前情提要：過去 29 天，我們從零開始，打造了一個具備財務健檢、保單斷捨離與人生模擬功能的 AI 代理。
本日目標：大結局！我們將盤點這套系統的最終架構，並正式對外開源。

1. 全系統完整架構圖 (The Meat)

這 30 天來，我們沒有用任何一句華麗的 AI 行銷術語，而是扎扎實實地寫出了這套架構：

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|                                  USER INTERFACE                                   |
|               Terminal CLI / OpenCode Agent (.opencode/agents/)                   |
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                                          |
          +-------------------------------+-------------------------------+
          | [/financial-check]            | [/life-simulate]              | [/future-self]
          v                               v                               v
+-----------------------+     +-----------------------+     +-----------------------+
|  6-3-1 Water Basin    |     |  30-Year Lifecycle    |     |  Minimal Viable RAG   |
|  Engine               |     |  State Machine        |     |  (Pure Math Cosine)   |
|  (financial_status)   |     |  (life_state_machine) |     |  (blog_rag_engine)    |
+-----------------------+     +-----------------------+     +-----------------------+
          |                               |                               |
          +-------------------------------+-------------------------------+
                                          |
                                          v
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|                         DATA & API INTEGRATION LAYER                              |
|   +-----------------------+   +-----------------------+   +--------------------+  |
|   | Yahoo Finance API     |   | Dynamic Insurance     |   | Local Mock DB      |  |
|   | (Real-time VT/VOO)    |   | Opportunity Matrix    |   | (Fallback 0.01s)   |  |
|   +-----------------------+   +-----------------------+   +--------------------+  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                          | (State Injection via JSON)
                                          v
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            SUB-AGENT HANDOFF LAYER                                |
|             Financial Advisor Agent (.opencode/agents/financial-advisor.md)       |
|             (Empathetic Coach / Zero Hallucination / Pure Prompt)                 |
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這套系統完美融合了 Python 的運算精準度 與 LLM 的自然語言能力。

2. GitHub 開源釋出

我已經將所有的程式碼、Prompt 與知識庫，打包放到 GitHub 上了。

👉 [GitHub 專案網址] https://github.com/1daniel3333/first-policy-ai

專案開源目錄結構：

first-policy-ai/ (GitHub Repo / OpenCode Skill 根目錄)
├── SKILL.md                          # Skill 宣告與免責聲明
├── commands/                         # OpenCode 子命令行為描述檔案 (.md)
│   ├── financial-check.md            # 財務與防線檢測指令
│   ├── future-self.md                # 來自 60 歲自己的信指令
│   ├── insurance-review.md           # 既有保單缺口分析指令
│   └── life-simulate.md              # 30 年人生平行時空模擬指令
├── advisor_engine.py                 # 陪伴型財務與保險顧問引擎 (RAG)
├── blog_rag_engine.py                # 部落格知識庫的極簡 Cosine 相似度 RAG
├── financial_api.py                  # API 串接與降級機制的 API 端點
├── financial_status.py               # 6-3-1 結構與防禦等級運算 (財務健檢)
├── fire_calculator.py                # FIRE 進度與市場震盪/通膨折現計算
├── fsm.py                            # 人生不同階段有限狀態機 (FSM)
├── historical_simulator.py           # 歷史股市年度實質回報模擬
├── insurance_game_engine.py          # 買錯保險的機會成本 (複利年金運算)
├── life_state_machine.py             # 30 年模擬主要生命狀態轉換
├── parse_policy.py                   # PDF 保單 Markdown 內容前置處理器
├── blog_chunks.json                  # 部落格知識庫切片資料
├── events.json                       # 模擬遊戲內的隨機人生事件庫
├── references/                       # 理財與保險的基本知識庫 markdown
│   ├── financial-basics.md
│   └── insurance-basics.md
└── schemas/                          # 資料驗證 Schema 定義
    ├── financial_profile.json
    └── policy_schema.json

本地 OpenCode 配置目錄結構：
為了讓 AI 運作，你會將 Skill 以及對應的 Agent 放入 OpenCode 目錄中：

~/.config/opencode/
├── agents/
│   └── financial-advisor.md          # 溫暖陪伴型 Sub-Agent 設計定義
└── skills/
    └── first-policy/                 # 將本專案 clone 至此作為 Skill

你只需要把它 clone 下來，丟進 OpenCode，馬上就能擁有一個專屬於你的財務顧問。

3. 完結感言：Agentic AI 的未來

寫了 30 天，我想傳達的最重要觀念是：「不要為 AI 而 AI」。
市面上有一堆花俏的 AI Demo，幫你寫詩、幫你畫圖，但熱潮退去後，誰還在用？

真正的產品，必須解決使用者的痛點（不知道怎麼存錢、買錯保險）。我們用最簡潔的 Python 加上 LLM，解決了這個問題。未來的軟體工程師，不再只是寫 if-else，而是要學會當一個「系統架構師」，把 AI 當作其中一個元件，無縫嵌入到工作流中。

謝謝大家這 30 天的陪伴！祝大家都能早日解鎖 Coast FIRE，我們海灘見！🏄‍♂️

(完)

• 🔗 專案 GitHub 倉庫：first-policy-ai