05 - 第三步：消息面与新闻摘要
消息面负责拉取「近期新闻」，并可选地用 LLM 做成一两句话摘要，再和原标题一起喂给综合评分，这样 LLM 既能抓住重点又能看到具体标题。本篇讲数据从哪来、摘要怎么生成、以及如何拼进 Prompt。
一、消息面在整体里的作用
- 输入：一只股票的代码（ticker）。
- 原始数据 ：通过 yfinance 的
stock.news拿到近期新闻列表（标题、链接、发布时间、来源等）。 - 可选加工：用 LLM 对这批标题做「1～2 句话摘要 + 对股价偏多/中性/偏空」的概括。
- 输出 ：
- 给报告展示：保留标题、链接、时间等，方便在卡片里看「近期新闻」。
- 给综合 Prompt：若有摘要，就写「新闻摘要：xxx」再跟「近期标题：...」；没有摘要则只给标题列表。
这样综合评分时，模型既能看到「提炼后的观点」，又能按需参考具体新闻标题，可解释性更好。
二、新闻从哪里拉（get_news_summary）
- 调用
yf.Ticker(ticker).news（或等价的 stock.news），取前max_items条（默认 10）。 - 每条整理成：
title、link、publisher、published（时间截到秒）。 - 返回格式：
{"ok": True, "ticker": ticker, "news": [ ... ]}。 - 若接口异常或没有新闻，
news为空列表，后续摘要不会调用，Prompt 里消息面会写成「无」。
实现位置：agents/news.get_news_summary(ticker, max_items=10)。
三、新闻摘要 LLM（get_news_summary_llm）
- 输入 ：ticker + 上面拿到的
news列表（或任意「标题+时间」的列表）。 - 做法 ：把前几条标题（可带时间）拼成一段文字，调用
llm.ask_llm，Prompt 大意是：「请用 1～2 句话概括要点，并说明对股价影响偏多、中性还是偏空；直接输出摘要不要标题。」 - 输出：一段纯文本摘要；若没有新闻或 LLM 调用失败，返回空字符串。
在 full_analysis 里：先 get_news_summary，若有 news 再调 get_news_summary_llm；然后把摘要和原标题列表一起交给 _build_prompt。
实现位置：agents/news.get_news_summary_llm(ticker, news_items, max_titles=8)。
四、在综合 Prompt 里长什么样
- 有摘要时，消息面段落大致是：
新闻摘要：<LLM 的 1～2 句 + 偏多/中性/偏空>\n近期标题：\n- 标题1 (时间1)\n- 标题2 (时间2)\n... - 无摘要时：只保留「近期标题」列表（最多 5 条在 Prompt 里，和前面「第一步」里说的数据来源一致）。
这样 LLM 在写「分析原因、评分理由」时，可以引用摘要或某条新闻，而不必自己从一堆标题里再归纳一遍。
五、小结与代码位置
- 拉新闻 ：
agents/news.get_news_summary(ticker) - 新闻摘要 ：
agents/news.get_news_summary_llm(ticker, news_items) - 拼进 Prompt ：
agents/full_analysis._build_prompt里根据news_llm_summary是否为空，决定消息面是「摘要+标题」还是「仅标题」。
下一步：06 - 第四步：财报与估值 ------ 财报数据、当前价/涨跌幅、PE/市值、以及财报解读 LLM 怎么用。