Tabbit决策端 · 豆包工作
规划任务、映射标的、写报告
- 读懂需求后拆成步骤：先打开网站，再逐个查 4 个标的，各取 7 个交易日，最后做对比。
- 把口语化的词落成真实标的——「黄金」落到跟踪国内金价的场内基金，「宇树科技」落到 688836。
- 清洗数据、做归一化，然后在对话里直接渲染图表和表格。
真实录屏 · 一条指令 · 4 个标的 · 7 个交易日
一条指令，四个标的，七个交易日。豆包工作负责规划，Tabbit 负责动手。
豆包工作读懂一句话，调用 Tabbit；Tabbit 在真实浏览器里打开东方财富取数。随后 Agent 清洗数据，把每个标的按首日收盘价归一化成 100，让 9 元的 ETF 和 1195 港元的股票能画在同一张图上，最后直接产出报告：折线图、每日明细表、7 日汇总和一段结论。
- 4
- 个标的，3 个市场
- 7
- 个交易日
- 1
- 条指令
- 5m 56s
- 屏幕上的任务耗时
豆包工作 × Tabbit任务收集股票趋势用时5m 56s
当时输入的指令
@Tabbit 打开 https://www.eastmoney.com/default.html 帮我查找智谱、MiniMax、宇树科技以及黄金最近 7 天的股价变化趋势
@Tabbit 用来把「操作浏览器」这件事交给 Tabbit，后面全是自然语言。
00 · 完整录屏
看 Agent 把活交给浏览器
41 秒、无剪辑。右边豆包工作一直在规划，左边 Tabbit 一直在浏览。本页后面出现的每一个数字，都来自这一次会话。
01 — 谁决策，谁执行
两个角色，一件事
整个过程没有写死的脚本。一边决定做什么，另一边在浏览器里真的把它做出来。
执行端 · Tabbit
驱动真实浏览器，而不是无头脚本
- 用普通浏览器会话打开东方财富，读的是人本来会读的那些页面。
- 过程可见：左下角胶囊一直显示任务名和已用时间。
- 第一次抓取返回 0 条结果时，Agent 没有停，而是改用站点搜索接口继续取数。
02 — 执行链路
从一句话到一份报告，五步
时间点来自录屏。
- 0100:00
指令输入
一句话里包含 4 个标的、1 个网站和一段日期区间，用 @Tabbit 把浏览器操作交出去。
- 0200:00 – 00:05
先规划，再打开页面
豆包工作先读取 Tabbit 的调用说明，然后打开东方财富主页并确认加载正常。
- 0300:05 – 00:20
标的映射，以及第一次失败
「黄金」映射到跟踪国内金价、交投活跃的 518880；MiniMax 映射到 00100；智谱映射到 02513；宇树科技映射到 688836。第一次抓取返回 0 条，Agent 随即改用站点搜索接口。
- 0400:20 – 00:30
数据清洗与归一化
每个标的各 7 个交易日。由于价格差了两个量级，全部以 8/25 收盘价为 100 做归一化。
- 0500:30 – 00:40
报告渲染
归一化折线图、带日涨跌幅的每日收盘价表、7 日累计汇总，以及一段结论。
03 — 产出结果
一张图、三张表、一段结论
Agent 把每个标的都按 8/25 收盘价换算成 100，9 元的 ETF 和 1195 港元的股票才能放在同一个坐标系里比较。下面所有内容都由报告里的数字渲染而成。
相对点位：8/25 收盘 = 100
越高代表区间内越强，虚线是基准线。
MiniMax-W119.4智谱104.9宇树科技-W92.2黄金 ETF（华安）95.3
基准 100
每日收盘价与当日涨跌幅
| 日期 | MiniMax-W港元 | 智谱港元 | 宇树科技-W元 | 黄金 ETF（华安）元 |
|---|---|---|---|---|
| 08-26 | 303.00▲ 1.13% | 1030.00▼ 2.74% | 591.53▼ 1.87% | 9.517▼ 0.17% |
| 08-27 | 314.60▲ 3.83% | 1160.00▲ 12.62% | 615.03▲ 3.97% | 9.446▼ 0.75% |
| 08-28 | 300.40▼ 4.51% | 1090.00▼ 6.03% | 585.00▼ 4.88% | 9.475▲ 0.31% |
| 08-31 | 349.00▲ 16.18% | 1195.00▲ 9.63% | 564.90▼ 3.44% | 9.135▼ 3.59% |
| 09-01 | 336.80▼ 3.50% | 1179.00▼ 1.34% | 571.10▲ 1.10% | 9.118▼ 0.19% |
| 09-02 | 342.60▲ 1.72% | 1117.00▼ 5.26% | 546.02▼ 4.39% | 8.902▼ 2.37% |
| 09-03 | 357.80▲ 4.44% | 1111.00▼ 0.54% | 555.65▲ 1.76% | 9.085▲ 2.06% |
09-03 为盘中数据，不是收盘价。
7 个交易日，一张表（8/25 收盘 → 9/3 盘中）
| 标的 | 区间表现 | 区间最高收盘 | 区间最低收盘 | 区间特征 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax-W00100 | +19.43% | 357.8009-03 | 300.4008-28 | 最强的一段；8/31 单日 +16.18% 后继续走高。 |
| 智谱02513 | +4.91% | 1195.0008-31 | 1030.0008-26 | 宽幅震荡，单日涨跌常超 5%–12%，冲高后回落。 |
| 宇树科技-W688836 | −7.82% | 615.0308-27 | 546.0209-02 | 趋势向下，区间内只有三天收红。 |
| 黄金 ETF（华安）518880 | −4.70% | 9.51708-26 | 8.90209-02 | 以阴跌为主，8/31 单日 −3.59%。 |
本页为产品能力演示，不构成任何投资建议。数值口径与录屏报告一致：以 8/25 收盘为基准，9/3 盘中为终点，数据来自东方财富。
04 — 为什么成立
这套组合靠三件事站住
都跟模型有多大没关系。
01
浏览器本身就是接口
东方财富不需要 API Key、不需要 SDK、也不用写爬虫脚本。人能读的页面，Agent 就能读，包括必须点一下才渲染出来的页面。
02
归一化是最容易被跳过的一步
把 9 元的基金和 1195 港元的股票画在同一根轴上，你只会得到一条贴地的直线。把每个序列按首日收盘价归一化，四个量级完全不同的标的才变得可比。
03
产出物本身就是交付物
拿到的不是一堆等着清洗的 JSON，而是可以直接贴进汇报材料的图、表和结论。
05 — 复刻指南
四句话让这次运行更顺
直接复制给任何能调用 Tabbit 的 Agent。
01
明确指定权威站点和 URL
把站点和具体网址写清楚，Agent 就不会在五个不同来源之间来回比对数字。可以直接复用本页顶部那条指令。
02
价格量级差得多时，主动要求归一化
这一句话就是把四个互不相干的报价变成一张可比图表的关键。
Prompt
若标的价格跨度较大，请以首日收盘价 = 100 进行归一化处理，并在同一折线图中对比。
03
允许它映射泛化概念，但要求它写明映射
「黄金」「机器人龙头」这类词本身不是标的。让 Agent 说明它到底选了哪只证券，你才能复核，而不是靠猜。
Prompt
请在报告开头注明各概念映射的具体证券标的与代码。
04
约束输出格式
富媒体表格和图表才是重点。提前说清楚，就省掉「再总结一遍」的来回。
Prompt
请按如下结构输出：1）标的映射及数据来源；2）归一化趋势折线图；3）每日收盘价与涨跌幅表；4）7 日汇总与关键结论。
06 — 继续阅读
Agent + Tabbit 案例系列
同一个套路，五种不同的活：通用 Agent 负责思考，Tabbit 负责浏览。
01已上线
跟踪四个标的的 7 日走势
豆包工作规划、Tabbit 读东方财富、报告自动渲染。你正在读的就是这一篇。
02已上线
收集热门笔记
千问办公按互动量排序选题，Tabbit 逐篇打开，取回正文与图片素材。
03已上线
逐个录入商品
Codex 准备好资料，Tabbit 在浏览器里把表单一条条填完。
04已上线
填充多维表格
DeepSeek 设计表结构，Tabbit 把 200 条订单从 CSV 写进飞书多维表格。
05已上线
收集每日资讯
WorkBuddy 判断今天该看什么，Tabbit 逐个来源把内容收回来。
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常见问题
看完这个演示，大家最常问的几件事
需要写代码吗？
不需要。整个会话就是在豆包工作里输入一句话。Tabbit 把浏览器控制能力暴露给 Agent，没有脚本、没有要维护的选择器，也不用配无头浏览器。
数据从哪来？
来自东方财富的公开页面，由 Tabbit 在真实浏览器会话里读取。录屏里看到的页面，就是人打开会看到的页面，包括不需要登录的行情页。
为什么要把每个序列归一化成 100？
因为这些标的的价格量级差得太多。8/25 黄金 ETF 收盘约 9.5 元，智谱在 1000 港元以上。放在同一根绝对值轴上，ETF 会变成贴底的一条直线。把每个序列的 8/25 收盘价都设为 100，四个价格水平就变成了四条可比较的走势。
如果页面抓不到数据会怎样？
这次会话里第一次抓取返回了 0 条。Agent 没有停下，而是诊断问题后改用站点搜索接口，之后取数就稳定了。
这算投资建议吗？
不算。这是浏览器 Agent 端到端完成任务的演示。数字只是快照：以 8/25 收盘为基准、9/3 盘中为终点，你看到的时候它们早就过期了。
试一试
让你的 Agent 用上真实浏览器
安装 Tabbit，在你已经在用的 Agent 里 @Tabbit，让它去处理你每天真正要看的那些页面。
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