在 DeepSeek Harness (DSH) 的插件生態中，針對特定研究領域的工具能顯著提升工作效率。對於從事資產定價或機器學習研究的用戶，從文獻蒐集到最終報告生成的流程往往繁瑣且耗時。z-asset/za_report 旨在解決這一痛點，將學術寫作的各個環節整合進 DSH 的工作流中。
插件定位¶
這是一款學術寫作插件，由 Z-Asset 維護，專注於資產定價與機器學習/深度學習研究。它將文獻綜述、數據處理、模型訓練和報告生成等功能打包，服務於實證資產定價（如因子模型、橫截面收益預測）以及機器學習應用的研究場景。
核心功能¶
該插件提供以下主要能力：
- 文獻綜述：協助梳理相關論文，提供文獻支持。
- 數據處理：協助尋找數據或評估數據集。
- 模型訓練：支持迴歸分析、機器學習模型訓練及橫截面收益預測。
- 寫報告：支持論文撰寫與章節起草。
- 做 PPT：支持生成演講 PPT、Beamer 演示文稿及 Job Market Talk。
安裝與啓用¶
安裝插件需要使用官方命令。在執行前，請確保你的 DSH 環境配置正確。
dsh plugin --profile <你的profile> add zresearch-report
安裝完成後，插件會自動加載對應 skill，你無需手動配置額外文件。
使用方法¶
在 DSH 會話中，直接用自然語言提問即可觸發相應功能。插件會根據任務自動調用後臺的 worker 和 critic 角色。
- 文獻綜述：問「幫我做文獻綜述 / 找相關論文」
- 數據處理：問「幫我找數據 / 評估數據集」
- 模型訓練：問「跑回歸 / 訓練 ML 模型 / 橫截面收益預測」
- 寫報告：問「寫論文 / 起草章節」
- 做 PPT：問「做演講 PPT / Beamer / job market talk」
技術結構¶
該插件內部採用 skill 結構組織，包含主 skill 定義以及 references 目錄。references 目錄下定義了 worker/critic 角色以及針對資產定價+ML/DL 領域的校準配置（domain-profile）。其核心依賴包括 @deepseek-ai/cordis 和 @deepseek-ai/dsh-skill，基於 MIT 許可證發佈。
注意事項¶
- 運行權限：插件以當前 DSH 進程的權限運行，請確保在安裝前檢查源碼與許可證。
- 適用人羣：主要面向需要撰寫學術論文或演講材料的資產定價及機器學習研究人員。
總結¶
z-asset/za_report 通過將學術寫作流程標準化，減少了從數據處理到文檔生成的中間環節。對於需要頻繁產出高質量報告的研究人員，這是一個可以直接落地的工具。更多細節可查閱插件目錄或 GitHub 倉庫。
