hunter-community

⚠️ 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。

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⏱ 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。

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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 · 能访问 ghcr.io

[!IMPORTANT] 开始前只需要理解两件事

1. 大模型 key(必需):驱动对话本身。推荐 DeepSeek,也支持任何 OpenAI 兼容网关(通义、Claude、GPT、OpenRouter、OneAPI、AIHubMix 等)。
2. 数据从哪来(三选一,可以先不管):① 免费开源源,开箱即用;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。

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。

# 1. 拉代码并启动(不需要先改 .env,JWT_SECRET 会自动生成)
git clone https://github.com/agentpit-io/hunter-community
cd hunter-community
docker compose up -d
open http://localhost:3100

# 2. 配大模型(**现在还得手动填**,图形化向导在下一个版本交付)
cp .env.example .env
# 在 .env 里填这三项(以 DeepSeek 为例),然后再 `docker compose up -d` 一次:
# 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       # 可选 · 平台数据管道

不填大模型三项时六个服务照样健康,只是不能对话。

要改代码的开发者叠加开发覆盖文件 —— 它带回本地构建与全部源码挂载(改 apps/web/public 下的静态文件、scripts/ 下的 MCP 与插件都立即生效):

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up -d --build

从 v1.0.x 升级

git pull
docker compose pull && docker compose up -d
bash scripts/migrate-volumes.sh          # ⚠️ 只有老用户需要,见下

[!WARNING] 装过 SKILL / 导入过数据包的老用户必须跑一次 scripts/migrate-volumes.sh。 v1.0.x 把 ./user-skills 和 ./data-packages 两个仓库目录直接挂给 api; v1.1.0 起改成 api 自己的具名卷 —— 云平台上没有仓库目录,挂不了。 直接升级的话新卷是空的,你装过的 SKILL 会从界面上消失。 文件一个都没丢(还在 user-skills/ 下),这个脚本就是把它们搬进新卷; 幂等,目标非空时不覆盖。api 启动日志里也会提示。

其余几处变化不需要你做什么:

• JWT_SECRET 留空不再拒绝启动 —— 首次启动自动生成并写进 hunter_secrets 卷。 已经在 .env 里填了的不要动:换掉它会让已保存的 key 全部解不开、登录全部失效。
• 数据库迁移改由 api 启动时执行(原来挂给 postgres 的 initdb 目录只在建卷那次跑, 所以老部署一直缺表缺列)。升级后第一次启动会把没跑过的迁移补齐,日志里逐个列出来。
• 用户 SKILL 不再靠 api 与 opencode 共享目录,改由 opencode 按 URL 向 api 拉取。

打开后试试:

• 问「601899 现在多少钱」—— 返回富卡片(实时价 · 52 周分位 · AI 短评)
• 打开顶部「策略中心」—— 全市场扫描筛选器与小鹿研究台
• 点侧栏「UZI 深度分析」输入代码 —— 60–300 秒出多维度深度报告

起不来?先看 常见问题 和 docs/01-getting-started.md,或到 讨论区问答 提问。

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数据供给三选一

大模型 key 之外,数据怎么来由你决定,不强制使用我们的平台 key:

方式	需要谁的 key	数据来源	适合谁
① 免费开源源	不需要	AKShare(A 股)· yfinance(美股 / 港股)	先跑通看效果;覆盖不全时会明确提示降级
② 自接工具 / MCP	你自己的	你的券商、数据商、自建 MCP,或 Cline / Cursor 生态里任意 MCP	已有数据订阅,想接进来用;侧栏「工具箱 ＋」添加
③ 平台数据管道	hunt_tools_ 开头的 key,免费申请	平台汇总的行情、财报、新闻数据,UZI 深度分析所需数据,Kronos 走势预测	免费源不够用,想要更全的数据

平台 key 可以写进 .env,也可以在界面左下角「解锁全部工具」里粘贴,立即生效。平台只按 key 记录请求次数,看不到你的对话和持仓。

官方数据厂商 MCP 支持进展(2026-09-13 更新)

当前立场:本项目不预置任何具体金融数据厂商的 MCP 集成,等与官方逐一沟通并拿到正式授权后再开放。

• 同花顺(HiThink)· 待官方合作确认:同花顺已在官方文档站列出 fuyao.aicubes.cn/mcp/* 系列 MCP 端点,允许开发者自助申请 key;但目前尚未获得同花顺对本项目作为集成方的书面授权,出于合规考虑不预置该数据源。我们正在联系官方,期待建立正式合作。
• 通达信(Tongdaxin)· 待官方开放 MCP 接入文档:通达信官方目前没有对外公开授权的 API 地址与开发者文档,本项目不集成任何未公开授权的接口。我们正在沟通,期待让已购买付费 key 的用户能正常接入。

目前可用:免费开源源(AKShare / yfinance)+ 用户自持的第三方 MCP(通用接入,不预置具体厂商)。

如果你来自数据厂商:欢迎通过 GitHub Issues 或邮件联系我们探讨合作。

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✨ 能做什么

** 数据**

• 实时行情 · A / 港 / 美股
• K 线 · 财报 · 新闻
• 龙虎榜 · 十大股东
• 北向 / 南向资金 · AH 溢价
• 巨潮公告 · 行业分类

** 分析**

• UZI 深度分析 · 大佬评审团
• Kronos 走势预测(清华时序模型)
• 全市场扫描筛选器
• 小鹿研究台 · 量化因子与回测

** 交互**

• 流式对话 · 富卡片(报价 / 新闻 / 预测)
• 侧栏三层:数据源 / 工具箱 / SKILL
• 自选股卡片 · 持仓 · 投资论点
• 策略中心

** 扩展**

• Markdown 写 SKILL
• 从 GitHub 一键装 SKILL
• 接自己的 MCP
• 大模型任选

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SKILL:把分析方法论变成能力

SKILL 是一段讲清「这类问题该怎么分析」的 Markdown,采用 Anthropic Agent Skills 标准格式,网上下载的标准 SKILL 不用改就能用。

随代码内置 6 个(skills/ 目录):

SKILL	分类	说明
uzi	综合分析	投研总调度:按问题分发到深度研究、评审团、龙虎榜、风险扫描
investor_panel	综合分析	大佬评审团:模拟价值、成长、游资、量化等 9 大流派投票打分
deep_analysis	投研报告	多维度个股深度分析:基本面、技术面、资金面与投委会结论
lhb_analyzer	事件与筛选	龙虎榜分析:识别游资席位,判断机构与游资博弈
trap_detector	尽调风控	杀猪盘检测:扫描推荐来源、内幕消息、基本面脱节等信号
risk_profile	组合级	读写风险偏好、现金与单票上限,供组合建议使用

更多来自社区:侧栏 SKILL 一栏点「＋」粘贴 GitHub 地址即可安装,装前可预览内容。

在线演示站额外安装的 18 个社区 SKILL(及来源仓库)

来源仓库	SKILL
prof-little-bear/cc-equity-research	catalyst_calendar · earnings_analysis · earnings_preview · idea_generation · initiating_coverage · model_update · morning_note · sector_overview · thesis_tracker
bmtrnavsky/nanobot-stock-trader	catalyst_growth_investor · longterm_quality_investor · stock_data · swing_trade_scanner
algoderiv/agent-skills	rice_quant · tqsdk
yennanliu/InvestSkill	invest_stock_eval
tigersking520/stock-analysis-skill	stock_analysis
演示站界面内自建	1 个

以上为 2026-09-16 从演示站 /api/catalog/skills 读取的清单,各 SKILL 的许可证以来源仓库为准。

想写自己的 SKILL?看 扩展 HunterCode。

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☁️ 选 Community 还是 Cloud

会用 Docker、想掌控数据、想接自己的数据源或方法论 → Community(本仓库)。只想打开网页或手机就用、需要微信 / 飞书推送 → Cloud。

逐项对比

能力	Community(自部署)	Cloud(hunter.agentpit.io)
对话(自带大模型 key)	✅	✅
免费数据源(AKShare / yfinance)	✅ 无需我方 key	✅
接入自己的 MCP / 数据源	✅ 无需我方 key	✅
内置 SKILL 与 GitHub 一键装 SKILL	✅	✅
UZI 深度分析	✅ 数据三选一	✅
Kronos 走势预测	✅ 平台管道(免费)· 或自建 GPU · 直连说明	✅
投资论点(本地存储)	✅ 本地 Postgres	✅
微信推送 / 飞书通知	❌	✅
多租户计费	❌	✅

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深入了解

大模型兼容性(7 个标准用例实测工具调用)

我们用 7 个标准用例实测每家模型能否正确调用工具 —— 对 HunterCode 来说,「能聊」不够,「会调工具」才算可用。

模型	接入	工具调用命中	平均耗时	推荐	注意
DeepSeek v4 pro	直连 api.deepseek.com	6/7	30 秒	⭐⭐⭐⭐⭐ 直连默认	必开 LLM_SCHEMA_SANITIZE=1
Claude Sonnet 5	AIHubMix 网关	7/7	25.7 秒	⭐⭐⭐⭐⭐ 海外首推	容器直连可能被 TLS 指纹拦截,需宿主机代理
Qwen 3.8 Max	AIHubMix 网关	7/7	48.1 秒	⭐⭐⭐⭐⭐ 国内首推	深度分析较慢
Gemini 3.5 Flash	AIHubMix 网关	6/7	62.3 秒	⭐⭐⭐⭐ 便宜快	边界用例偶发过度调用
Doubao Seed 2.1 Pro	AIHubMix 网关	6/7	103.9 秒	⭐⭐⭐	建议直连火山引擎
MiniMax M3	AIHubMix 网关	6/7	77.3 秒	⭐⭐⭐⭐	思考过程泄漏已由 llm-shim 剥离
GPT-5.6 sol	AIHubMix 网关	5/7	24.4 秒	⭐⭐⭐	部分用例选错工具

实测日期 2026-08-15 / 08-16。各家 .env 模板(含地址、模型名、清洗开关、已知坑):docs/env-samples/。评测方法与原始数据:docs/model-testing/(适配矩阵 · 评测脚本)。

思考类模型的 `` 泄漏:MiniMax / Qwen thinking / Kimi thinking 会把推理过程夹在回复里,scripts/llm-shim/shim.py 在请求端关闭思考、响应端剥离标签,LLM_STRIP_THINK=0 可关闭。

投资论点:记住你当初为什么买

自选和持仓可以记录每只股票的投资论点(买入理由、关键假设、成本),数据存在本地 Postgres,不出你的机器。

想让 AI 持续跟踪论点是否还成立,可以安装社区 SKILL,例如 prof-little-bear/cc-equity-research 里的 thesis_tracker,在对话中结合最新数据复核。

⚠️ 论点复核结果是 AI 生成的研究参考,不构成投资建议。

技术栈

层	技术
前端	Next.js 15(App Router)· React 19 · TypeScript 5 · Tailwind CSS · shadcn/ui
后端	FastAPI · Python 3.12 · httpx · loguru
对话引擎	OpenCode 定制版 · MCP · Bun
数据库	Postgres 16 · Redis 7
大模型	任意 OpenAI 兼容网关 · Anthropic · Kronos
认证	JWT(HS256)· argon2id · 单用户 / 多用户可切换
部署	Docker Compose · GHCR 镜像

架构

…

• web 转发层:Next.js 转发 /api/* 与对话流,携带 JWT
• hunter-mcp-context:给工具调用注入当前用户身份
• hunter-guard:清洗 MCP schema(兜底 DeepSeek 拒绝 parameters: null)
• hunter-auth:JWT 门禁,关联会话与用户
• hunter-budget:用量记账,支持限额(自部署默认关闭)
• hunter-audit:完整审计日志 AUDIT.jsonl

数据源 / 大模型 / 预测的切换(Provider 矩阵)

层	环境变量	可选值	留空时
数据源	DATA_SOURCE_PROVIDER	hunter · akshare · yfinance · saas	配了平台 key 走 hunter,否则 akshare
大模型	LLM_PROVIDER	openai_compat · anthropic · saas_gemini	openai_compat
预测	FORECAST_PROVIDER	kronos_saas · kronos_local · noop	kronos_saas

AKShare 在容器里访问境内数据源时可能不稳定。返回结构与细节见 docs/02-providers.md。

扩展 HunterCode

1. 写自己的 SKILL(最简单)

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
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# 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 api,同名时你的覆盖内置的。想调用我们的数据和工具,在 frontmatter 里加 hunter.needs_tools,见 user-skills/README.md。

2. 从 GitHub 一键装 SKILL:侧栏 SKILL 一栏点「＋」→ 粘贴 GitHub 地址 → 预览内容 → 安装。

3. 接自己的 MCP:工具箱一栏点「＋」,填名称、类型(HTTP / SSE / stdio)、地址和 key,工具描述直接提供给模型。

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❓ 常见问题

opencode 一直 Restarting?

大概率是大模型三项没填全。docker compose logs opencode --tail 20 会明确说缺哪个:LLM_BASE_URL、LLM_DEFAULT_MODEL、LLM_API_KEY。DeepSeek 还需 LLM_SCHEMA_SANITIZE=1。

DeepSeek 发消息后只显示「深度思考完成」,或报 400 "Invalid schema type: null"?

在 .env 加 LLM_SCHEMA_SANITIZE=1,然后 docker compose up -d(必须 up,restart 不会重读 .env)。

深度分析报告是空的?

平台 key(HUNTER_API_KEY)没填或无效时拿不到完整数据。去 hunter.agentpit.io/dev/api-keys 免费申请,或在界面左下角「解锁全部工具」粘贴。

改了 skills/ 后不生效?

opencode 只在启动时扫描一次 SKILL 目录:

docker compose restart opencode          # 约 50 秒
python scripts/check_skill_sync.py       # 比对磁盘与 opencode 实际加载的 SKILL

端口被占用?

改 .env 里的 WEB_HOST_PORT / API_HOST_PORT / POSTGRES_HOST_PORT,同时把 NEXT_PUBLIC_API_URL 改成新的 API 端口。

更多问题

见 docs/01-getting-started.md 的常见报错,或到 讨论区问答 提问。

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参与贡献

最简单的贡献是写一个 SKILL —— 懂一种分析方法、会写 Markdown 就够了。其次是文档和翻译,再次是代码。

• 新手任务:good first issue · 征集中的 SKILL:skill-wanted
• 完整流程:CONTRIBUTING.md
• 用 HunterCode 做出了好的分析?欢迎到 成果展示 分享

贡献者

贡献者名单由 All Contributors 机器人维护。维护者在 issue 或 PR 下评论 @all-contributors please add @用户名 for code 即可添加,贡献类型见 类型说明(代码、文档、SKILL 内容、翻译、报 bug、出点子等都算)。

Ziggy xuan

基于 HunterCode 的项目

项目	说明
HunterCode Cloud	官方托管版,含微信 / 飞书推送

你基于 HunterCode 做了二次开发或 fork?欢迎在 讨论区 告诉我们,我们会加到这里。

感谢推荐分享

• 社区:LINUX DO —— 中文开发者社区

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社区与支持

渠道	入口
GitHub 讨论区	提问 · 分享 · 建议
微信(拉群交流)	agentpit
微信公众号	agentpit.io
X	@agentpit_io

遇到 bug:提交 issue · 安全漏洞:请勿公开,见 SECURITY.md

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路线图

• v0.1 · 自部署骨架、本地账号认证、可插拔数据 / 大模型 / 预测层
• v0.2 · opencode 对话引擎、插件与 MCP、一把 key 通用、GitHub 一键装 SKILL
• v1.0.0(2026-09-13)· 全市场扫描筛选器、小鹿智能体研究台、量化因子与回测按市场隔离、SKILL 导入附属文档与中文说明、kronos / truesource MCP 发布、会话数据落具名卷 —— 完整更新日志
• v1.0.1 · 文档与社区基建 —— 里程碑
• v1.1.0 · 首启向导(免改 .env)、多架构镜像、每日部署冒烟测试 —— [里程碑](https://github.co