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AI 编程常因 “不懂量化场景术语” 误解需求（如把 “止损” 理解为 “平仓”），天勤的 “函数示例库 + 场景模板” 能给 AI 提供 “参考样本”，让需求理解准确率提升至 95%。
1、每个函数都带具体用法例子：天勤文档里，下单函数 TqOrder、回测函数 TqBacktest 等都有 “输入参数 + 输出结果 + 错误案例”，比如 “TqOrder (symbol='RB2310', price=4000, volume=10, direction='BUY')” 的完整示例，传给 AI 后，AI 能快速理解 “期货下单需要品种、价格、方向等要素”，需求误解率降低 70%。
2、场景化策略模板库：提供 “均线策略”“日内回转” 等 20 + 量化场景模板，每个模板含 “自然语言需求 + AI 生成代码 + 天勤适配修改”，比如 “需求：当价格涨破 20 日均线买入”，模板里有对应的 prompt 和代码，用户可直接套用格式提问，AI 生成符合场景的代码概率提升 80%。
3、实时纠错反馈机制：当天勤检测到 AI 生成的代码不符合函数规范（如漏写持仓判断参数），会自动弹出 “正确示例对比”，比如标注 “参考 TqPosition 示例：需先获取持仓再判断下单条件”，并同步给 AI 作为修正依据，后续同类需求理解更精准。
用天勤例子引导 AI 后，新手 “说需求→出代码” 的反复沟通次数从 5 次减少到 1 次，策略开发效率提升 60%。
发布于2025-7-24 12:05 拉萨
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