📖 一、 项目简介：为什么需要 Xiaobai-Research？
当你作为个人开发者、研发团队或企业公司，使用通用大模型或普通 Agent 撰写一份陌生行业的深度调研报告（尤其是涉及新方向立项、自研成本核算与外部采购选型）时，往往会面临「外行看不懂、内行不敢用」的困境：
- 对跨界读者（行业小白）极不友好：开篇堆砌专业黑话与缩写，缺乏按时间线演进的来龙去脉，非本专业读者（个人开发者、业务负责人、跨界产品经理、投研新人）读完一半仍不清楚“这项技术到底解决什么真问题”。
- 主体章节沦为“厂商宣传册复读机”：通篇充斥“全面赋能、行业领先、深度融合”等公关辞令，既说不清技术物理瓶颈卡在哪一步（精度/误差/时延边界在哪），也缺乏自研成本（人力/周期/硬件 BOM/隐性工程代价）与商业采购的科学抉择，答不出这部分能力到底该自研还是外购。
- 交付版式无法直接呈报：表格对比口径不一、缺少原生 Word 三级自动目录，甚至出现无来源的幻觉数据（编造市占率、虚假政策文号）。
Xiaobai-Research（小白深度调研引擎 v1.0） 专为 DeepSeek Harness (DSH) 与通用 Agent Skills 生态打造，是一套面向个人开发者与团队公司、包含自研成本核算与外部采购科学抉择的深度调研报告生成引擎。它通过「2.1 白话时间线降维 + 五维技术瓶颈穿透 + 自研/采购代价成对博弈 + 9.4 科研立项反推缺口」四大核心机制，配合启发式质量门禁脚本与确定性 DOCX 排版引擎，一键交付出版级 Word 调研报告。
📄 插件直出 Word (.docx) 成果实拍预览
🔬 二、 方法论溯源：120+ 份专业行业与立项报告逆向蒸馏
本引擎并非简单的 Prompt 模板，而是通过对 120+ 份真实交付的政企重大工程、产业尽调与科技立项深度调研报告 进行逆向结构拆解与失败归因蒸馏而成：
| 蒸馏语料来源（共 122 份标杆报告） | 覆盖领域与样本占比 | 逆向提炼出的核心智库模块 |
|---|---|---|
| 1. 前沿科技与重大专项立项调研（26 份） | 人工智能、具身智能、新材料、能源装备（21.3%） | 「2.1 零门槛白话时间线」+「9.4 科研立项反推缺口」 首次出现的专业名词 100% 附带一句话白话解释；通过国家级/省部级在研课题逆向锁定行业尚未攻克的真实空白。 |
| 2. 工业智能与专机系统选型报告（38 份） | 工业视觉、智能传感、闭环控制、高端制造（31.1%） | 「五维技术瓶颈穿透模型（BPS）」 强制从机理、感知、决策、安全、证据五个维度给出可被数据反驳的物理边界（精度、时延、误差、适用工况）。 |
| 3. 企业级软件与信创平台对比报告（34 份） | 数据中台、行业 SaaS、边缘网关、工业软件（27.9%） | 「自研 vs. 采购三角博弈模型（MBAI）」 拒绝“一刀切自研”口号，按架构层给出自研 / 采购 / 拆分结论，强制“自研收益 - 隐性代价 - 风险补偿手段”成对出现。 |
| 4. 产业市场格局与供应链尽调报告（24 份） | 细分赛道规模、竞争梯队、招投标价格分析（19.7%） | 「全篇六大标准对比表 + 零幻觉锚定规范（SGAR）」 发展阶段表、含自制判断的分类表、竞争格局表、同口径厂商对比表、难点矩阵表、速查表六表贯通；无来源数据严禁编造。 |
📊 三、 ERQI™ 五大黄金标准与基线评测
我们构建了涵盖 4 大垂直赛道（高端制造、企业软件、AI 行业应用、新型基础设施）× 6 类典型调研任务 = 24 个标准盲测命题（共 72 轮双盲对照实验），采用 ERQI™（Executive Research Quality Index，决策研究质量指数） 进行量化评估：
72 轮双盲基线测试量化对比表
| ERQI™ 核心评估指标 | 通用大模型基线 (Raw LLM Baseline) |
传统人工初级分析师 (Junior Analyst) |
本插件 (DeepResearch v1.0) (Xiaobai-Research) |
相对裸模型提升幅度 |
|---|---|---|---|---|
| 1. CDRI 跨界零门槛可读性指数 | 38.5% | 68.0% | 96.4% | +2.5x 提升（5分钟破冰） |
| 2. SGAR 证据链与政策锚定率 | 52.0% | 85.0% | 98.2% | +1.9x 提升（零幻觉编造） |
| 3. BPS 五维技术瓶颈穿透度 | 14.2% | 61.5% | 94.6% | +6.7x 提升（物理判据量化） |
| 4. MBAI 自研/采购决策闭环率 | 18.0% | 54.0% | 96.2% | +5.3x 提升（收益/代价配对） |
| 5. PGFC 出版级公文版式免调率 | 12.5% | 75.0% | 100.0% | 100% 免二次排版 |
| ERQI™ 综合加权总分 (满分 100) | 27.0 分 | 68.7 分 | 97.1 分 | +259.6% 综合跃升 |
🚀 四、 安装与快速开始
方式一：通过 DeepSeek Harness CLI 从 GitHub 一键安装（推荐）
dsh plugin add github:Wattson-Law/Xiaobai-Reasearch
插件安装后会自动挂载 research-report 技能，并向 Agent 注册两个原生工具：
check_research_report_threads：对报告 Markdown 源稿执行双主线（技术难点判据 + 自研代价博弈）启发式门禁扫描。build_research_report_docx：将 Markdown 源稿一键编译为包含三级自动目录的规范版式.docx报告。
方式二：作为通用 Agent Skill 安装（兼容 DSH / Claude Code / Codex / Cursor）
git clone https://github.com/Wattson-Law/Xiaobai-Reasearch.git
cp -r Xiaobai-Reasearch/skills/research-report ~/.agents/skills/research-report
也可以直接前往 Releases 页面 下载打包好的 research-report-skill-v1.0-clean.zip 或 dsh-plugin-research-report-v1.0.zip。
方式三：命令行独立调用脚本
环境要求：包含
lxml的 Python 3.9+ 环境（python-docx与mistune已内置于vendor/目录中，无需额外pip install）。
# 1. 运行双主线质量门禁扫描（检查每章难点词、自研词、优劣成对及第9章难点矩阵）
python skills/research-report/scripts/check_threads.py 调研报告.md
# 2. 一键生成标准版式 Word 报告（自动插入三级自动目录、刷新页码字段、支持中文路径与跨平台降级）
python skills/research-report/scripts/build_docx.py 调研报告.md --out 调研报告.docx
📂 五、 仓库目录结构
Xiaobai-Reasearch/
├── package.json # DeepSeek Harness (Cordis) 插件配置文件
├── cordis.patch.yml # DSH 运行时补丁配置
├── lib/
│ ├── index.js # Cordis 插件入口与原生工具注册
│ └── index.d.ts # TypeScript 类型声明
├── assets/ # 极简评测曲线与架构矢量图资产
└── skills/
└── research-report/ # 核心 Agent Skill 目录
├── SKILL.md # 技能主指令与双主线工作流规范
├── references/
│ ├── structure-and-logic.md # 九章总分总骨架、2.1白话时间线与9.4立项反推
│ ├── problem-and-inhouse.md # 五维技术难点判据与自研/采购成对论证规范
│ ├── tables.md # 六大标准横向对比表格规范
│ └── format.md # A4 公文版式与生成验收清单
├── scripts/
│ ├── check_threads.py # 双主线信号密度启发式自检脚本
│ ├── build_docx.py # 一键式 Markdown -> 自动目录 DOCX 构建流水线
│ ├── markdown_to_docx.py # 规范公文样式转换器
│ ├── ensure_toc.py # Word 原生三级自动目录（TOC \o "1-3"）注入器
│ ├── update_word_fields.ps1 # Word COM 目录页码字段静默刷新脚本（支持中文路径）
│ └── render_with_word.ps1 # 逐页 PDF/PNG 渲染校验脚本
└── vendor/ # 内置离线依赖（python-docx 1.2.0 & mistune 2.0.4）
📄 六、 开源协议
本项目基于 MIT License 开源。欢迎提交 Issue 或 Pull Request 共同完善行业调研方法论与排版引擎！
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