📌 背景與動機
身為一名曾經擔任 QA Engineer目前專注投資的散戶（笑），穩定性與精確度是我的職業本能。原本運行在單機環境的台股監控腳本（twstock.py），雖然能產出精準的台股診斷，但為了實現每日自動化交付(CI/CD)且不佔用本機資源，我決定將其遷移至 GitHub Actions。
🛠 技術棧與工具
語言：Python 3.12
數據源：yfinance (行情)、證交所 API (融資/法人)、財報狗 (大盤估值)
自動化：GitHub Actions (CI/CD)
通知：Discord Webhook
📝 核心優化工作回顧
1. 視覺排版與 UI 還原
在雲端環境中，Discord 的訊息格式與單機終端機有所不同。
多行診斷邏輯：還原了精美的 43MA 監控面板，包含「當前指數」、「生命線」與「乖離率」的階層式呈現。
診斷狀態自動化：根據乖離率區間自動判定 🟢【趨勢延續】、🚨【極度過熱】或 🔥【超跌區】，並提供對應的操作建議。
2. 多源數據整合（Refactoring）
遷移過程中，為了確保數據的穩定性與正確性，進行了多次重構：
估值修復：捨棄了不穩定的證交所原始 JSON API，改為整合**財報狗（StatementDog）**的爬蟲邏輯，精確抓取「成交金額」、「PBR」與「PER」。
Bug 排除（Unit Testing 思維）：修正了數據整合時產生的「單位重複（倍倍）」問題，確保輸出資訊的 Clean Code。
3. 雲端環境適配與運維
Secrets 隔離：將敏感的 Discord Webhook URL 透過 GitHub Actions Secrets 加密保護，符合資安標準。
時區處理：解決了 GitHub Ubuntu Runner 預設 UTC 時間與台北時間（UTC+8）的差異問題。
長訊息切割邏輯：針對 Discord 單則訊息 2000 字的限制，實作了自動切割發送功能，確保報表內容不因字數溢位而遺失。
4. GitHub Actions 性能觀察
Schedule 延遲分析：觀察到 GitHub Free Tier 的 Cron Job 存在排隊（Delay）現象（如 21:05 設定可能延至深夜執行），後續將考慮透過「避峰策略」優化觸發時間。
📊 最終成品展示
系統現在每晚會自動將以下資訊彙整為一則精美報表發送至 Discord：
融資餘額與增減趨勢
大盤估值組合 (成交量、PBR、PER)
43MA 乖離監控診斷
11 項核心標的 KD 掃描 (含 K 值買賣觀望建議)
ETF 折溢價與期貨淨額監控
美債殖利率與外資買賣超排行
💡 結語
重點來了，這兩天跟Gemini一起vibe coding搬遷python到雲端，連最後的工作日誌也幫我寫好了～ 這個時代真的是要懂AI怎樣用才可以大大增加生產力呀！
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