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Cryptocurrency Deep Research Agent DSH Plugin: 5-Step Chain-of-Thought Research Report + Report Workbench + Data Visualization + MD/PDF Export

dsh-crypto-analyst · 加密货币深度调研智能体

DeepSeek Harness(DSH)插件:输入一个币种/符号/合约地址,自动按 5 步思维链调取真实链上/行情/融资/新闻数据,产出机构级中文研报;网页工作台查看、收藏、导出 PDF/MD。

CI License


它能做什么

  • 机构级中文研报:按「赛道叙事 → 通俗类比 → 硬核数据验证 → 代币经济学 → 风险结论」五步思维链,产出约 4000 字、带综合评级和多空逻辑的深度报告。
  • 数字绝不编造:所有数据只来自数据源工具,附来源链接与快照时间戳;工具无数据/降级时如实标注「数据缺失」。
  • 报告工作台:侧边栏「🔍 加密研报」入口 → 历史中心(搜索/筛选/收藏)、报告阅读器、指标卡片、7D/30D 价格趋势图。
  • 一键导出:MD 下载 + PDF(浏览器打印)。
  • 可配置:API Key、网络代理都在工作台「⚙ 设置」页签里自助填写。

快速开始

前置要求

安装

# 方式 A:从 GitHub 安装(拉取源码并构建)
dsh plugin --profile web add github:hnlisf/dsh-crypto-analyst

# 方式 B:本地开发安装(已在本机验证)
git clone https://github.com/hnlisf/dsh-crypto-analyst.git
cd dsh-crypto-analyst
pnpm install && pnpm build
dsh plugin --profile web add link:$(pwd)/packages/dsh-crypto-analyst

安装后重启 dsh web,侧边栏出现「🔍 加密研报」入口。

使用

  1. 新建会话,预设选择器选 「加密研报」(分析大脑:persona + 5 步思维链 + 报告模板)。
  2. 输入:分析 $ETH、调研 Render、分析 0x合约地址 等。
  3. Agent 自动调用 crypto_* 工具取真实数据,按模板生成报告,并调用 crypto_save_report 入库。
  4. (可选)研报配图:Agent 用 crypto_report_image 工具(MiniMax image-01,可带 style 固定风格:deep-finance / academic / neon / flat / retro)生成封面/配图;并自动用 crypto_report_outline 生成报告结构图(SVG 精确版,章节卡片流程图,5 种风格可选)。图片进报告图片库、工作台直接渲染;提示词模板可参考已安装的 gpt-image-2 skill(~/.dsh/skills/gpt-image-2,18 类 80+ 模板)。
  5. 点侧边栏「🔍 加密研报」→ 查看历史报告、收藏、导出。

⚙️ 配置

打开工作台 →「⚙ 设置」页签:

配置项说明
coingeckoDemo / coingeckoProCoinGecko key(demo 免费,提升限频;pro 更高)
cmcCoinMarketCap key(行情兜底)
moralisMoralis key(持币地址分布)
cryptocompare / tavily新闻源 key(三级降级:CryptoCompare → Tavily → DuckDuckGo)
duneDune key(预留,需先在 Dune 建查询)
imageGenMiniMax 图像生成 key(platform.minimaxi.com 获取,研报配图用)
imageBaseUrlMiniMax 端点(默认 https://api.minimaxi.com/v1,国内直连)
imageModelMiniMax 模型(默认 image-01)
openaiImageKeyOpenAI 兼容图像 key(gpt-image-2,画质更佳;可填第三方网关/中转站 key)
openaiImageBaseUrlOpenAI 兼容端点:填前缀(默认 https://api.openai.com/v1)或完整端点(如 https://apidock.ai/v1/images/generations)均可
openaiImageModelOpenAI 兼容模型(默认 gpt-image-2)
proxyHTTP 代理(如 http://127.0.0.1:10809);留空自动探测系统代理/环境变量

全部 key 存本机私有文件(0600),不写报告、不写日志、导出不含 key。

数据源

数据源用途状态
CoinGecko价格/市值/排名/供应/社交/开发(主源)✅
CoinMarketCap行情兜底✅
DefiLlama协议 TVL / 费用 / 国库✅
Moralis持币地址分布✅
GeckoTerminal赛道热点池✅
CryptoCompare / Tavily / DuckDuckGo新闻聚合(三级降级)✅
RootData融资⚠️ 无官方 API(页面有验证码),标注数据缺失
Tokenomist解锁计划⚠️ 数据在 RSC 流中,标注数据缺失
Dune日活地址⏳ 预留(需用户自建查询)

报告结构

# 《{项目名}》深度调研报告
## 0. 执行摘要(Thesis + 综合评级 + 核心结论 + 关键风险)
## 1. 赛道与叙事定位(周期阶段/天花板/热点匹配/竞争格局)
## 2. 通俗化类比(Web2 对标 + 类比边界)
## 3. 项目基本面(简介/团队/融资/代币模型/社区持币)
## 4. 硬核数据验证(核心指标 + 横向对比 + 数据揭示的真相)
## 5. 代币经济学分析(供给解锁/需求价值捕获/价格压力)
## 6. 新闻与社交媒体情绪(每条新闻:标题+摘要+来源+链接)
## 7. 项目风险点(风险→分析→触发信号→应对)
## 8. 结论与操作建议(Bull/Bear + 仓位纪律 + 观察阈值)
## 附录:数据来源清单

工作原理

  • 插件形态:遵循官方 Cordis 插件模型,一个插件 = host 半(Node 进程内:数据服务/工具/路由/报告库)+ 浏览器半(Web GUI:报告工作台 UI),经 package.json 的 dsh.bundle.patch + dsh.client 接入。
  • 分析大脑:~/.dsh/.agent-presets/crypto-analyst/ 的 agent 预设注入 persona、5 步思维链、报告模板与写作规范(反 AI 味、数据解读、可证伪判断)。
  • 数字铁律:agent 只能通过 crypto_* 工具取数,工具返回带 source + fetchedAt;失败即标注「数据缺失」,绝不编造。

开发

pnpm install     # 安装依赖
pnpm typecheck   # 类型检查(tsc --noEmit)
pnpm build       # 编译 lib/(含 client 打包)
pnpm test        # 单元测试(Node 内置 node:test,30 个)
  • 里程碑:M0 脚手架 → M1 数据层 → M2 agent 预设/工具 → M3 报告工作台 → M4 导出打磨。
  • 工程方法:遵循 harness 工程(仓库即系统记录、一次一个功能、闭环复盘、验证才算完成)。
  • 官方文档与 SDK 参考见 PRD §11。

目录结构

dsh-crypto-analyst/
├─ packages/dsh-crypto-analyst/   # 插件包(Cordis 双半区 bundle)
│  ├─ src/
│  │  ├─ index.ts                 #   host 半入口(工具/设置/路由/报告库)
│  │  ├─ tools.ts                 #   crypto_* 工具(defineTool)
│  │  ├─ routes.ts                #   HTTP 路由(报告/设置/指标)
│  │  ├─ report-store.ts          #   报告库
│  │  ├─ core/                    #   数据层(客户端/缓存/解析/设置)
│  │  └─ client/                  #   浏览器半(工作台 UI,零打包器单文件)
│  ├─ presets/crypto-analyst/     #   「加密研报」agent 预设
│  ├─ tests/                      #   单元测试
│  └─ scripts/                    #   client 打包 / 冒烟脚本
├─ PRD.md                         # 产品需求
├─ feature_list.json              # 功能清单(scope 真源)
├─ docs/                          # 计划、复盘、进度、公众号文章
└─ .github/workflows/ci.yml       # CI(typecheck + build + test)

文档

参与

欢迎提 issue / PR。开发遵循官方 Cordis 插件模型与 harness 工程思想,请先读 AGENTS.md 与 PRD.md。

License

Apache-2.0

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