工具（如Python脚本、Excel插件）的接口，允许后期接入新的数据源（如海外监管文件）或模型（如AI盈利预测），适应投资领域的快速迭代。
五、挑战与应对：需求落地的“暗礁”
需求设计并非坦途，项目组预判了三大挑战：
挑战一：非结构化数据的“噪声”过滤。例如，股吧评论中充斥大量情绪化发言，需通过“语义消歧”技术区分“客观批评”与“恶意攻击”。应对思路：引入“置信度评分”，对每条舆情标注“可信来源”（如权威媒体＞自媒体＞匿名用户）。
挑战二：指标体系的“过度拟合”风险。若指标过多过细，可能导致模型在历史数据中表现优异，实盘却失效。应对思路：采用“奥卡姆剃刀原则”，优先保留“逻辑可解释、数据可追溯”的核心指标，定期（每季度）进行“指标瘦身”。
挑战三：人机分工的“边界模糊”。系统预警与人工判断如何协同？应对思路：明确“系统负责‘是什么’，人工负责‘为什么’”——系统提示“应收账款异常”，分析师则需实地调研确认“是否因放宽信用政策抢占市场”。
六、尾声：需求设计的“初心”
三个月的需求调研与设计，最终凝结为一本200页的《狼眼系统需求规格说明书》。林默在项目总结会上说：“我们不是在造一台冰冷的分析机器，而是在打造一位‘数字合伙人’——它能分担重复劳动，放大人类智慧，让分析师从‘数据搬运工’回归‘价值发现者’的本质。”
窗外，陆家嘴的霓虹灯次第亮起，资本市场的浪潮依旧汹涌。但此刻，项目组眼中看到的不再是混沌的浪花，而是隐藏其中的洋流与暗礁——因为他们知道，狼眼系统即将睁开双眼，用需求设计中植入的“四大支柱”，为投资航行点亮一盏明灯。
下一章，数据抓取的故事即将展开。当第一缕数据流涌入系统，狼眼的狩猎，才算真正开始。