為什麼想測

9 月底，Claude Code 的雲端 session 正式推出，Pro 和 Max 訂閱者可以領一筆只能用在雲端的額度，我的 Max 方案領到美金 $250，11/5 到期。領取期限已經過了，不過沒領到也沒關係：每天自動跑的排程本來就不扣這筆額度，扣的是訂閱用量（第 4 節坑 7）。

介紹文章很多，大多是在講「關上電腦它還會繼續跑」「手機也能下指令」。但我比較想知道的是：

• 實際丟一個真的專案上去，它能做到什麼程度？
• 那筆額度到底怎麼扣？用得完嗎？
• 雲端跟本機差在哪，會不會有本機遇不到的問題？

所以我不看介紹，直接拿它從零做一個每天要跑的東西：每個交易日早上 8 點多，自動收集前一天的大盤、法人、類股、ETF 和新聞，整理好送到我的 Telegram。

選這個題目，是因為它剛好用得到雲端的兩個功能：「寫程式」用雲端 session，「每天自動跑」用排程（Routines）。而且收集盤前資訊是很多人每天都要花時間做的事。

先說清楚：

• 這是我自己好奇做的測試，沒有業配。
• 報告只整理公開資訊，不構成投資建議。 觀察清單只放大盤和 ETF，不碰個股。
• 開發和測試是 2026-10-07～10-09，之後排程每個交易日都還在跑；我用的是 Max 方案。

先講結論

1. 開發 3 個版本，總共花了美金 $22，都從雲端額度扣。 每天的排程跑一次約美金 $0.34～0.50（Claude Code 估算的 API 價格），但排程不扣雲端額度，扣的是訂閱用量。
2. 最大的坑不在 AI，在「雲端主機的位置」。 同一支程式，在台灣跑全部正常，搬到雲端就被證交所擋。而且擋頁回的是 HTTP 200，只看狀態碼會以為成功。
3. 雲端 session 是「做東西的地方」，不是「放東西的地方」。 適合有頭有尾、材料在 GitHub 上、你不用在電腦前的工作。要每天跑，要靠排程。
4. AI 寫的程式和報告，數字很準。 這幾天的報告都用另外寫的程式核對，AI 寫出來的數字全部正確。關鍵在設計：數字由程式算好，AI 只負責照抄和寫文字。
5. 對投資人來說：每天早上一則訊息，看完前一天的大盤、法人、ETF 和新聞重點。但它只整理資訊，不推薦、不預測。

下面照順序講。

先看成果：每天早上收到什麼

每個交易日 08:07，排程會自動跑，大約 2 分鐘後，我的 Telegram 就會收到一則「盤前整理」：

最上面是 AI 寫的「今日重點」。這是 10/8 早上那份（資料日 10/7）：

1. 加權指數小跌（-0.03%），但上漲 588 家多於下跌 387 家，兩者方向不一致；外資、投信、自營商三者都是賣超。
2. 三大法人合計 -241.6 億、外資 -130.4 億；鉅亨網內文列出的外資賣超前 10 名裡，有觀察清單的 0050（內文寫 2.41萬張，JSON 外資 -24,147 張）。
3. 今天的行事曆有行政院會、內政部公布 9 月人口統計、財政部公布 9 月進出口統計，以及多家公司法人說明會；觀察清單 ETF 今天沒有除息。

下面是數字和新聞：

• 大盤：加權指數、成交金額、上漲和下跌各幾家
• 法人：外資、投信、自營商的買賣超（這三類機構投資人合稱「三大法人」）
• 融資融券：投資人借錢買股（融資）、借股票來賣（融券）的餘額變化
• 類股：漲最多、跌最多的前三個產業
• ETF：觀察清單 5 檔的收盤、漲跌、外資和投信的買賣超
• 近期除息、新聞（5～8 則，每則附 1～2 句摘要）、今天要注意（當天的財經行事曆）

休市的日子（例如 10/9 國慶補假）只會收到一行「今天休市，不發盤前整理。」完整範例在 GitHub：https://github.com/timwei0801/claude-cloud-premarket-brief/blob/main/examples/report-2026-10-08.md

給股民：它幫你省了什麼、有什麼限制

省了什麼：以前開盤前，我要自己開證交所看法人、翻好幾個新聞網站，再看一下自己的 ETF。現在早上一則訊息就看完，新聞也先幫我挑過、寫好摘要。

準不準：報告裡的數字是程式從證交所抓下來算好的，AI 只負責照抄和寫文字。我另外寫了一支程式，把每份報告上的 42 個數字跟證交所再對一次，到 10/15 為止，寫出來的數字都正確；證交所擋掉、抓不到的資料，報告會寫「無資料」，不會自己填（第 5 節）。

限制：

• 只有大盤和 5 檔 ETF，沒有個股。
• 只整理資訊，不推薦、不預測。 新聞裡分析師的看法、目標價，刻意不寫進報告。
• 新聞只看 Yahoo 股市、經濟日報、鉅亨網三家。
• 證交所偶爾會擋雲端的主機，那天某些資料會寫「無資料」。

不會寫程式能用嗎？ 老實說有門檻，但不用自己寫程式：

• 要有 Claude 的 Pro 或 Max 訂閱、一個 GitHub 帳號、Telegram。
• 把我放在 GitHub 的專案複製一份到自己的帳號，照 README 建一個 Telegram 機器人、一個雲端環境、一個排程。我第一次弄，設定的部分大約花了 40 分鐘。
• 每天跑一次，大約用掉美金 $0.5 等值的訂閱用量（Claude Code 的估算）。Pro 的用量上限比 Max 低，每天跑會佔掉一部分。
• 觀察清單在 config.toml，可以換成你自己關心的 ETF。

深入篇：#2（10/30）給股民的設定教學，從複製專案到收到第一則訊息，一步一步附截圖。

下面開始是技術細節，想知道雲端 session 怎麼用、踩了哪些坑的人再往下看。

1. 雲端 session 和排程，到底是什麼

雲端 session

一句話：把 Claude Code 搬到 Anthropic 的主機上跑。 你丟一個任務就可以關電腦，它會繼續做，做完把改動推到 GitHub 的分支，你看過再合併。

一開始我以為「放在雲端」就代表它可以一直開著，後來才搞清楚：它是做東西的地方，不是放東西的地方。 主機是臨時借的，閒置幾分鐘就暫停，之後可能被回收。做完的東西要推回 GitHub 才留得下來。

排程（Routines）

要「每天自動跑」，要用另一個功能：排程。設定一段指示、一個 repo、一個觸發條件（排程、API、GitHub 事件），時間到了它就開一個新的雲端 session 照著做。最短間隔是一小時，目前還是 research preview。

什麼任務適合丟給它

我整理出四個特徵：

1. 材料都在 GitHub 上，不需要你電腦裡的東西。
2. 是一件有開始、有結束的工作，不是要一直開著的服務。
3. 你不用在電腦前：丟了就走，用手機看結果。
4. 成品有地方放：GitHub 的分支、PR，或像這次送到 Telegram。

深入篇：#1（10/23）雲端 session 該不該用、本機／雲端／Remote Control 怎麼選、第一個任務怎麼下。

2. 實驗怎麼設計

分工

本機（我 + Claude Code）：寫規格、審 PR
        │
        ▼
雲端 session：照規格從零寫程式，開 PR          ← 扣雲端額度
        │  合併
        ▼
排程：每個交易日 08:07 開一個雲端 session      ← 扣訂閱用量
   程式抓資料、算好數字 → AI 讀新聞、寫報告 → 送 Telegram → 存回 GitHub

程式碼全部讓雲端 session 從零寫，我不自己寫。我在本機用 Claude Code 做兩件事：先把規格寫清楚（要抓哪些資料、怎麼算、報告長怎樣），PR 開出來後在本機審過再合併。這也是官方建議的用法：本機規劃、雲端執行。

數字由程式算，AI 只照抄

盤前資訊最怕數字錯。所以我刻意把工作切開：

• 程式負責抓證交所的資料，把每個數字算好、格式化成要顯示的樣子（例如「-66.6 億」）。
• AI負責挑新聞、讀內文、寫整理，數字一律照抄程式給的，不能自己換算，也不能上網另外查。

量什麼

3. 開發過程：三個版本、一個排程

雲端額度從 $250 → $239 → $234 → $228。

幾個讓我意外的地方：

• 它會回頭指出規格的錯。 我在規格寫「外資 = 外資及陸資 + 外資自營商」，它實作時讀到證交所的備註：「外資自營商買賣金額已計入自營商買賣金額」，提醒我這樣會重複計算。那天外資自營商剛好是 0，我自己根本看不出來。
• 它會派一個子代理審自己的程式。 v1 做完後，它另外開一個 agent 對照規格審查，修了 3 個 bug（例如某檔 ETF 沒有成交時，整個流程會中止）。
• 它會在 PR 說明列出「規格沒寫清楚的地方」，v1 列了 27 個，每個都附上它的暫時做法。這比它自己亂決定好太多。

深入篇：#6（11/27）v1 → v2 → v3 怎麼演進，以及怎麼設計才讓 AI 整理資訊又不亂寫。

4. 踩坑實錄

這是這次最有價值的部分。照類型分，每個坑這裡只講重點，細節分在後面幾篇：

• 網路（坑 1、2）→ #3（11/6）
• 額度與費用（坑 7、8）→ #4（11/13）
• 排程、金鑰、介面、外部依賴（坑 3～6、9～11）→ #5（11/20）

雲端主機的網路

坑 1：證交所擋雲端主機，而且擋頁回 200。
同一支程式，在我台灣的電腦上跑，12 個資料來源全通；搬到雲端，證交所開始回「因為安全性考量，您所執行的頁面無法呈現」。更麻煩的是：openapi 的擋頁回 HTTP 200，www 的回 307，而且沒有轉址目標。第一次連線檢查只看狀態碼，結果回報「全部連得到」，其實是錯的。後來改成檢查內容是不是擋頁。

被擋的情況還會越來越嚴：一開始只擋幾個網址，反覆測試之後，原本正常的也開始被擋，冷卻 15 分鐘才恢復。

解法是減少請求：我在本機找到一個網址就能拿到大盤、類股、成交統計和全部 ETF 的收盤價，v1.1 把每次的請求從 12 次降到 6 次，之後只剩 ETF 法人那一支偶爾被擋：到 10/15 為止，10/7 第一次手動執行和 10/14 的排程各被擋一次，其他天都正常。

這件事讓我體會到雲端 session 的一個好處：開發和正式跑都在同一種雲端環境。 如果在本機開發、本機測試，這個問題要等上線才會發現。

坑 2：預設網路連 pypi 都不行；執行中改設定不會生效。
我把網路設成「自訂」，只開需要的網域，結果 pip install 被擋。我在 session 跑到一半時把 pypi 加進允許清單，官方文件說「執行中的 session 約一分鐘內會套用」，但實際上還是被擋，要新開的 session 才生效。好在主機上已經裝好 requests 和 pytest。

坑 3：排程主機的 python3 是 3.11，沒有 requests。
開發用的 session 一直用 Python 3.13 跑得好好的，第一次排程卻找不到 requests。原因是排程主機上的 python3 指到 3.11。它自己發現了，改用 /usr/bin/python3.13 跑完。之後我在指示裡寫死用 3.13。

金鑰

坑 4：Telegram 的 token 放不進官方的金鑰保護。
雲端環境有一個「API 憑證」功能：金鑰存在 Anthropic 那邊，送出請求時才代為加上，Claude 本身看不到。很好，但 Telegram 的 token 是放在網址裡的（/bot<token>/sendMessage）。我把憑證類型的選單整個看過一遍：Bearer、Basic、Body parameter、AWS、GCP、OAuth……全都是放在標頭或內容裡，沒有一個能放進網址。最後只能放環境變數，而設定畫面上就寫著「任何使用此環境的人都能看到這些內容」。我的做法是開一個專用的新 bot，外洩就撤銷。

坑 5：截圖時把 token 一起拍進去了。
建 bot 的時候，我截圖給 Claude 看設定步驟，token 完整入鏡。更有趣的是，我叫它直接從截圖讀 token 去查 chat id，被 Claude Code 的安全檢查擋下來，最後是我自己用瀏覽器查的。

坑 6：GitGuardian 把 AI 造的假 token 當真。
測試裡要驗證「token 不會被印出來」，它自己造了一個 123456789:AAFa… 的假 token，格式太像真的，PR 被 GitGuardian 標成紅燈。下一版改成 fake-bot-token-for-tests-only 就過了。

額度與費用

坑 7：送的額度不能用在排程。
手動開的雲端 session 都是馬上扣額度（$11、$5、$6）。但排程從 10/7 到 10/9 跑了 4 次，額度只在我手動開 session 時減少，排程前後都沒動：10/7 兩次跑完還是 $234，10/8、10/9 跑完還是 $228。在排程那次執行裡輸入 /usage，畫面上的雲端點數也是同一個數字。官方文件寫的是：「Routines draw down subscription usage the same way interactive sessions do」。也就是說，那筆額度適合拿來開發，每天的排程照樣吃你的訂閱用量。

坑 8：想看一次花多少，要在那次執行裡輸入 /usage。
訂閱制沒有「這次花多少錢」的帳單。後來發現 /usage 在雲端 session 裡也能用，一個畫面就看得到：這次的估算費用、用了哪個模型、雲端點數還剩多少。

費用大部分花在「讀」：每做一步，就要把規格、資料重新帶進去一次。真正寫報告的輸出反而很少。照 v2 的 $0.50 算，一個月 21 個交易日大約美金 $10（API 價格換算，訂閱制不另外收）。

介面和文件

坑 9：排程表單會帶入預設值，要一個一個改。
建排程時，環境預設帶到我以前建的「遊戲開發」，連接器預設帶了 3 個（Claude Docs、Gamma 等）。官方文件也提醒：排程執行時，連接器可以不經詢問就寫入。這兩個沒改，就會用錯環境、多開不需要的權限。

坑 10：綠燈不代表成功。
官方文件寫得很清楚：執行紀錄的綠燈只代表主機正常啟動、結束，任務有沒有做好要點進去看。第一次手動執行時，證交所有一個網址被擋，綠燈照亮，報告上 ETF 的法人寫的是「無資料」。

外部依賴

坑 11：GitHub 一出事，整條流程就卡住。
10/7 晚上要開始做 v2，git push 和 GitHub API 都回 500，GitHub 狀態頁掛著「Incident with Git Operations, Pull Requests and Actions」。雲端 session 從 GitHub 拿程式，排程把結果存回 GitHub，GitHub 一出事全部都不能動。等了大約半小時才恢復。

5. 結果：報告長怎樣、準不準

從「抓資料」到「整理」

v1 的報告，數字都對，但比較像「昨天的盤後回顧」：AI 只能照抄數字、只看新聞標題。10/7 那份的開頭只有一句：

前一交易日加權指數收 49,822.55（+110.51，+0.22%），三大法人合計 -192.0 億。

就是把下面的數字重講一遍。v2 開始讓它讀新聞內文，前面「先看成果」的今日重點就是 v2 寫的。其中第 2 點是我最想要的：把法人的數字和新聞內文連起來，還指出我的觀察清單也在裡面。新聞摘要只寫事實，文中分析師的看法、目標價都沒寫進去。

它還會自己處理新聞之間的矛盾：兩篇新聞對同一件事的百分比寫法不同（88.3% 和 99%），它查證不了，就兩個都不寫，並記進踩坑紀錄。

準不準

每份報告都用另外寫的核對程式比對 42 個數字（大盤、法人、融資融券、類股前三、5 檔 ETF 的收盤、漲跌幅、外資、投信），另外檢查有沒有「看好」「目標價」這類用語、有沒有免責聲明。

到 10/15 為止，7 份有數字的報告，寫出來的數字沒有一個錯；被證交所擋的兩次，報告都寫「無資料」並註明缺少，沒有自己填數字。

深入篇：#6（11/27）核對程式怎麼設計、AI 讀原文時的規則（數字要在原文出現、兩篇對不上就不寫）。

6. 花費總表

深入篇：#4（11/13）/usage 怎麼看、錢花在哪，以及 Haiku 4.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1 跑同一天的資料，費用和品質差多少。

7. 想自己架的話，先知道這些

• 要有 GitHub：雲端 session 和排程都靠 GitHub 拿程式、存結果。私人 repo 要讓 Claude 的 GitHub App 看得到。
• 網路先想清楚：預設只能連白名單。要連一般網站，就把網域加進「自訂」，在開 session 之前加。台灣的網站可能會擋國外的主機，先用一支小程式在雲端測一次連線。
• 金鑰：放在標頭的 API，用「API 憑證」保護；像 Telegram 這種放在網址裡的，只能用環境變數，記得用可以隨時撤銷的金鑰。
• 額度：送的額度拿來開發最划算；排程扣的是訂閱用量。
• 量花費：在那次執行裡輸入 /usage。
• 本機規劃、雲端執行：先在本機把規格寫清楚，雲端照著做，PR 回來在本機審。這次三個版本都是這樣做的。

8. 這個系列接下來

報告現在每個交易日早上都會送到我的 Telegram。接下來每週五早上發一篇，每篇回答一個問題：

工具本身也會繼續改。下一版想補台指期夜盤（期交所的資料，要先測雲端連不連得到）、法人連續買賣超幾天這種趨勢、高股息 ETF 的成交量和除息日，結果寫在 #6。

程式碼、規格和踩坑紀錄都放在 GitHub：https://github.com/timwei0801/claude-cloud-premarket-brief 。程式全部是雲端 session 寫的，docs/PITFALLS.md 有這次遇到的每一個坑。

最後想問兩群讀者：

• 如果你是投資人：你每天開盤前，會想看到哪些資訊？留言跟我說，我會拿來決定下一版要加什麼。
• 如果你也拿雲端 session 做過東西：有遇到不一樣的坑嗎？也歡迎留言。