这个 Skill 是做什么的

作者把能下载到的顶级机构 2026 年 AI 报告全下一遍——Stanford HAI、McKinsey、BCG、OpenAI、Anthropic、PwC、Deloitte、World Bank 等，共 42 个 PDF（量化统计按 41 份算）——然后把这些实物拆开，反向提炼出这个做研究报告的 Agent 技能。装上之后，智能体做行业报告、白皮书、年度调研、数据洞察与 arXiv 论文时会按研究员 / 编辑 / 信息设计师 / 数据可视化师四个角色依次工作，而不是把搜到的资料码成一个文档。它自带的几个反直觉结论挺实用：正文 98%（40/41 份）用近黑色，品牌色在正文里的字符占比中位只有 2.8%；图表标题写结论而不写主题；顶级报告都专门写一段「预先反驳自己」。内容为纯文本加三个 Python 文件（8 种图型的内联 SVG 库、带目录页码回填与机械自检的渲染器、基础样式），不依赖外部服务，跨 agent 通用；语料清单与量化解剖数据都放在 corpus/ 里可查。MIT 许可，约 400 star。

基本信息

  • 完整名称：huashu-report（把机构级研究报告的做法反向拆成一套 Agent 规范）
  • 分类：办公与效率
  • 作者 / 来源：alchaincyf（开源，MIT）
  • 价格：免费（开源，MIT）
  • 更新日期：2026-09-20
  • 项目主页：github.com

适用场景

Agent Skills · 研究报告 · 版式规范

安全审计结论

🛡️ 已审计：静态扫描未发现高危特征

  • 已扫描 3 个文件（技能说明、安装/运行脚本、普通代码）
  • 审计日期：2026-09-26
  • 静态评分：94 / 100

命中特征：

  • 字符串拼接后执行命令（注入面）

口径说明：这是对仓库内可执行内容的静态特征扫描，外加开源许可、维护活跃度等公开信誉信号，不是杀毒引擎，也不能替代你自己核对源码。标记为「已审计」只代表扫过的这批文件里没发现高危写法。完整口径与全站审计明细 →

如何安装

来源：GitHub 开源仓库。克隆命令：git clone https://github.com/alchaincyf/huashu-report.git

  1. 在终端执行下面的克隆命令，把仓库拉到本地。
  2. 按仓库 README 找到 Skill 目录（通常在根目录，或 skills / agents 这类子目录）。
  3. 把该目录整体复制到你的 Agent 技能目录 —— Claude Code 是 ~/.claude/skills/，其它 Agent 以各自文档为准。
  4. 重启或刷新 Agent，让它重新扫描技能目录，然后按技能名调用。

仓库地址：github.com/alchaincyf/huashu-report

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