在 DeepSeek Harness (DSH) 的插件生态中，针对特定研究领域的工具能显著提升工作效率。对于从事资产定价或机器学习研究的用户，从文献搜集到最终报告生成的流程往往繁琐且耗时。z-asset/za_report 旨在解决这一痛点，将学术写作的各个环节整合进 DSH 的工作流中。
插件定位¶
这是一款学术写作插件，由 Z-Asset 维护，专注于资产定价与机器学习/深度学习研究。它将文献综述、数据处理、模型训练和报告生成等功能打包，服务于实证资产定价（如因子模型、横截面收益预测）以及机器学习应用的研究场景。
核心功能¶
该插件提供以下主要能力：
- 文献综述：协助梳理相关论文，提供文献支持。
- 数据处理：协助寻找数据或评估数据集。
- 模型训练：支持回归分析、机器学习模型训练及横截面收益预测。
- 写报告：支持论文撰写与章节起草。
- 做 PPT：支持生成演讲 PPT、Beamer 演示文稿及 Job Market Talk。
安装与启用¶
安装插件需要使用官方命令。在执行前，请确保你的 DSH 环境配置正确。
dsh plugin --profile <你的profile> add zresearch-report
安装完成后，插件会自动加载对应 skill，你无需手动配置额外文件。
使用方法¶
在 DSH 会话中，直接用自然语言提问即可触发相应功能。插件会根据任务自动调用后台的 worker 和 critic 角色。
- 文献综述：问「帮我做文献综述 / 找相关论文」
- 数据处理：问「帮我找数据 / 评估数据集」
- 模型训练：问「跑回归 / 训练 ML 模型 / 横截面收益预测」
- 写报告：问「写论文 / 起草章节」
- 做 PPT：问「做演讲 PPT / Beamer / job market talk」
技术结构¶
该插件内部采用 skill 结构组织，包含主 skill 定义以及 references 目录。references 目录下定义了 worker/critic 角色以及针对资产定价+ML/DL 领域的校准配置（domain-profile）。其核心依赖包括 @deepseek-ai/cordis 和 @deepseek-ai/dsh-skill，基于 MIT 许可证发布。
注意事项¶
- 运行权限：插件以当前 DSH 进程的权限运行，请确保在安装前检查源码与许可证。
- 适用人群：主要面向需要撰写学术论文或演讲材料的资产定价及机器学习研究人员。
总结¶
z-asset/za_report 通过将学术写作流程标准化，减少了从数据处理到文档生成的中间环节。对于需要频繁产出高质量报告的研究人员，这是一个可以直接落地的工具。更多细节可查阅插件目录或 GitHub 仓库。
