前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里做个股研究，常见问题是流程散落在对话里：换一只标的就丢进度，阶段之间没有统一清单，报告引用也难以后续核对。自建 prompt 可以覆盖部分环节，但多标的并行时，状态容易互相覆盖，侧栏也缺少一个固定的「研究所」视图。
dsh-stock-research 把投资尽调收成一条工作流：7 个技能驱动 8 阶段框架，每只股票独立档案，侧栏提供概览与发起新尽调。研究依赖模型与网络工具，纯技能、不需要额外 API key（与 README 表述一致）。下文按「是什么 → 能力 → 安装 → 用法 → 实现与注意」说明。
这是什么¶
- 插件名称：
dsh-stock-research - 维护者：liangdabiao
- 分类：工作流（社区目录）
- 版本：0.3.0（见仓库
package.json） - 许可：MIT（liangdabiao）
一句话定位：DSH 上的股票投资尽调工作台——8 阶段研究框架、7 个技能、清单与档案持久化，以及 Web 侧栏「投资尽调」页面。技能方法论源自 Claude-Code-Stock-Deep-Research-Agent（MIT，同作者）。
框架输出的是分析过程与结构化结论，不构成投资建议；README 附有完整免责声明，使用前请自行阅读。
八阶段框架与七个技能¶
八阶段尽调流程¶
对话触发后，模型会细化问题，再按顺序推进八个阶段，最后产出带引用的尽调报告，并做信号评级（README 以绿 / 黄 / 红三档描述）：
- 公司事实底座
- 行业周期分析
- 业务拆解
- 财务质量
- 股权治理
- 市场分歧
- 估值与护城河
- 综合报告（含信号评级）
七个技能（职责摘要）¶
| 技能 | 功能 |
|---|---|
stock-research-executor |
核心引擎：执行 8 阶段流程，多智能体并行研究，生成带引用报告 |
stock-question-refiner |
将股票名/代码细化为结构化尽调指令（投资风格、持有期、风险偏好） |
citation-validator |
校验报告引用准确性、来源质量与格式（A–E 来源分级） |
got-controller |
Graph of Thoughts 控制器，管理研究图状态 |
question-refiner |
通用研究问题细化 |
research-executor |
通用 7 阶段深度研究 |
synthesizer |
综合多个研究智能体的发现 |
其中 stock-research-executor 与 stock-question-refiner 是直接服务「个股尽调」主路径的技能；其余技能支撑引用校验、图状态与通用研究链路。
侧栏研究所与档案库¶
研究所（侧栏「投资尽调」）¶
点侧栏图标进入研究所页面，README 列出四个视图：
| 视图 | 内容 |
|---|---|
| 概览 | 在研标的数、报告数、整体进度、评级分布、最近更新 |
| 我的尽调 | 按代码/名称/研究问题搜索与评级筛选；卡片含评级色点、进度条、报告数 |
| 标的详情 | 8 阶段清单（含结论备注）、历史报告可阅读、两次快照的指标对比（如 PE、营收、评级变化） |
| 发起新尽调 | 填写代码、风格、持有期后一键开新对话，8 阶段指令已预置 |
页面通过 postMessage 让宿主打开新对话；静态资源位于包内 lab/，由 webServer 以 /stock-research/ 前缀提供。
档案库（多标的互不覆盖）¶
持久化目录在 Host 环境（沙箱无法写入 $DSH_HOME），结构如下：
$DSH_HOME/stock-research/
├── dossiers/<ticker>/
│ ├── meta.json # 名称/市场/风格/评级/报告登记
│ ├── checklist.json # 8 阶段清单
│ └── snapshots/ # 每次收尾存一份指标快照
└── state.json
要点：
- 每只股票一个
dossiers/<ticker>/文件夹，避免「新标的覆盖旧标的进度」。 - 报告在档案里只登记路径、不复制文件，正文仍留在你的工作区。
- 旧版单文件
dd.json在首次启动时会自动迁移为档案夹结构。
配套三个工具：stock_checklist（按 ticker 隔离的清单）、stock_archive（登记报告/评级/指标、对比快照）、stock_module（查方法论）。
安装与运行环境¶
安装命令以 README 为准：
dsh plugin --profile web add dsh-stock-research
package.json 声明的运行约束：
- Node：
^22.19.0 || >=24.0.0 - DSH：
>=0.2.1-rc.2 <0.3.0 - 客户端：
dsh.client.platform为web，且immediately: true
插件以当前 DSH 进程权限运行；安装前建议浏览仓库源码与 MIT 许可证，确认符合你的合规与安全要求。
典型用法¶
在对话里用自然语言指定标的即可，README 示例：
- 「深度调研 600519」
- 「帮我尽调腾讯 00700.HK，价值投资风格」
经过上面的步骤，模型会：细化问题 → 走完 8 阶段研究 → 输出尽调报告。若要用界面发起，可在研究所「发起新尽调」中填写代码、风格与持有期，再进入带预置指令的新对话。
实现要点（便于二次开发）¶
- 技能随包分发；工具在 Host 进程执行，负责清单与
$DSH_HOME下档案持久化。 - 系统提示注入 8 阶段方法论摘要、引用标准（A–E 来源分级）与免责声明。
- 维护者提供的自检命令（开发/打包用）：
npm install && npm test && npm run selftest && npm run build
npm test 覆盖快照合规、8 阶段方法论、引用规则、dsh 环境映射等；npm run selftest 校验 7 技能注册、systemPrompt 与许可等，零网络。
适用场景与注意¶
适合：需要在 DSH Web 侧长期跟踪多只标的尽调进度、希望阶段清单与快照可对比、并希望在报告侧强调引用分级的个人或团队研究流程。
注意：
- 输出为研究框架分析，非投资建议；决策前需自行尽职调查并咨询合格顾问。
- 研究质量依赖模型与其环境中的网络工具，引用须经
citation-validator与 A–E 分级约束，仍不能替代一手信源核对。 - 社区目录与 GitHub 由维护者发布，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系；生态理念是「一切皆插件」，按需选用即可。
链接¶
- 社区目录：https://www.skillhub.cn/plugins/liangdabiao/dsh-stock-research
- 源码与 README：https://github.com/liangdabiao/dsh-stock-research
以上即 dsh-stock-research 的定位、八阶段工作流、档案与侧栏用法，以及安装与合规边界；按需安装后，从一句尽调指令或研究所「发起新尽调」即可接入整套流程。
