 盈亏和回测。建议在 DSH Desktop 工作区里固定一个交易复盘目录把“原图、OCR 输出、人工确认、入库数据、统计结果、模型日志”分开。这样 Harness 每次执行日评时读取的是 confirmed 和 stats而不是直接读截图。目录可以这样设计C:\workspace\trading-review\ ├─ inbox\ │ └─ 2026-09-10\ │ ├─ positions.png │ └─ orders.png ├─ ocr\ │ └─ 2026-09-10\ │ ├─ positions.json │ └─ orders.json ├─ confirmed\ │ └─ 2026-09-10\ │ └─ trades.json ├─ db\ │ └─ trading_review.db ├─ stats\ │ └─ 2026-09-10\ │ └─ summary.json └─ logs\ └─ 2026-09-10\ ├─ daily_review.request.json └─ daily_review.md流程不要跳步原图上传到inbox/日期/本地 OCR 输出到ocr/日期/人工确认后写入confirmed/日期/trades.json入库到本地 SQLite规则统计生成stats/日期/summary.json最后 Harness 调用 DeepSeek-V4.1-Flash 生成logs/日期/daily_review.md。原文里“识别结果先确认再入库”这一点很关键因为 OCR 可能把成交价、数量、手续费识别错。交易数据一旦错FIFO 盈亏和回撤都会跟着错。本地 SQLite 可以先用一张 trades 表承接确认后的成交记录。注意这里只是本地复盘数据库不要让 Agent 或 MCP 直连 Oracle、MySQL 生产库也不要在生产库上执行 SQL。SQL 由读者本地执行只读自己的历史交易记录即可。CREATE TABLE IF NOT EXISTS trades ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, trade_date TEXT NOT NULL, symbol TEXT NOT NULL, side TEXT NOT NULL CHECK (side IN (BUY, SELL)), price REAL NOT NULL, qty REAL NOT NULL, fee REAL NOT NULL DEFAULT 0, source_image TEXT, confirmed_at TEXT NOT NULL ); CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_trades_date_symbol ON trades (trade_date, symbol);确认入库时建议把source_image写成相对路径例如inbox/2026-09-10/orders.png。这样以后回看某一天明细时可以从交易记录反查到原图。OCR 输出也保留在ocr/日期/不要覆盖。人工确认后的trades.json才是可计算数据。FIFO 已实现盈亏可以在本地脚本里做。核心逻辑是按 symbol 分组按时间排序买入进队列卖出从最早买入批次开始配对计算价差、手续费和剩余持仓。不要指望模型直接算账模型更适合解释行为例如“做 T 频率是否过高”“亏损是否集中在某类标的上”“仓位和最大回撤是否匹配”。胜率、盈亏比、FIFO 已实现盈亏、持仓集中度、仓位、最大回撤这些指标先由规则计算再交给 DeepSeek-V4.1-Flash 做日评。统计结果统一写到stats/日期/summary.json字段可以包括{ date: 2026-09-10, trade_count: 12, win_rate: 0.58, profit_loss_ratio: 1.42, fifo_realized_pnl: 3860.5, max_drawdown: -0.072, position_concentration: 0.46, flags: [做T偏多, 午后交易过密] }这个文件是日评和周报的主要输入。Harness 不需要理解截图只需要读取已经确认和统计好的 JSON。这样做的好处是OCR 错在人工确认环节拦住FIFO 算错在规则层排查模型只负责生成自然语言复盘不参与记账。3. 日评请求日志确认 Harness 真的用 TaoToken 调了 DeepSeek-V4.1-Flash配置 provider 之后下一步不是看模型回答得多好而是看请求日志。日志能证明 Token 消耗方是 Harness模型提供方是 TaoToken模型是 DeepSeek-V4.1-Flash任务类型是日评、周报还是回测解释。只要日志里provider、base_url、model三个字段对链路就算打通了一半。日评请求日志可以长这样{ ts: 2026-09-10T15:05:1208:00, task: daily_review, provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, model: DeepSeek-V4.1-Flash, input_refs: [ confirmed/2026-09-10/trades.json, stats/2026-09-10/summary.json ], http_status: 200, usage: { prompt_tokens: 3180, completion_tokens: 760, total_tokens: 3940 }, output: logs/2026-09-10/daily_review.md }周报请求日志结构类似只需要把task换成weekly_summary输入换成整周统计{ ts: 2026-09-13T20:00:0508:00, task: weekly_summary, provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, model: DeepSeek-V4.1-Flash, input_refs: [ db/trading_review.db#trades, stats/week/2026-W37.json ], http_status: 200, output: logs/2026-W37/weekly_review.md }如果日志里provider是别的名字说明 DSH Desktop 里选的不是 TaoToken。如果base_url后面多了/v1、/chat/completions先删掉只保留https://taotoken.net/api。如果model不是DeepSeek-V4.1-Flash日评可能仍然能跑但就不是你要对照的模型。回测解释任务也可以单独建一个task: backtest_explain输入不同阶段的胜率、盈亏、回撤和交易频率让模型总结哪些习惯值得保留哪些错误在重复出现。注意这里的回测是基于自己历史交易记录做行为验证不是预测未来收益。日志目录建议按日期分开。logs/日期/daily_review.request.json记录请求元数据logs/日期/daily_review.md记录模型输出。周报按周编号例如logs/2026-W37/。这样以后想比较“模型日评”和“真实盈亏”时可以按日期对齐。4. 日评与周报的任务拆分规则计算在前模型点评在后自动交易复盘系统最怕把所有事都交给模型。正确分工是OCR 负责识别人工负责确认规则负责计算模型负责解释。DeepSeek-V4.1-Flash 原生支持多模态视觉理解但截图 OCR 仍然建议在本地先做一遍并把识别结果交给人工确认。模型在日评阶段读的是确认后的交易数据和统计结果而不是直接读持仓截图。日评任务可以这样拆读取confirmed/日期/trades.json。读取stats/日期/summary.json。规则层已经算好胜率、盈亏比、FIFO 已实现盈亏、最大回撤、持仓集中度、仓位、做 T 标记、交易过密标记。Harness 将这些结构化数据发给 DeepSeek-V4.1-Flash。模型输出当日交易行为、风险点和改进方向。输出写入logs/日期/daily_review.md请求元数据写入daily_review.request.json。周报任务在周日触发汇总整周记录生成周度统计和 AI 周度点评。也可以手动生成。周报输入建议包含{ week: 2026-W37, start_date: 2026-09-07, end_date: 2026-09-13, trade_count: 46, win_rate: 0.54, profit_loss_ratio: 1.28, fifo_realized_pnl: 9240.0, max_drawdown: -0.096, top_flags: [做T偏多, 周五回撤放大, 单一标的集中度过高] }模型点评时提示词要明确边界不要预测收益不要推荐具体标的不要编造未提供的数据只根据输入 JSON 中的交易行为、风险和统计指标做分析。这样日评更像“交易行为教练”而不是“荐股机器人”。回测解释也一样只比较不同阶段的交易习惯不做收益承诺。Token 消耗方是 Harness 调用 DeepSeek-V4.1-Flash所以日评、周报、回测解释都会消耗 Token。建议在日志里保留 usage 字段至少记录 prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens。长期跑下来你能看出哪类任务更耗 Token也能调整输入 JSON 的粒度。5. 401、404、模型不可用三张排查表接入 TaoToken 后常见问题集中在四类Key、Base URL、模型名、任务触发。不要一上来就怀疑 OCR先看请求日志。现象可能原因处理方式401 UnauthorizedAPI Key 没填、填错、被删除去 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_keys 创建或复制 Key填到 provider 的 apiKey404 Not FoundBase URL 多写了/v1、/chat/completions或少了/apiBase URL 只填https://taotoken.net/api路径交给客户端400 model not found模型名写错或 provider 模型列表没有该模型与 TaoToken 模型对话页里的模型名保持一致确认是DeepSeek-V4.1-FlashOCR 成功但没有日评Harness 任务未触发、provider 未设为默认、日志目录写错手动触发一次日评检查daily_review.request.json是否生成还有一个容易忽略的问题如果你在 DSH Desktop 里配置了多个 provider日评任务选中的可能还是旧 provider。日志里的provider和base_url是最终依据。只要这两个字段不对模型回答再像复盘也不是通过 TaoToken 调用的 DeepSeek-V4.1-Flash。OCR 入库路径也要检查。confirmed/日期/trades.json如果为空规则统计会生成空 summary模型日评就没有有效输入。原图、OCR 输出、确认数据三层都保留才能回溯是识别错、确认漏还是统计逻辑错。6. Windows 本地定时周日自动生成周报在 Windows 上日评可以手动触发周报适合定时。DSH Desktop 如果支持应用内后台任务就把周报任务设为每周日 20:00 执行。如果要用 Windows 任务计划程序也可以让它调用同一个本地入口。前提是 Harness 能读取工作区里的 confirmed、db 和 stats并且 provider 已经指向 TaoToken。任务计划示例schtasks /Create /TN TradingReview-Weekly /SC WEEKLY /D SUN /ST 20:00 /TR powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File C:\workspace\trading-review\run_weekly_review.ps1 /Frun_weekly_review.ps1里要做的事可以很简单先确认当天日期再汇总本周 trades生成stats/week/2026-W37.json然后调用 Harness 的周报任务。不要让脚本直接连生产数据库只读本地db/trading_review.db。SQL 和命令都由你在本地执行Agent 只处理生成好的统计文件。定时任务跑完后检查logs/周编号/weekly_review.request.json。如果http_status不是 200优先回到第 5 节排查 Key、Base URL 和模型名。如果周报没有生成但日志里没有请求记录说明任务没触发或者 Harness 入口路径写错了。7. Claude Code / Codex 维护脚本时的配置边界别把 ANTHROPIC_* 塞给 Codex如果你还用 Claude Code 或 Codex 维护复盘脚本配置要分开管理。Claude Code 读settings.json和ANTHROPIC_*环境变量Codex 读config.toml和model_providers。两者不能混用尤其不要把ANTHROPIC_*套到 Codex 上。Claude Code 的settings.json可以这样指向 TaoToken{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: DeepSeek-V4.1-Flash } }Codex 的config.toml则应该使用 provider 配置不要出现ANTHROPIC_*model DeepSeek-V4.1-Flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY如果你用 CC Switch 管理多套工具建议把三件套分开Claude Code 一套、Codex 一套、通用 OpenAI 兼容一套。三套的 Base URL 都可以指向https://taotoken.net/api但环境变量和配置文件各走各的。Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml的model_providers通用兼容工具用YOUR_API_KEY和https://taotoken.net/api。这样切换时不会把 Key 和模型名带错。8. 最短上线顺序与 CTA把交易复盘 Agent 跑起来不需要一次做完全部功能。最短顺序是去 TaoToken 官网注册或登录https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentfinal_cta创建 API Key复制备用。在 DSH Desktop 新增 providerBase URL 填https://taotoken.net/apiapiKey 填YOUR_API_KEY模型选DeepSeek-V4.1-Flash。上传一张持仓截图和一张成交截图到inbox/日期/。本地 OCR人工确认后写入confirmed/日期/trades.json。入库本地 SQLite生成stats/日期/summary.json。手动触发日评检查daily_review.request.json里的 provider、base_url、model。配置周日周报任务检查周报日志。如果要用 Claude Code 或 Codex 维护脚本按第 7 节分开配置。先试模型对话确认 DeepSeek-V4.1-Flash 在 TaoToken 上可用https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_chat如果你准备长期跑日评、周报和回测解释看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_plan创建 Key 去 API Keys 页面https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_keysClaude Code 相关配置看文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentreview_cc整条链路里最值得先固化的不是提示词而是 provider 字段、OCR 入库路径和请求日志。provider 指向https://taotoken.net/api日志里 model 是DeepSeek-V4.1-Flash日评和周报才有可复现的基础。