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当前位置: 首页 » AI开源项目

Huashu-Report 开源:让 AI 写出专业级报告的六种原型与三大校验机制

1小时前 AI开源项目 7 0

苏米关注到,花叔之前发布橙皮书系列(Claude Code、Harness Engineering、OpenClaw 等)时,很多人表示更想了解制作橙皮书的那套 skill。

今天就看到了花叔把这款SKILL开源了,太好了,一起来拆解一下!

让 Agent 写报告的几个难点

让模型写一份五十页的东西它一定给得出来。真正会翻车的是三件事:编数字、同一件事翻来覆去说三遍、前后口径打架。这个 skill 最承重的部分,就是对付这三件事的。

第一层:数字不许从正文里长出来

在动笔写正文之前,先建一个 数据表.json。每个要进正文的数字都是一条记录,带着数值、口径、样本量、出处,以及一个 verified 位。正文中引用数据靠一个函数,渲染时变成上标编号,点回数据表那条记录。

数据表.json 结构

真正管用的是反向检查:编译器会检查"正文引用了数据表里没有的条目"。模型想在正文里现编一个数字当然编得出来,但它过不了这道编译——因为那个编号在数据表里根本不存在。数字的唯一来源被锁死在一个文件里。

配套还有一条硬规矩:口径写不出一句完整的话,这个数字就不能用。做 Qwen 报告时,累计下载量手上有四个数在流传(325.4M、10 亿、20.45 亿、30 亿),差一个数量级。逼着自己把每个数的口径写成完整句子后才发现,它们是四种互不兼容的算法,量的完全是四个不同的东西。

第二层:能写成函数的规则,一律不许留在手册里

同一本书、同一份写作手册,早期 12 章确实遵守"加粗一章不超过三四处"的规则,后来补的 17 章全线超标,最多一章达 36 处。每个 agent 都读了手册,但手册不是强制力。

所以后来规则按"机器能不能判"重新分三层:能写成代码的(如中英文间不加空格、引用标记转上标)全挪进编译器;机器判不了但数得出来的(如加粗数量、篇幅差异)做成自检报数;只有"章首要写一个具体的人和一个具体时刻"这种才留在手册里。

一条判据:如果一条规则可以写成一个函数或一个计数,就不要把它留在手册里。

第三层:机器查完,还得用眼睛逐页看

渲染脚本会自动检查:图表编号是否断号或重复、目录页码是否与实际匹配、是否有占位符残留、每页四边留白的实测毫米数。但真正会毁掉一份报告的缺陷,脚本一个都查不出来——负值柱被画成零高度、标注被版心切掉、标题落在页底内容翻到下一页。

最后一道工序是把 PDF 逐页渲染成 PNG 检查。做法是 12 页拼成一张检查表,30 张扫完全书。仍然是逐页检查,只是分辨率分两档,扫到可疑的再单独开全尺寸。

12 页拼成的检查表

排版缺陷从来不是均匀分布的,它们集中在最复杂的几页:长表、宽图、附录。还有一条关于自检本身的教训:假警报比漏报贵。早期版本直接搜索"待补"两字,结果把正文中一句诚实的交代也报成了待补,久了就没人看自检报告了。

六种原型,橙皮书是其中一种

同样是一份东西,读者拿它去干什么,决定了它是完全不同的六种。选错原型是最贵的错误——把一份要被引用的东西做成 deck,没人能引;把一份要开会用的做成 60 页学术报告,没人会读。AI 在没有这个框架时,默认交出来的是这六种的平均数,也就是哪一种都不是。

咨询 Deck 原型

拿去开会说服人的是 16:9 横版咨询 deck,一页一个结论,标题本身就是一整句结论句。

研报型原型

查具体数据的是研报型。它是"标题写结论"这条规矩的唯一例外——查数的读者要的是索引不是被说服,所以图表标题反而要中性,结论留给小节标题。

剩下四种:要被人引用的走学术型(方法论透明、预先反驳自己);要投 arXiv 的走论文型(英文、LaTeX、IMRaD 结构);要让人理解一个群体的走调查型(问卷原题必须随图给);面向大众、读完还能动手的是科普型,橙皮书走的就是这一条。

科普型原型示例

Learn from the best

Skill 很有价值的一点是,它可以把没有被 AI 训练过的、藏在人脑中的工作流和品味等知识固定下来;同时也能通过一些机制激发你期望 agent 具备的能力,从最好的范本去学习。

跑了一个 19 个 agent 的 workflow,扫描 2026 年顶级机构发布的 AI 报告,出了 74 份总榜,实测能下载到全文的有 42 份——Stanford、BCG、McKinsey、OpenAI、Reuters、RAND、世界银行都在里面。然后写了个解剖器,把它们拆成可以比较的结构指标。

2026 年顶级 AI 报告总榜

现在 Huashu-Report 所产出报告的设计、结构、用词等品位不是跟着作者来的,而是选取了世界上最顶尖公司的选择。

怎么能用上?

MIT 协议,装上就能用。GitHub 仓库:github.com/alchaincyf/huashu-report

Huashu-Report GitHub 仓库

DeepSeek 研报连数据带脚本也全开源了:github.com/alchaincyf/deepseek-influence-report

不装也行。上面这几条规矩本身就能用,你甚至可以直接把它们复制给 Claude Code、Codex、WorkBuddy、豆包工作、千问工作、Zcode、Kimi Code 等任何 agent。下次让它写报告的时候贴进去。

声明:本站原创文章文字版权归本站所有,转载务必注明作者和出处;本站转载文章仅仅代表原作者观点,不代表本站立场,图文版权归原作者所有。如有侵权,请联系我们删除。
未经允许不得转载:Huashu-Report 开源:让 AI 写出专业级报告的六种原型与三大校验机制
#Huashu-Report #开源项目 #AI 写作 #报告生成 #Agent 
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