deep-research

一条命令，十分钟生成券商级深度调研报告

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 61 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 612
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

deep-research 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队hoolulu
官网地址https://www.h33.top
GitHubhttps://github.com/hoolulu/deep-research
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网存在但未明确展示定价信息，需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,chinese,deep-research,intelligence-report,market-research,multi-language,opencode,report-generation,research-tool,skill
GitHub 星标★ 612
上线时间2026-06-05 00:00:00
代码更新2026-08-30
仓库体积5.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

deep-research 是一个基于智能体技术的深度调研报告生成工具，以 OpenCode Skill 的形式提供。它解决的是传统人工调研耗时费力、报告质量参差不齐的问题，用户只需一条命令，即可在十分钟内生成券商级别的深度调研报告。其核心能力包括：自动进行多源信息检索与整合、生成结构化且专业的报告内容、支持多达19种语言，并针对中文市场做了优化。项目技术栈围绕 AI Agent 构建，强调从研究到报告的自动化流程，适用于市场分析、行业研究、投资决策等场景。目前项目处于早期阶段，但已具备完整的报告生成框架和国际化支持。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 612

使用教程

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • 编码助手本体
  • 可联网环境（或本地文档）

安装与启动步骤

  1. 1装成技能

    它是给编码助手用的技能，放进对应目录再重开会话。

  2. 2跑一条命令

    给一个题目，它自己检索、抓取、写稿、自查。

    /research 储能行业市场规模

  3. 3选档位

    快、标准、深三档，时间与调用成本差好几倍。

  4. 4看报告结构

    结论先行加可溯源，这才是它区别于搜索摘要的地方。

  5. 5没网就喂本地文件

    支持直接拿文档当资料源，不依赖联网检索。

如何确认成功

给一个具体行业题目能在十分钟量级产出带来源标注的报告，且每条结论都能追到出处

注意事项

  • 它是技能不是应用，全部能力寄居在助手的对话里。
  • 报告质量取决于检索到的资料质量，冷门题目会写得很空。
  • 声称的多语言是按题目语种自动切换，不是翻译。
  • 深度档调用量大，成本要提前估。

核心亮点

  • 自动化程度高：从信息检索到报告生成全流程自动化，大幅节省人力
  • 多语言支持：覆盖19种语言，满足国际化调研需求
  • 报告质量对标券商级：输出结构化、专业化的深度报告，适合商业决策

不足之处

  • 早期项目，生态和文档尚不完善
  • 依赖外部数据源，信息准确性和时效性待验证

适用场景

  • 投资机构快速生成行业研究报告
  • 企业市场部门进行竞品与市场分析
  • 咨询公司用于客户项目的前期调研

替代项目

GPT Researcher、AutoGPT、Manus

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