前言¶
在 DSH 里做个股研究，常见做法是临时拉行情、让模型自由发挥，结论往往缺少固定输入、可追溯的计算和可复盘的研究记录。MegaPandas 维护的 dsh-stock-research（npm 包名 @megapandas/dsh-stock-research）是挂在 DeepSeek Harness 上的工作流类插件：以固定数据快照为起点，由主 Agent 协调多个研究角色完成问答、快速研究、深度研究与复盘，并保留快照、证据、估值计算与研究产物。插件不执行交易。
这是什么¶
插件面向 A 股与美股单标的，解决「研究过程可留痕、可验收、可重跑」的问题。研究思路参考 TradingAgents，许可证为 MIT。社区目录页：skillhub.cn/plugins/MegaPandas/dsh-stock-research；源码：github.com/MegaPandas/dsh-stock-research。
程序侧负责采集、估值计算、数字与引用校验，并保存来源、输入和结果；主 Agent 组织角色分析、讨论、风险评估与阶段验收，最终交付报告。研究判断、假设及材料缺口随报告保存，供复盘查阅。
核心功能¶
下面介绍插件 README 中已说明的能力，按使用方式划分。
个股问答：基于采集到的数据快照回答具体问题。
快速与深度研究：主 Agent 组织分析、多空讨论和风险评估，分阶段验收并汇总报告。
| 研究方式 | 分析范围 | 后续流程 |
|---|---|---|
| 快速研究 | 市场、基本面、宏观、公开信息 | 一轮多空讨论，综合风险分析 |
| 深度研究 | 在上述基础上增加经营、地缘政治和交易行为与参与度 | 两轮多空讨论，制定研究计划，分别评估财务、估值和事件风险 |
快速研究适合形成初步判断；深度研究适合进一步检验判断，通常需要更多时间和模型调用。
复盘与重跑：基于既有研究记录复盘，或使用固定输入创建派生运行。
保留研究依据：保存数据快照、证据、产物和采集诊断，方便后续查阅。采集结果和诊断保存在数据目录的 collections/<UUID>.json 中；财务快照含派生指标及计算口径，研究使用估值引擎，计算输入、步骤、算法版本和结果随研究保存，报告通过计算编号引用结果。
公开信息搜索由研究角色按需执行；额度耗尽后需要审批，搜索多次被拒时暂停，由用户或主 Agent 判断是否恢复。
安装与启用¶
安装前需要 Node.js 24.16.0、DSH 0.2.1 系列（从 0.2.1-rc.1 起） 和 pnpm，并在 DSH 中配置模型与凭证。插件以当前 DSH 进程权限运行，安装前应自行查看源码与 MIT 许可证，确认数据来源与网络行为符合你的环境要求。
将插件安装到使用的 profile（以 web 为例）：
dsh plugin --profile web add @megapandas/dsh-stock-research@next
安装后启动对应的 DSH profile；已运行的实例若未自动加载插件，需重启后再使用。自定义 profile 需提供 Agent、工具、模型、命令、会话查询及本地子 Agent 等基础服务。
package.json 中当前版本为 0.2.0-rc.1，通过 npm next 标签发布。
典型用法¶
在聊天中发起研究¶
在 DSH 聊天中直接提出研究需求，例如：
请对 002594.SZ 比亚迪做一次快速个股调研。
请对 NASDAQ:NVDA 做一次深度调研，研究日期为 2026-10-23。
标的需明确交易所：A 股可使用 002594.SZ 或 CN:002594.SZ 等形式，美股使用 NASDAQ:NVDA 或 NYSE:IBM 等形式。研究日期使用 YYYY-MM-DD 格式。默认使用 DSH 数据目录，研究子 Agent 继承当前会话的模型设置。
常用斜杠命令¶
日常可直接与主 Agent 对话；需要明确指定操作时，可使用以下命令（涉及既有研究的操作使用对应的 runId）：
| 命令 | 用途 |
|---|---|
/stock-ask |
基于采集快照回答问题 |
/stock-quick / /stock-deep |
发起快速或深度研究 |
/stock-status |
查看研究状态、任务和阻塞原因 |
/stock-resume |
解决阻塞原因后继续研究 |
/stock-redo |
重做指定任务，并使受影响的下游结果失效 |
/stock-cancel |
取消研究 |
/stock-recover |
确认宿主中断遗留的运行中尝试已经停止 |
/stock-review |
基于既有研究保存独立复盘记忆 |
/stock-replay |
使用固定输入创建派生运行 |
/stock-gc all 会清除缓存、研究运行、草稿和复盘数据，保留 collections/ 中的独立采集快照与诊断；任务运行时不可执行清理，清除后的研究记录无法再用于复盘或重跑。
研究过程概览¶
- 采集数据：问答和研究先执行固定采集流程，取得必需日线后采集其余数据，保存快照和诊断。
- 分析与交接：研究子 Agent 使用固定输入分章节撰写报告，提交正文及结构化交接。
- 验收与汇总：主 Agent 可以追问、要求修改，验收后推进讨论、风险评估和决策，最终交付报告。
配置与数据来源¶
在 DSH Web 界面打开 设置 → 股票研究，可按需调整研究模型与思考强度、免审批搜索次数（公开信息角色默认 8 次免审批搜索）、数据来源、数据目录（通常为 ~/.dsh/stock-research）、网络与缓存、数据新鲜度等。修改后需保存；模型与搜索额度对新任务生效，在途研究保留启动时的设置。
默认启用的来源包括东方财富、Yahoo Finance、腾讯行情、新浪财经、商务部数据中心、FRED 等；雪球和 SEC 默认关闭。启用雪球须填写 Cookie 相关字段；启用 SEC 须提供请求身份、有效联系方式以及已确认的股票 ID 与十位 CIK 映射。公开信息搜索还需在 DSH 中配置搜索后端。
美股固定采集目前以日线、有限的 SEC 财务字段和美国宏观序列为主；未启用 SEC 时不会采集其财务数据。
适用场景与注意¶
适合需要在 DSH 内做 A 股或美股单股调研、并希望保留固定输入与结构化报告的研发者或分析流程搭建者。不适合当作实盘或自动交易工具。
中断与版本方面：重新启动 DSH 不会自动恢复中断的研究，可先 /stock-status，再通过 /stock-recover 与 /stock-resume 处理。遇到 VERSION_UNAVAILABLE 时应新建研究；已保存的历史报告和计算记录仍可读取。若出现 Cannot acquire data-root writer lock，检查是否有其他 DSH 实例使用同一数据目录。
从源码安装时，可在项目目录 npm pack 后安装到 profile：
npm pack
dsh plugin --profile web add "/绝对路径/megapandas-dsh-stock-research-<版本>.tgz"
将路径替换为 npm pack 实际输出的归档路径。
结尾¶
dsh-stock-research 把「固定快照 + 多角色工作流 + 可复盘记录」接到 DSH 聊天与工作流里，便于在可控数据基础上完成快速或深度单股研究。进一步了解可访问 插件目录页 与 GitHub 仓库 及仓库内 docs/README.md 技术文档。
