前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏用通用大模型或普通 Agent 寫陌生行業的深度調研，常見問題是：開篇術語堆疊、主體像廠商宣傳稿、缺少自研成本與採購選型的成對論證，交付物也難以直接呈報（表格口徑不一、缺少 Word 三級目錄、易出現無來源數據）。Xiaobai-Research（小白深度調研引擎 v1.0）面向 DSH 與 Agent Skills 生態，把「白話時間線、技術瓶頸穿透、自研/採購博弈、立項反推缺口」寫進技能規範，並附帶質量門禁腳本與 Markdown 轉 DOCX 排版流水線。
下面介紹插件定位、能力與安裝用法；事實以 GitHub 倉庫 README 爲準。
這是什麼¶
Xiaobai-Research 由維護者 Wattson-Law 發佈，在 SkillHub 分類爲聯網工具，GitHub 倉庫 Wattson-Law/Xiaobai-Reasearch（Release 標註 v1.0.0，MIT 許可證）。
一句話定位：面向個人開發者與團隊公司的深度調研報告生成引擎——方法論聲稱來自對 120+ 份標杆行業/立項報告的逆向蒸餾，輸出側強調出版級 Word（.docx）直出（含三級自動目錄），並在正文規範中納入自研成本覈算與外部採購選型的成對論證。
核心機制與功能¶
方法論模塊（技能內規範）¶
README 將蒸餾語料歸納爲四類（合計 122 份樣本），並對應四類寫作模塊：
| 語料類型 | 提煉模塊（README 表述） |
|---|---|
| 前沿科技與重大專項立項 | 「2.1 零門檻白話時間線」+「9.4 科研立項反推缺口」 |
| 工業智能與專機系統選型 | 「五維技術瓶頸穿透模型（BPS）」——機理、感知、決策、安全、證據 |
| 企業級軟件與信創平臺對比 | 「自研 vs. 採購三角博弈模型（MBAI）」——自研 / 採購 / 拆分 |
| 產業市場與供應鏈盡調 | 「六大標準對比表 + 零幻覺錨定規範（SGAR）」 |
Agent 側核心目錄爲 skills/research-report/，主指令在 SKILL.md；結構、難點與自研論證、表格、版式分別見 references/ 下四份 Markdown。
DSH 掛載後的原生工具¶
通過 DSH 安裝後，插件會掛載 research-report 技能，並向 Agent 註冊兩個工具（名稱以 README 爲準）：
check_research_report_threads：對報告 Markdown 源稿做雙主線啓發式門禁（技術難點判據 + 自研代價博弈相關信號）。build_research_report_docx：將 Markdown 編譯爲帶三級自動目錄的規範.docx。
命令行腳本（可脫離 Agent 使用）¶
倉庫提供獨立 Python 腳本（依賴 Python 3.9+ 且環境需包含 lxml；python-docx 與 mistune 在 vendor/ 內，README 稱無需額外 pip 安裝這兩者）：
python skills/research-report/scripts/check_threads.py 調研報告.md
上一步對源稿做章節級自檢（難點詞、自研詞、優劣成對及第 9 章難點矩陣等，具體規則見腳本與 references）。
python skills/research-report/scripts/build_docx.py 調研報告.md --out 調研報告.docx
這一步生成標準版式 Word，README 說明會插入三級自動目錄、刷新頁碼字段，並支持中文路徑與跨平臺降級。
ERQI 基線（項目自述）¶
README 給出 ERQI™（Executive Research Quality Index） 與 72 輪雙盲對照的自述量化表（相對「通用大模型基線」「傳統人工初級分析師」與本插件 v1.0）。若你在對外材料中引用這些百分比，應標明來源爲項目 README 的評測描述，而非第三方獨立審計。
安裝與啓用¶
方式一：DSH CLI（推薦）¶
官方安裝命令如下：
dsh plugin add github:Wattson-Law/Xiaobai-Reasearch
安裝完成後，在 DSH 會話中通過已掛載的 research-report 技能與上述兩個原生工具協作生成、校驗並導出報告。
方式二：通用 Agent Skill¶
README 另給出手動拷貝技能目錄的方式，或從 Releases 下載 research-report-skill-v1.0-clean.zip / dsh-plugin-research-report-v1.0.zip。適用於 DSH、Claude Code、Codex、Cursor 等兼容 Agent Skills 的環境。
方式三：僅使用排版與門禁腳本¶
下載倉庫或 Release 包解壓後，在倉庫根目錄按「核心機制與功能」中的兩條 python 命令處理本地 Markdown 即可。
典型用法（可復現路徑）¶
- 在 Agent 中加載
research-report技能，按SKILL.md與references/規範生成九章骨架的調研 Markdown（含 2.1 白話時間線與自研/採購成對章節）。 - 生成過程中或成稿後調用
check_research_report_threads（或運行check_threads.py）做門禁掃描，按輸出修正缺失的難點判據、自研代價配對或表格口徑。 - 定稿後調用
build_research_report_docx（或運行build_docx.py）得到.docx；Windows 環境下 README 還列出update_word_fields.ps1、render_with_word.ps1用於 COM 刷新目錄頁碼與渲染校驗。
倉庫 package.json 中插件包名爲 dsh-plugin-research-report，版本 1.0.0，對 Cordis 的 peerDependencies 爲 cordis >= 3.0.0。
適用場景與注意¶
適合誰：需要快速進入陌生賽道、又要交付可呈報 Word 的個人開發者、研發團隊或企業內部分析角色；尤其關注「技術物理邊界 + 自研/採購抉擇」雙主線的立項或選型材料。
使用注意：
- 插件與腳本以當前 DSH / 本機 Python 進程權限運行；安裝前請閱讀倉庫源碼與 MIT License，確認網絡與文件訪問範圍可接受。
- 聯網檢索與外部證據仍依賴 Agent 與你在 Harness 中的工具配置；本插件側重結構與質量規範、門禁與 DOCX 排版，不能替代你對來源真實性的終審。
- SkillHub 目錄頁 Wattson-Law/Xiaobai-Reasearch 爲社區索引，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；星標等元數據以 GitHub 頁面實時爲準（線索抓取時爲 1 star）。
結尾¶
Xiaobai-Research 把深度調研從「長 Prompt」收斂爲可執行的 Skill 規範、啓發式門禁與確定性 DOCX 流水線，並在 DSH 裏以兩個原生工具對接 Agent 工作流。若要安裝或查看 Release 與評測說明，可訪問 SkillHub 插件頁 與 GitHub 倉庫。
