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📖 目录

• 这是什么
• 为什么选 Hunter
• 核心能力
• 5 分钟跑起来
• 两把 key(唯一需要理解的概念)
• 大模型兼容性
• 23 个内置 SKILL
• 技术栈
• 架构
• Provider 矩阵
• 扩展 Hunter
• Community vs Cloud
• 常见问题
• Contributing
• 社区与支持
• Roadmap

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🎯 这是什么

Hunter 是给个人投资者用的金融 AI Agent 平台。给它 1 把 key + 1 个大模型 · 你就有一个能查行情、拉新闻、跑深度分析、预测走势、盯自选、按 SKILL 方法论工作的 AI 团队 —— 全部在你自己的机器上运行。

• 🎯 一 key 通用 · hunt_tools_xxx 一把 key 解锁 32/33 数据源 + 23 个精修 SKILL + Kronos 走势预测 + TrueSource 情报
• 🧠 多模型可插拔 · DeepSeek v4 pro 实测 P0 默认(<$0.001/次 · 12-70 秒)· 通义/豆包/Claude/GPT env 模板齐全
• 💾 自部署 · docker compose 一键起 · 数据在你磁盘 · 不上云 · 不联系我们除非你想
• 🔌 易扩展 · Markdown 写 SKILL 方法论 · GitHub 一键装 SKILL · 接自己的 MCP · 三种扩展全支持
• 💰 免费开源 · Apache 2.0 · fork 随便用(仅须换名)

Live preview: https://hunter-community.agentpit.io
(演示站开了多用户 · 首次访问会引导你注册 · 自己 clone 下来跑不需要账号)

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🌟 为什么选 Hunter

别人家	Hunter
OpenBB · FinGPT — 需要自己拼 provider 与 tool · 上手 2-3 天	开箱即用 · 5 分钟跑起来 · SKILL 就是方法论 · 加一个就多一种分析
TradingView — 强图表 · 但只订阅 · 不能自部署 · 数据不出户	数据在你磁盘 · 想接自己的 broker / 数据源 / MCP 完全放开
Cursor / Cline 通用 agent — 通用但金融要自己教	23 个金融专精 SKILL · 卖方研究员级方法论 · 覆盖尽调/估值/组合
通用 ChatGPT — 能答但拿不到实时数据 · 不会调工具	一 key 通吃行情/新闻/K 线/龙虎榜/北向 · Function calling 精准分流

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✨ 核心能力

💹 数据(32/33 源) 实时行情 · A/港/美股 30 天 K 线 · 财报 · 新闻 龙虎榜 · 十大股东 · 治理 北向资金 · 南向资金 · AH 溢价 巨潮公告 · 行业分类

🧠 AI 能力 23 个精修 SKILL(下方展开) Kronos 走势预测(清华时序模型) TrueSource 主动情报采集 DeepSeek/qwen/Claude/GPT 可插拔 MCP 工具循环 · 自动分流

💬 交互 SSE 流式对话 · 边想边输出 富卡片渲染(报价/新闻/预测) 侧栏三层(数据源/工具箱/SKILL · 见 截图) 自选 · 持仓 · 信号追踪 顶部深度工具菜单(在线分析/K 线预测/信号看板/事件分析 · 见 截图)

🚀 部署 docker compose 一键起 5 分钟(镜像已 pull 后) 6 服务 healthy 自动 orchestrate bind mount 快速迭代 一 key 通用 · 无外部依赖

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🚀 5 分钟跑起来

前置

• Docker Desktop(Windows/macOS)或 Docker Engine + Compose v2(Linux)
• 磁盘 20 GB(opencode 镜像 ~7.5 GB)· 内存 4 GB
• 能访问 ghcr.io(对话引擎从这里拉)
• 大模型 key(DeepSeek 免费送 500 万 tokens · 30 秒申请)

3 步启动

# 1. 拉代码
git clone https://github.com/agentpit-io/hunter-community
cd hunter-community
cp .env.example .env

# 2. 改 .env 三处(自动生成 JWT_SECRET · 手填 LLM_API_KEY · 可选填 HUNTER_API_KEY)
#    - Linux/macOS
echo "JWT_SECRET=$(openssl rand -base64 48)" >> .env
#    - Windows PowerShell 版见 docs/01-getting-started.md

# 手改 .env 三处:
# LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
# LLM_DEFAULT_MODEL=deepseek-v4-pro
# LLM_API_KEY=sk-xxxxx
# LLM_SCHEMA_SANITIZE=1                              # DeepSeek 必开
# HUNTER_API_KEY=hunt_tools_xxxxx                    # 免费 · 30 秒申请 hunter.agentpit.io/dev/api-keys

# 3. 起服务(首次 10 分钟拉镜像 · 之后 30 秒)
docker compose up -d
open http://localhost:3100

首次测试(打开浏览器后):

• 问"601899 现在多少钱" — 会看到富卡片(实时价 · 52 周分位 · AI 短评)
• 问"预测茅台走势" — Kronos GPU 推理 · 30-70 秒出未来 10 天 K 线预测
• 点侧栏「深度分析」输入代码 — 60-300 秒出 22 维度深度报告

详细指南:docs/01-getting-started.md

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🔑 两把 key(唯一需要理解的概念)

这是使用本项目唯一需要理解的概念 · 其余都是照抄命令。

	谁的 key	干什么	不填会怎样
① 大模型 key	你自己的(DeepSeek / OpenAI / OpenRouter / OneAPI)	驱动对话本身	聊天不可用
② Hunter 平台 key hunt_tools_xxx	我们签发 · 免费申请 30 秒	解锁工具/SKILL(行情/K线/财报/UZI/Kronos)+ 深度分析数据基座	聊天照常 · 工具提示"去申请" · 深度分析报告 Sentinel 常态抓 14 条 / 保留 0 条 · 基本是 LLM 空谈

一 key 通吃 4 网关(2026-08-14 起统一):

一把 hunt_tools_xxx  →  /api/saas/tools/*       (23 SKILL + 工具箱)
                    →  /api/saas/data/*        (finance-data · 32 源)
                    →  /api/saas/kronos/*      (Kronos 走势预测)
                    →  /api/saas/truesource/*  (TrueSource 情报)

为什么工具需要我们的 key:这些能力背后是我们持续维护的数据管道和模型服务 · 在 Hunter 服务器上执行 · 不在你的机器上 · 产物免费给你用 · 用量按 key 记账。

开源版不打折:左侧工具全部照常显示 · 点下去会告诉你怎么解锁 · 而不是把功能藏起来。

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🤖 大模型兼容性

遵循"测法是假测试 · 测工具调用才是真测试"方法论 · 我们用 12 个 golden case 实测每家模型的 tool_call 可靠性。

模型	tool_call	参数正确	深度分析	延迟	单次成本	推荐等级	已知踩坑
DeepSeek v4 pro	6/7 hit	100%	70 秒	12-70s	~$0.0001-0.0008	⭐⭐⭐⭐⭐ P0 默认	必开 LLM_SCHEMA_SANITIZE=1
通义 qwen-max	⏳ 待测	—	—	—	—	⭐⭐⭐⭐ P0	compatible-mode URL 后缀不能漏
豆包 pro-32k	⏳ 待测	—	—	—	—	⭐⭐⭐ P1	LLM_DEFAULT_MODEL 填 endpoint_id · 不是 model 名
Claude Sonnet 4.6	⏳ 待测	—	—	—	—	⭐⭐⭐⭐⭐ 海外首选	LLM_PROVIDER=anthropic
GPT-4o	⏳ 待测	—	—	—	—	⭐⭐⭐⭐ 海外备选	CN 直连限流 · 走 OneAPI 中转

env 模板 5 家齐(每份含 URL / model 名 / SANITIZE 设置 / 已知踩坑注释):docs/env-samples/

详细评测方法与数据:docs/model-testing/

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📚 23 个内置 SKILL

SKILL 是分析逻辑 —— 一段讲清"这类问题该怎么分析"的方法论。23 个 SKILL 全部精修方法论完毕(v0.2.3 · 2026-08-15) · 不再有"薄壳假装有方法论" —— 每个 SKILL 都能给出机构级输出。

综合分析(3)

SKILL	一句话说明
stock_deep_analysis	22 维度融合 · 8 数据源 · 约 7s 出 LITE 报告
debate	6 位分析师 · 2 轮辩论 · 60-90s 出深度报告
uzi_quick_scan	30 秒给出买/卖/持结论 · 附 66 位专家评委投票分布

估值建模(5 · UZI 系列)

SKILL	一句话说明
uzi_dcf	DCF 现金流折现 · WACC + 敏感性表 · 支持基于新财报的增量更新
uzi_comps	同行对标 · PE/PB/PS/EV-EBITDA 多倍数横向 · 给合理估值区间
uzi_lbo	杠杆收购情景 · 模拟 PE 买方 · 输出 5 年 IRR 与 MoM
uzi_segmental_model	分部建模 · 按业务线预测收入 · 分部对整体估值贡献
uzi_earnings	解读最新财报 · beat/miss 检测 · EPS 驱动拆解 · 指引质量评分

投研报告(3 · UZI 系列)

SKILL	一句话说明
uzi_initiate	机构首次覆盖报告 · JPM/GS 卖方格式 · 投资亮点 + 估值 + 评级
uzi_ic_memo	投委会备忘录 · base/bull/bear 三情景回报分布
uzi_dd	完整尽调清单 · 财务/法律/运营/管理层/行业 5 大流 21 项

投资策略(4 · UZI 系列)

SKILL	一句话说明
uzi_thesis	建 5 支柱投资论点 · 持续追踪支柱状态与假设漂移
uzi_catalysts	未来 60 天关键事件日历 · 财报/指引/解禁 · 附股价影响判断
uzi_screen	5 套量化筛选(价值/成长/质量/动量/低波)· 排名与选中原因
uzi_scan_trap	杀猪盘排查 · 异常拉升 + 减持时点 + 造假信号 + 推票热度

组合管理(3)

SKILL	一句话说明
portfolio_stress	压力测试 · 含板块联动 + 减半建议 · 前置需录 shares+cost
uzi_rebalance	逐持仓再平衡建议 · 权重漂移 + 交易清单 + 换手成本
uzi_returns	收益归因 · 按持仓/行业/风格因子拆解 · Top 贡献与拖累

基础工具(5)

SKILL	一句话说明
quote	查一只或多只股票的最新价与近期波动 · 支持横向对比
stock_news	5 条精选新闻 · 每条 AI 影响短评(利好/利空/中性/强利好)
forecast	清华 Kronos 金融时序大模型 · 预测未来 N 日开高低收
risk_profile	读/改风险偏好 + 现金 + 单票/HK 上限 · 供组合建议自动应用
watchlist_daily	自选涨跌排序 + Top 3 AI 归因 · 前置需先加自选

23 SKILL 侧栏视图 · 综合分析 / 投研报告 / 估值建模 / 组合管理 分类分组 · 点击即用

**想加自己的?**看 扩展 Hunter 章节。

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🛠 技术栈

层	技术
前端	Next.js 15 (App Router) · React 19 · TypeScript 5 · Tailwind CSS 3 · shadcn/ui
后端	FastAPI · Python 3.12 · SQLAlchemy 2 · httpx · loguru
对话引擎	OpenCode 定制版 · MCP protocol · Bun runtime
数据库	Postgres 16 · Redis 7
AI	OpenAI-compatible (DeepSeek / qwen / doubao / OneAPI) · Anthropic · Kronos GPU
认证	JWT (HS256) · argon2id · 单用户 / 多租户可切
部署	Docker Compose · GHCR 私有镜像 · bind mount 快速迭代
测试	12 golden case runner (v3) · SSE 订阅 · 4 维度矩阵

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🏗 架构

             ┌─────────────────────┐
浏览器    →   │  web (Next.js 15)   │ :3100
             └────────┬────────────┘
                      │ /api/*  (web 自带 BFF 转发 · 无需反向代理)
             ┌────────▼────────────┐        ┌──────────────────┐
             │  api (FastAPI)      │        │ opencode 引擎     │
             │  · auth (JWT)       │◄───────┤ MCP tools 回调    │
             │  · providers layer  │        │ 5 plugins:        │
             │  · 23 SKILLs        │        │  auth/guard/     │
             │  · agents           │───► hunter 网关(4 通道 · 一 key 全开)
             └─┬─────────────┬─────┘        │  budget/audit/    │
                                            │  mcp-context      │
                                            └────────┬─────────┘
                                                     │ tool schema 清洗
                                          ┌──────────▼─────────┐
                                          │ llm-shim  :3999    │──► 你的大模型网关
                                          └────────────────────┘
        Postgres           Redis
         :5442             :6479

关键组件:

• web BFF — Next.js 反代 opencode · 转发 JWT 供 hunter-auth 读
• hunter-mcp-context plugin — tools=13 · 自动注入 _hermes_user_id
• hunter-guard — MCP schema sanitize(DeepSeek parameters:null 兜底)
• hunter-auth — JWT 门禁 · sessionUsers 关联 user_id
• hunter-budget — 用量记账 · 支持限额
• hunter-audit — AUDIT.jsonl 完整审计流

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📊 Provider 矩阵

数据源默认走 Hunter 网关(hunter)。没配 key 时它会明确回一句"去申请 key" · 而不是假装数据源出问题。

想完全不用 key 也能取 A 股行情 · 把 DATA_SOURCE_PROVIDER 设成 akshare(美股港股用 yfinance)。两者都免费 · 但覆盖面和数据质量不如平台管道 · 且 akshare 在容器里经常连不上境内数据源。

层	环境变量	可选值	默认
数据源	DATA_SOURCE_PROVIDER	hunter · akshare · yfinance · saas	hunter
大模型	LLM_PROVIDER	openai_compat · anthropic · saas_gemini	openai_compat
预测	FORECAST_PROVIDER	noop · kronos_local · kronos_saas	kronos_saas

细节与返回结构见 docs/02-providers.md。

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🔌 扩展 Hunter

三种扩展方式 · 一种比一种深入:

1. 加自己的 SKILL(Markdown · 最简单)

SKILL 就是方法论 —— 一段讲清"这类问题该怎么分析"的 Markdown。用的是 Anthropic Agent Skills 标准格式 · 网上下载的 skill 不用改一个字。

user-skills/
  你的skill名/
    SKILL.md

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name: 你的skill名
description: 一句话说明什么时候该用它 —— 模型据此判断要不要调用
---

# 正文写方法论
分几步、先看什么后看什么、注意什么。

放好后 docker compose restart opencode 即可。同名时你的覆盖我们的。

2. 从 GitHub 一键装 SKILL(v0.2.3 新)

侧栏 SKILL 那一行点「＋」→ 粘 GitHub URL(如 github.com/anthropics/skills/xxx) → 装之前先看内容 → 一键装。先探测后下载 · 装完自动生效。

3. 接自己的 MCP(工具箱那行的「＋」)

用户自接的 MCP server 会自动并进工具箱视图 · description 直接给模型用 —— 名字 / MCP 类型(HTTP/SSE/stdio) / URL / API key 一次填完。

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☁️ Community vs Cloud

能力	Community(自部署)	Cloud(hunter.agentpit.io)
对话(自带大模型 key)	✅	✅
左侧工具与 23 SKILL	✅ 需平台 key(免费)	✅
UZI 深度分析(22 维)	✅ 需平台 key	✅
Kronos 走势预测	✅ 需平台 key(或自建 GPU)	✅
TrueSource 情报采集	✅ 需平台 key	✅
自选 · 持仓 · 信号	✅	✅
接入你自己的 MCP	✅ 不需要平台 key	✅
GitHub 一键装 SKILL	✅ (v0.2.3)	✅
微信推送	❌	✅
飞书通知	❌	✅
多租户计费	❌	✅

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❓ 常见问题

opencode 一直 Restarting?

大概率是 LLM_* 三件套少填。docker compose logs opencode --tail 20 看日志 · 会明说少哪个。

• LLM_BASE_URL — 大模型 API 基地址
• LLM_DEFAULT_MODEL — 模型名
• LLM_API_KEY — key
• DeepSeek 额外必开 LLM_SCHEMA_SANITIZE=1

DeepSeek 首条对话 400 "Invalid schema type: null"?

DeepSeek 严格模式拒 parameters: null。.env 加:

LLM_SCHEMA_SANITIZE=1

docker compose up -d(必须 up · restart 不重读 env)。

深度分析报告全空 / Sentinel 保留 0 条?

HUNTER_API_KEY 没填或无效 · Sentinel 拿不到 finance-data 数据。去 hunter.agentpit.io/dev/api-keys 免费申请 30 秒。

改了 skills/ 后不生效?

opencode 只在启动时扫一次 skill 目录。改完必须:

docker compose restart opencode          # 约 50 秒
python scripts/check_skill_sync.py       # 比对磁盘 ↔ opencode · 不一致会列出

实测过 · POST /instance/dispose 无效 · 文件挂载可见也无效 · 只能重启。

端口被占?

编辑 .env 里的 *_HOST_PORT:

WEB_HOST_PORT=3101
API_HOST_PORT=8101
POSTGRES_HOST_PORT=5443

同时改 NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8101。

Windows 装机 3 大静默 bug?

已在 v0.1.1+ 修复 · 现在 Windows 装机也顺畅:

• .gitattributes 加了 · 防 CRLF 破坏 entrypoint.sh
• README 里的 PowerShell 命令已换成 UTF-8 安全版
• docker-compose.yml 默认值不再盖过代码默认值

若碰到还请开 issue。

更多问题?

详细排错见 docs/01-getting-started.md 或来 社区群 问。

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🤝 Contributing

Pull requests welcome!codebase 还在从私仓迁移中 · v1.0 前会有 churn。

最简单的第一次贡献:加一个 SKILL(5 分钟)

比如你有自己的"看 K 线突破"方法 · 就写:

user-skills/kline_breakout/SKILL.md

提 PR 到 skills/ 目录 · 全球用户下次 pull 就能用。

Good first issues

看 GitHub Issues 挂 good first issue 标签的 · 都是 30 分钟内能搞定的入门任务。

完整流程

见 CONTRIBUTING.md。

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💬 社区与支持

💬 微信(拉群交流) agentpit

📱 微信公众号 agentpit.io

🐦 Twitter / X @agentpit_io

💡 GitHub Discussions 提问 · 分享

遇到 bug: 开 issue
安全漏洞: [email protected](见 SECURITY.md)

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🗺 Roadmap

• v0.1 · Monorepo skeleton + docker-compose + fin-r1 deploy(P1)
• v0.1 · SaaS strip(WeChat / Lark / SSO removed)(P2)
• v0.1 · 本地 email + password auth(argon2 + JWT)(P3)
• v0.1 · 可插拔 provider 层(data · LLM · forecast)+ per-user settings(P4)
• v0.2 · opencode chat 引擎上线 · 5 plugins + 5 MCP · 一 key 通用(P5)
• v0.2.3 · 23 SKILL 精修完毕 · GitHub 一键装 SKILL · 侧栏三层重构
• v0.2.3 · MCP tool description 分流指引(kpred/deep_analysis/quickview)
• v0.3 · runner v4 支持 SSE 订阅 · 多 provider 全评测出 matrix
• v1.0 · SKILL catalog UI + community skill marketplace

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📄 License

Apache 2.0 · see LICENSE and NOTICE.

Hunter · AgentPit · 猎鹿人 are trademarks of the AgentPit team.
Forks must rename.

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