⏳ This skill is pending AI review.
Scores will appear once the review pipeline completes.
deep_analysis
22 维度融合个股深度分析。生成包含基本面、技术面、资金面及投委会结论的综合报告。
Choose how to use this skill
You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.
1. Native installer
This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.
Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.
2. Complete package recommended
Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.
No complete ProSkills package is published for this listing yet.3. Prompt-only
Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.
Need only the instruction file?
Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.
No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.
// RATINGS
Not yet listed on ClawHub or SkillsMP
// README
🌏 中文(当前)· English
HunterCode
Community Edition
自部署的 AI 投研助手 · A股 / 港股 / 美股 · 数据和对话都在你自己的机器上
HunterCode 是腾讯 WorkBuddy 金融版的开源本地替代方案 · 面向私募与专业个人投资者 腾讯、WorkBuddy 是腾讯公司的商标。HunterCode 与腾讯公司无隶属、合作或授权关系。
🚀 在线演示 · ⚡ 5 分钟部署 · 📖 文档 · 💬 讨论区
🏆 入围世界人工智能开源大赛(GOAI)总决赛 · 赛道二 TOP 15 · 与 WorkBuddy 金融版逐项对比(附官方来源) · 完整演示视频 3 分钟(2026-09-19 录制)
⚠️ 免责声明:本项目是投研分析工具,所有输出为 AI 生成内容,仅供研究参考,不构成任何投资建议。投资有风险,决策需谨慎。
⏱ 30 秒看懂
它是什么 —— 一个跑在你自己电脑或服务器上的金融 AI 助手。你给它一个大模型 key,它就能查行情、拉新闻、做个股深度分析、预测走势、管理自选和持仓,并按你写的 SKILL(分析方法论)工作。对话、持仓、投资论点全部存在本地数据库。
它不是什么 —— 不接券商交易,不替你做决策,不保证预测准确。它是把公开数据、分析方法论和大模型组织起来的研究助手。
适合谁 —— 会用 Docker 的个人投资者、私募研究员、小型量化团队;想掌控自己的数据,或想把自己的数据源和方法论接进来的人。
☁️ 一键部署到云平台
不想自己管服务器的,可以直接部署到下面这些平台,部署完打开域名走一遍首启向导就能用。
| 平台 | 适合谁 | 说明 |
|---|---|---|
| Zeabur | 国内外都能用,能力最全 | 模板自动生成密钥、绑域名、挂卷 |
| Sealos | 国内用户 | K8s 模板,postgres / redis 走 KubeBlocks |
| Railway | 海外用户 | 控制台里手工搭 6 个服务的逐条清单 + 生成模板的步骤 |
| 1Panel | 自有服务器 + 国产面板 | 应用包,表单里填端口和口令即可 |
| Coolify / Dokploy | 自有服务器 + 自托管 PaaS | 两份可以整段粘贴的 compose |
ℹ️ 这一版还没有「一键部署」按钮。 我们没有这些平台的账号,一次真实部署都没做过, 更没有上架到任何一家的模板市场 —— 所以不放按钮,只给文档。 每份模板都做过等价验证:把模板机械翻译成 compose(同镜像、同环境变量、 用平台自己的方式生成的随机密钥、同卷、同依赖),在本机从空卷跑完 「六服务健康 → 走完向导 → 真实对话 → 深度分析 → 重启数据不丢」。 各篇文档里都写明了「哪些验过、哪些没验过、平台上要自己核对什么」。 有账号的朋友帮忙实测一次,欢迎来 Issues 说结果 —— 验过就加按钮。
公网部署必看:这些平台上的实例一创建就在公网上。模板都默认
关掉了单用户免登录(HUNTER_SINGLE_USER=0)并生成了一道初始化口令
HUNTER_SETUP_TOKEN,向导第 0 步要填它 —— 不然谁先打开谁就能把大模型配成他自己的。
口令在平台的环境变量面板里看。
🖥 桌面启动器(推荐给不熟悉命令行的用户)
下载 → 填一把 key → 等几分钟,整套 HunterCode 自动装好,全程不用敲一条命令。
装完打开按向导走:欢迎 → 填 key → 一次授权 → 选模型 → 自动安装。检测 Docker、挑下载源、 算端口、写配置、拉镜像、起容器由它连着跑完,装好自动打开浏览器。 启动器仓库:agentpit-io/HunterLauncher · 图文说明与截图:www.agentpit.io/hunter-community
—— 徽章上就是当前最新版,下面的链接永远指向它,不用找版本号。
| 平台 | 直接下载(国内可达) | 其他来源 |
|---|---|---|
| macOS 12+ · Intel / Apple 芯片通用 | hunter-launcher-latest-universal.dmg | GitHub Releases |
| Windows 10 / 11 · x64 · 推荐 | hunter-launcher-latest-x64-setup.exe | GitHub Releases |
| Windows · 组策略分发 | hunter-launcher-latest-x64.msi | GitHub Releases |
| Linux x64 | hunter-launcher-latest-amd64.deb / .AppImage | GitHub Releases |
这几个链接是固定的:每次发版都会把最新安装包覆盖到同一个地址, 所以收藏它、贴进文章、做成二维码都不会失效。
想要带版本号的包、逐个文件的 sha256、或是历史版本,看 checksums.txt、manifest.json 与 Releases。
manifest.json里有当前版本号、发布日期与三个包的 体积和完整 sha256 —— 下载页 显示的就是它。
系统要求
- macOS 12+(Intel / Apple 芯片通用)—— 不需要你先装 Docker。本机没有 Docker 时,
启动器会自己准备一套运行环境(内置 Colima + Lima,全装在
~/.hunter/runtime), 不碰你已有的~/.colima、~/.lima、别人的容器与数据卷。本机已有 OrbStack / Docker Desktop / Colima 的话它一个字节都不下。 - Windows 10 / 11 · x64 —— 需要你先装好 Docker Desktop 与 WSL2。 Windows 上装 Docker Desktop 要 WSL 与管理员权限,启动器这一版还没有做这条链路; 装好 Docker Desktop 之后回来点一次「重新检测」就能继续。
安装包没有做代码签名,第一次打开要放行一下
- Windows:SmartScreen 会拦一下 —— 点「更多信息」→「仍要运行」。
- macOS:不要双击,在图标上右键 → 打开,在弹出的对话框里再点一次「打开」。
现状(如实说明)
- 目前每一版都标预发布(prerelease),原因就是上面那条:包没有代码签名。
- macOS 已在真机验证过全流程:2026-09-23 在 Intel · macOS 14.8.5 上跑通了自动准备运行环境 (虚拟机层第一次在真虚拟机上跑通)、开机自检、每日定时备份(LaunchAgent 强制触发后真跑出备份)、 删除应用,以及「备份 → 删除 → 重装 → 恢复」闭环(重装 57 秒、6/6 服务健康、数据原样沿用)。 · 已知问题:0.1.13 及更早版本在 macOS 上的「自动更新」不可用(会下错成 Linux 的包), 这几版升级请手动下载新安装包覆盖安装。
- Windows 尚未真机验证:只在 CI 里编译与打包通过,没有在任何一台真 Windows 上跑过。 你是第一个跑的话,欢迎来 Issues 说结果。
- Linux 在测试机上真机跑通过从零安装、升级、回滚与离线导入。
想自己敲命令,或者要装到远程服务器上,往下看「5 分钟跑起来」—— 两条路装出来的是同一套东西。
🚀 5 分钟跑起来
准备:Docker Desktop(Windows / macOS)或 Docker Engine + Compose v2(Linux) · 磁盘 10 GB · 内存 4 GB(实测峰值约 1.3 GB) · 能访问 ghcr.io
六个服务的镜像都同时提供 amd64 与 arm64,Apple Silicon 与 arm 云主机原生运行,不用模拟。
[!IMPORTANT] 开始前只需要理解两件事
- 模型从哪来。推荐走 HunterCode 内置额度:免费申请一把
hunt_tools_平台 key(约 30 秒),在向导第 2 步选第一张卡,不用自己去各家申请大模型 key,地址和模型名向导自动填好。详见 内置额度使用说明。 · 额度:每把 key 每天 1000 万 token(输入 + 含 thinking 的输出),北京时间 0 点重置;另有每分钟请求数与并发上限。额度用完不是断服 —— 对话里会用中文说清几点重置、怎么改用自带 key,工具与数据供给照常。额度与服务可能调整或下线。 · 隐私:网关只记 token 数与模型名,不记任何 prompt 与回复内容。 · 使用前请读一遍 服务条款与可接受使用政策(English) —— 仅限自部署用户的研究用途,禁止转售、禁止当通用 API 用。 高级路径:自带大模型 key —— DeepSeek 或任何 OpenAI 兼容网关(通义、Claude、GPT、OpenRouter、OneAPI、AIHubMix 等)都行,向导里粘进去当场检测。两条路随时互相切换。- 数据从哪来(三选一,可以先不管):① 免费开源源(A 股行情要在
.env设DATA_SOURCE_PROVIDER=akshare);② 接你自己的 MCP / 数据源;③ 平台数据管道,免费申请 key。详见 数据供给三选一。 走内置额度的话这一步已经顺带解决了 —— 同一把hunt_tools_key 也是数据供给的 key,向导会直接告诉你已解锁。
耗时:自 v1.1.0 起六个服务全部走预构建镜像,不再本地构建 —— 首次约 3–5 分钟(全在下镜像),之后 up -d 几十秒。向导本身约 1 分钟。
git clone https://github.com/agentpit-io/hunter-community
cd hunter-community
docker compose up -d
open http://localhost:3100 # 浏览器里完成首启向导,不用改任何文件
没有第二步。 自 v1.1.0 起 .env 一个字都不用改 —— 密钥自动生成、数据库自动迁移、
六个服务全走预构建镜像;大模型在浏览器里配。
浏览器里的首启向导
第一次打开会自动进入向导(没配大模型时),五步:
| 步骤 | 做什么 |
|---|---|
| 1 · 环境自检 | 六个服务连通、迁移账本、密钥来源与强度、卷可写、访问方式 —— 逐项真探测 |
| 2 · 选大模型 | 第一张卡是「使用 HunterCode 内置额度」(推荐):选中即自动填好地址与模型名,你只要一把 hunt_tools_ |
// HOW IT'S BUILT
KEY FILES