RakuScan：Claude与Python插件架构确保投资分析的可复现性

这篇文章通过混合Python插件系统，为金融分析中常见的幻觉和代币成本问题提供了一个绝妙的架构解决方案。通过将大语言模型 (LLM) 的角色限制为确定性定量数据的解释器，该系统实现了高可扩展性和可复现性。这是结合传统代码与生成AI优势的实用提示工程和系统设计的杰出案例。