写在前面
说实话，刚开始用 MTC 的时候，我也跟大多数人一样，就是把它当成一个高级点的聊天工具。直到有一次，我发现自己每天早上都要花将近一个小时浏览各种财经网站、整理新闻、记录股票数据——这些重复性工作占用了我太多精力。那时候我就想，能不能让 MTC 帮我做这些事？
经过一段时间的摸索和实践，我搭建了两套基于 MTC + 飞书的自动化工作流。今天把它们分享出来，希望能给同样有需要的朋友一些参考。
第一个自动化：每日 AI 新闻简报
为什么做这个
做财经相关工作的朋友应该都有同感：信息太多了。每天早上打开各种 App，推送消息铺天盖地，真正有价值的内容却需要自己去筛选。我试过用 RSS 订阅，也试过各种资讯聚合工具，但总觉得不够灵活——要么信息太杂，要么错过重要内容。
我的需求其实挺明确的：
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每天早上自动抓取前 24 小时的财经热点
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按重要性排序，不要一股脑丢给我
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覆盖产品发布、宏观政策、行业动态几个维度
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最后输出一个干净的列表，我扫一眼就能知道今天该关注什么
配置过程
【图一
】
这里贴的是自动化任务的配置截图，展示了任务名称、触发时间和指令内容
打开 MTC 的自动化任务配置，我设置了每天晚上 21:38 执行。选择这个时间有几个考虑：一是美股开盘前能拿到当天的信息，二是国内财经媒体的日更内容基本都已经发布了，三是这个点我还没睡，如果简报有问题可以及时干预。
指令部分我写得比较细：
搜索 24 小时内的财经行业的热点新闻，覆盖以下方面：
1. 重要产品发布或功能更新全球财经要闻，只看热度值
2. 宏观
3. 微观
4. 行业标准与规范动态（各大短视频平台热议财经话题）
输出要求：
- 按重要性排序，列出 10-30 条新闻
说实话，这个指令我调了好几版。最开始写得比较笼统，结果 MTC 给的内容要么太宽泛，要么漏掉一些我觉得重要的信息。后来我把"热度值"这个标准明确写出来，输出质量就稳定多了。
实际效果
运行了一个月下来，这个简报帮我省了不少时间。以前早上刷资讯要 40 分钟到一个小时，现在 5 分钟扫完 MTC 生成的列表，有感兴趣的再点进去看详情。更重要的是，它不会漏掉重要信息——人工浏览的时候经常会因为标题不够吸引人而错过一些关键内容，但 MTC 会按我设定的标准全面检索。
有一个意外的收获：因为输出格式是结构化的，我后来把它接入了飞书文档，每天自动归档。现在回头看，相当于有了一份自己的财经新闻数据库，需要查什么历史信息很方便。
第二个自动化：股票价格与龙虎榜数据追踪
背景和需求
这个需求比新闻简报更复杂一些。我做短线交易，每天需要关注龙虎榜数据，看看哪些股票有大资金进出。但龙虎榜只是第一步，更重要的是要结合股价走势、相关新闻来做判断。
以前的工作流是这样的：
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打开交易软件看龙虎榜
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把感兴趣的股票代码记下来
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逐个搜索这些股票的相关新闻
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在 Excel 里记录分析要点
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第二天开盘前再复习一遍
整个过程耗时且容易遗漏。而且数据散落在各个地方，复盘的时候很难回溯。
解决方案：MTC + 飞书多维表格
【图二
】
这里贴的是 MTC 正在执行股票数据查询任务的截图，可以看到 Lark CLI 的身份验证和飞书连接过程
这个自动化的核心思路是：用 MTC 做数据收集和初步分析，用飞书多维表格做结构化存储和后续处理。
具体指令设计：
根据龙虎榜股票搜索对应的热度值 & 搜索每只股票的相关新闻
执行后，MTC 会：
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获取当日龙虎榜数据
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对每只股票搜索热度值和相关新闻
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将整理后的数据写入飞书多维表格
技术实现的关键点
这里有几个踩过的坑值得分享：
第一，飞书授权的问题。 最开始我直接用 MTC 操作飞书，总是提示权限不足。后来才搞明白需要先通过 Lark CLI 完成身份验证。截图里能看到那个授权提示框，点进去按流程走一遍，后面就顺畅了。
第二，表格结构设计。 我一开始想得太简单，就一个表塞所有数据。结果跑了一周发现很难用——数据量一大就乱。后来拆成了几个关联表：主表存股票基本信息，子表存每日龙虎榜数据，再有一个表存相关新闻链接。这样查起来清晰多了。
第三，数据更新频率。 龙虎榜是每天收盘后发布的，所以我设置的是每天晚上 9 点半执行。但如果当天有特别重要的消息，我也会手动触发一次，让 MTC 补充抓取。
实际运行效果
这套流程跑起来之后，我的 nightly routine 轻松了很多。以前手动整理这些数据至少要 1 个半小时，现在 MTC 自动跑，我只需要花 10 分钟过一遍结果，把特别关注的股票标记出来就行。
更重要的是数据沉淀下来了。飞书表格里现在积累了两个月的数据，我能很直观地看到哪些股票频繁上榜、哪些席位经常联动、某只股票上榜后的走势规律——这些都是以前散落在各处、没法系统分析的信息。
一些心得和技巧
关于指令编写
用了这么久 MTC，我觉得写好指令有几个要点：
1. 明确输出格式
不要只说"给我总结一下"，要具体到"按重要性排序，列出 10-30 条"。MTC 很听话，你描述得越清楚，输出越符合预期。
2. 设定筛选标准
比如我在新闻简报里加了"只看热度值"这个限制，就是为了过滤掉那些标题党但实质内容空洞的报道。这个标准可以根据你的需求调整，关键是要有标准。
3. 分步骤描述复杂任务
像股票数据追踪这种多环节的任务，我会把流程拆清楚：先获取龙虎榜，再逐个查热度，最后整理输出。MTC 能很好地理解这种步骤化的指令。
关于自动化触发时机
我两个任务都设在了晚上 9 点半左右，这是根据内容发布规律定的。财经新闻晚上 8 点后基本出完了，龙虎榜数据收盘后 1-2 小时也能拿到。选对时间点，能确保 MTC 抓取到最完整的信息。
当然，MTC 也支持手动触发。遇到特殊情况，比如盘中突发重大消息，我可以随时让它补跑一轮。
关于与飞书的联动
飞书多维表格真的是个好东西，和 MTC 配合起来用，相当于有了一个轻量级的数据库。我现在的用法是：
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MTC 负责"收集和处理"
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飞书表格负责"存储和展示"
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我在飞书里做"分析和决策"
三者分工明确，效率很高。
还可以怎么玩
分享两个我打算尝试的方向：
1. 多任务串联
现在的两个自动化是独立的，但完全可以串起来。比如新闻简报里如果出现了某家公司的重大消息，自动触发股票追踪，看看这家公司相关的股票有没有异动。
2. 移动端场景
MTC 在手机上也能用，我打算把简报功能做成每天早上推送给我，这样连打开 App 的动作都省了，醒来直接看总结。
总结
回过头来看，MTC 对我来说最大的价值不是"能回答更复杂的问题"，而是"能持续跟进、逐步深入"。新闻简报和股票追踪这两个场景，本质上都是"持续收集信息、定期整理输出"的模式，正好契合 MTC 多轮对话、上下文记忆的特点。
如果你也有类似的需求——每天或每周都要重复做一些信息收集和整理的工作——不妨试着用 MTC 自动化来解。刚开始可能需要花点时间调指令、搭流程，但一旦跑顺了，省下来的时间和精力是非常可观的。
最后，感谢 TRAE 团队做出这么好的产品，也期待看到更多朋友的 MTC 使用技巧分享。
注：本文提到的两个自动化任务均基于 TRAE MTC 功能实现，结合飞书多维表格完成数据存储。具体操作可根据个人需求调整指令和触发条件。