GPU算力租赁价格趋势看板

维护一个本地HTML趋势看板：两年历史数据 + 每日新增采集数据。数据流：

WebSearch采集当日价格 → manual_updates.json → gen_data.py 生成 data.js → index.html 展示

工作流决策

先检查当前工作目录：

• 存在 gen_data.py + manual_updates.json → 执行【每日更新】
• 不存在 → 询问用户是否在当前目录初始化看板 → 执行【初始化看板】

初始化看板（新目录）

1. 复制技能内文件到目标目录：
   • assets/dashboard/index.html → 目标目录
   • assets/dashboard/chart.umd.min.js → 目标目录
   • scripts/gen_data.py → 目标目录
   • scripts/validate.js → 目标目录
2. 按【采集当日价格】获取今日数据，写入 manual_updates.json（数组，单条目）
3. 运行生成与校验（见下）
4. 用 present_files 展示 index.html，告知用户以后说"更新算力租赁价格"即可每日导入

每日更新

1. 按【采集当日价格】获取今日数据
2. 更新 manual_updates.json：追加新条目；若同日期已存在则替换该条目（不允许重复日期）
3. 运行生成与校验
4. 展示 index.html 并简述当日异动（涨跌型号与幅度）

采集当日价格

必读 references/data-sources.md——包含型号清单、搜索关键词、口径差异警告、合理性校验锚点、JSON条目格式。

要点：

• 国内：8卡整机月租（万元/月），10个型号；首选"博士算力猎场 GPU价格日报"
• 国际：单卡按需$/hr，8个型号；以智报星球口径为主锚，避免与最低价口径混用
• 查不到的型号沿用前值并在 source_note 注明；与锚点偏差>±35%需交叉验证

生成与校验

# Windows（本机托管Python）
C:/Users/Administrator/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/python.exe gen_data.py
C:/Users/Administrator/.workbuddy/binaries/node/versions/22.22.2/node.exe validate.js

gen_data.py 会把 manual_updates.json 中所有日常数据合并到月度历史序列（锚点插值），输出 data.js 与 prices.json。validate.js 校验 JS 语法与数值合法性，必须输出 SANITY OK 才算成功。

看板功能（告知用户）

• 双市场切换（🇨🇳8卡月租 / 🌐单卡时租）、区间筛选（2年/1年/6月/3月）
• 每个GPU型号可勾选显隐；统计卡片显示最新价与月/年涨跌幅
• 涨红跌绿；双击 index.html 即可离线打开

注意

• data.js / prices.json 为生成物，勿手动编辑
• gen_data.py 中的 CN_ANCHORS / INTL_ANCHORS 是历史锚点，仅当发现更准确的历史数据时才修改
• 历史月度数据（2024-08～2026-07）为公开锚点插值估算；2026-08-21起为逐日实际采集值，看板 footer 已注明