日常做财经数据复盘、北交所公告整理，需要频繁浏览海量公告PDF、人工提取分红、送转、权益分派数据，重复度极高、效率极低。

VSCode + CodeBuddy（WorkBuddy）AI编程能力

，结合本地 Ollama 大模型，从零搭建了一套

新三板分红公告智能解析专家系统

。全程通过 AI 辅助编码、调试、封装工作流，最终实现：全自动爬取公告、下载PDF、AI结构化解析、入库归档、数据导出，彻底解放人工重复工作。

本文完整记录项目落地全过程，属于标准 AI 编程实战落地案例。

北交所、新三板每日会发布大量权益分派、分红送转公告，传统人工处理存在三大痛点：

因此我决定用 AI 编程快速搭建专属

三、整体技术方案（AI 辅助全流程搭建）

本项目完全依托 CodeBuddy AI 辅助开发，技术栈：Python + Playwright + PDF解析 + Ollama本地大模型 + SQLite。

网页爬取公告列表 → 自动下载PDF原文 → 本地LLM智能解析分红字段 → 结构化入库 → 支持查询/导出报表

使用 Playwright 模拟浏览器访问北交所公告页面，自动抓取当日/历史权益分派公告标题、发布时间、公告链接，无需手动打开网页。AI 辅助我快速处理异步等待、元素定位、翻页逻辑，大幅降低爬虫调试成本。

根据爬取的公告链接自动批量下载PDF文件，自动分类归档到本地目录，避免文件混乱，为后续AI解析提供原始素材。

3. 本地大模型AI解析核心（无云端积分消耗）

不依赖云端AI积分，完全基于本地 Ollama 大模型私有化推理

通过精准 Prompt 工程，让大模型专注财经公告结构化提取，固定输出：分红比例、送转股比例、股权登记日、除权除息日、公告摘要等标准化字段，解决大模型自由输出不可控问题。

AI 解析完成后，自动将非结构化文本转为结构化数据，写入 SQLite 数据库，支持后续一键查询、筛选、统计、导出Excel报表，适合长期复盘。

四、核心极简代码示例（AI辅助生成+优化）

下面是 AI 帮我快速迭代的「本地大模型结构化解析」核心demo，可直接复用：

import ollama

def parse_dividend_by_llm(pdf_text):
    prompt = f"""
你是金融公告结构化提取专家，请严格从以下新三板权益分派公告中提取字段，仅输出JSON：
字段：分红金额、送转股比例、登记日、除息日、公告核心结论
{pdf_text}
    """
    res = ollama.chat(
        model="qwen3.8:27b",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}]
    )
    return res["message"]["content"]


整套项目的爬虫、文件处理、入库、异常捕获、定时逻辑，均通过 CodeBuddy 对话式编程快速完成，极大提升开发效率。

五、使用 WorkBuddy/CodeBuddy 的开发优势

在本项目开发全过程中，AI 编程工具起到了关键作用，也是我最近主力的开发方式：

通过本次 AI 辅助开发，我成功落地了一套

私有化、全自动、可长期复用的新三板分红智能解析Agent

相比传统纯手写开发，借助 WorkBuddy AI 编程能力：

这类轻量化行业智能体，非常适合个人开发者做自动化工具、数据复盘、业务提效，也是当下 AI+自动化 最实用的落地方向。

现在的 AI 编程早已不是简单补代码，而是可以

。配合本地私有化大模型，既能节省云端积分、保护数据隐私，又能快速落地各类个性化自动化工具。

善用 WorkBuddy/CodeBuddy 的 AI 编程能力，可以让普通开发者一人顶一个小团队，快速落地各类自动化、智能化工具。

WorkBuddy实战｜基于本地大模型搭建新三板分红智能解析Agent

产品架构师

人工智能

编程语言

开发工具

基于VSCode与CodeBuddy AI编程，结合本地Ollama大模型，搭建新三板分红公告智能解析系统。实现自动爬取公告、批量下载PDF、AI结构化提取分红数据并入库，支持Excel导出。全程AI辅助编码调试，开发周期缩短60%，零云端积分消耗，提供完整可复用代码示例与实战经验。

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