急速专家

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这是一个泛用型“领域专家速成 Agent”。用户在终端里直接与 Agent 对话，Agent 负责理解目标、追踪上下文、规划学习路径、调用本地工具、检索资料、执行任务和产出交付物。

它不是静态模板包，也不是文档批量产出工具。它面向任意行业或知识领域，通过交互式对话、系统化学习引导、资料检索、风险边界检查和本地 harness 执行，帮助 0 基础用户在 5 到 12 天内借助 AI / Agent 工具参与真实业务任务，而不是只获得百科式知识。

项目定位

交互式 CLI Agent：以 study hacker 作为主要交互入口。
面向学习和业务执行：不是只聊天，也不是只生成文档，而是带用户逐步完成任务。
本地优先：默认在本机运行，必要时调用模型 API、GitHub、搜索或 harness 工具。
可扩展 harness：支持 CLI、HTTP、MCP/stdio、队列和平台适配包。
垂直目标：帮助用户快速进入投资研究、创业、求职、咨询、产品开发等场景。

免责声明

本项目仅用于学习、研究、资料整理和 Agent 工作流编排，不构成法律、投资、医疗、心理、网络安全、化工、生物安全、税务、会计、审计、合规或监管意见。高风险领域的任何关键判断都必须由具备资质的专业人士确认。详见 DISCLAIMER.md。

隐私与安全

本项目默认本地优先运行，不内置遥测或用户追踪。交互式 CLI 可能在本地生成 .env.local、.study-hacker.local.json、sessions/、outputs/、queue/ 和 dist/ 等运行时文件；这些路径可能包含提示词、配置、日志、报告或执行状态，已被 .gitignore 排除，不应提交到 GitHub。

如果你配置外部模型、搜索、GitHub token、代理网关或自定义 API base URL，请先确认对应服务的隐私政策、数据保留策略和使用条款。详见 PRIVACY.md 与 SECURITY.md。

License

本项目基于 MIT License 开源。详见 LICENSE。

目标用户

需要快速理解新行业的投资研究人员
正在验证创业方向的创始人或产品负责人
准备转行、求职、面试的人
需要短时间产出咨询分析或行业报告的人
需要为产品开发、BD、运营、战略做领域调研的人

默认目标

用户在 5 到 12 天内完成：

建立目标领域的产业地图和核心术语体系。
识别上下游、关键角色、利润来源、成本结构、护城河和风险边界。
学会使用 Agent 搜索最新资料、公司动态、政策、新闻、GitHub 项目和已有工具。
完成至少 1 个接近真实业务的实战交付物。
通过最终验收：能够在 AI / Agent 辅助下参与相关业务讨论、拆解任务、检索证据、提出判断。

使用方式

先运行 system/intake-questions.md 中的用户访谈流程。
Agent 根据用户回答，使用 domain-kit-template/ 组织具体领域的学习路径、资料结构和业务交付物。
使用 system/adaptive-learning-protocol.md 根据课程难度生成 5 到 12 天学习计划。
使用 skills/ 中的技能文件驱动 Agent 执行调研、分析、训练和验收。
使用 rag/ 建立检索和证据管理规则。
使用 memory/ 记录用户基础、学习进度、薄弱点和已形成的判断框架。
根据目标平台选择 adapters/ 中的适配方案。
在 OpenClaw / OpenHands 类平台中，可使用 adapters/openclaw-openhands/scripts/ 的最小脚本链路执行资料收集、来源分级和报告生成。

兼容与适配

本项目本身是一个可运行的 CLI Agent，同时提供下列平台的适配材料：

Claude Code / Claude Skills
Hermes Agent
OpenClaw / OpenHands 类编程 Agent
通用 Markdown 版本

关键原则

先问清楚领域、基础、目标、风险，再制定学习路线和执行计划。
联网检索必须标注来源、时间、证据强度和不确定性。
优先搜索已有 Agent、开源项目、Skills、RAG、课程、数据库，判断能否复用。
高风险领域只做学习、识别风险、合规判断，不替代专业人士。
输出必须服务于真实业务任务，不写空泛概念堆砌。

验收标准

合格的套件必须帮助用户完成至少一个实战任务，例如：

写一份行业分析报告
判断一个创业方向是否值得继续验证
拆解一家公司的商业模式
对比 3 个竞品
识别一个方案中的风险点
为求职面试准备行业认知和案例回答
为产品开发提出可验证的领域需求假设

Agent Harness 改造层

本项目已加入最小可运行的 Agent Harness 层，可作为 OpenClaw / OpenHands 类编程 Agent 平台的执行内核雏形：

scripts/harness.py：统一运行入口。
harness/runtime.py：固定执行循环，按 risk -> plan -> scan -> rank -> github_search -> build -> evaluate 执行。
harness/tools.py：基于 argv 的工具注册和安全执行，不拼接 shell 字符串。
harness/permissions.py：工具执行权限检查，限制可运行工具和脚本。
harness/state.py：会话状态、事件日志和输出目录。
harness/config/tool_registry.json：机器可读工具注册表。
harness/config/permission_profile.json：权限配置。
harness/schemas/task.schema.json：任务输入结构。
examples/harness/ai-app-startup-task.json：示例任务。
scripts/harness_server.py：标准库 HTTP API 外壳，便于外部 Agent 平台调用。
scripts/harness_mcp.py：无第三方依赖的 MCP 风格 JSON-RPC stdio 外壳。
scripts/harness_queue.py：文件型任务队列和 Worker。
scripts/rag_index.py：轻量 RAG 索引构建与检索脚本。

交互式终端 Agent：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/install_study_command.ps1
study hacker

study hacker 会进入赛博朋克风格的 Study Hacker 交互壳，直接与用户对话，识别学习/业务目标、用户基础水平、每天投入时间和是否允许联网检索，然后按需调用 harness 执行任务并产出学习执行包。当用户表达“我想成为某领域专家”时，CLI 会优先确认了解程度；若用户是 0 基础或低基础，会先用一句话定义、3 个最小词、通俗比喻和简单案例建立地基，再逐步推进实战任务，并在每个阶段主动追问下一步信息。

首次交互式启动会先引导配置 API provider、base URL、model 和 API key。配置会写入本地忽略文件 .study-hacker.local.json 与 .env.local，配置成功后后续启动不会再弹出。需要重配时在壳内输入 /config，或运行：

study hacker --reset-config

最短运行命令：

python scripts/harness.py run --task examples/harness/ai-app-startup-task.json --session-id demo
python scripts/harness.py status --session-id demo

分步运行：

python scripts/harness.py run --task examples/harness/ai-app-startup-task.json --session-id demo --to-step plan
python scripts/harness.py run --task examples/harness/ai-app-startup-task.json --session-id demo --resume --from-step scan
python scripts/harness.py step --task examples/harness/ai-app-startup-task.json --session-id demo-risk --name risk

HTTP API：

export HARNESS_API_TOKEN="$(python -c 'import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))')"
python scripts/harness_server.py --host 127.0.0.1 --port 8765
curl -H "Authorization: Bearer $HARNESS_API_TOKEN" http://127.0.0.1:8765/health

HARNESS_API_TOKEN is required by default, including for 127.0.0.1. Use HARNESS_ALLOW_UNAUTHENTICATED=1 only for isolated local development where no untrusted local process can reach the port.

可用端点：

GET /health
POST /sessions
POST /sessions/{session_id}/run
POST /sessions/{session_id}/steps/{tool_name}
GET /sessions/{session_id}
GET /sessions/{session_id}/events

MCP / stdio 接入：

python scripts/harness_mcp.py

当前暴露的工具：

rapid_expert_run
rapid_expert_step
rapid_expert_status
rapid_expert_events
rapid_expert_rag_search
rapid_expert_queue_submit
rapid_expert_queue_run_next
rapid_expert_queue_status
rapid_expert_queue_approve

任务队列：

python scripts/harness_queue.py submit --task examples/harness/ai-app-startup-task.json
python scripts/harness_queue.py run-next
python scripts/harness_queue.py worker --max-jobs 10 --stop-when-empty
python scripts/harness_queue.py list
python scripts/harness_queue.py status --job-id <job_id>

审批闸门：

harness/config/permission_profile.json 中的 approval_required_tools 会让敏感工具先停在 awaiting_approval。批准后继续：

python scripts/harness.py approve --session-id <session_id> --tool github_search
python scripts/harness.py run --task examples/harness/ai-app-startup-task.json --session-id <session_id> --resume --from-step github_search

队列任务批准：

python scripts/harness_queue.py approve --job-id <job_id> --tool github_search
python scripts/harness_queue.py run-next

注意：approved_tools 是内部审批状态，不允许放进外部 task JSON。必须通过 CLI、HTTP 或 MCP 的审批动作写入。

任务取消与重试：

python scripts/harness_queue.py cancel --job-id <job_id>
python scripts/harness_queue.py retry --job-id <job_id>

RAG 索引：

python scripts/rag_index.py build --sources outputs/sources_ranked.json --output outputs/rag_index.json
python scripts/rag_index.py search --index outputs/rag_index.json --query "目标问题"

如果任务设置 no_network=true，Harness 会跳过 GitHub 网络检索并把最终状态置为 needs_review，避免把离线占位资料误判为可交付结果。

Diagnostics and Export

python scripts/harness_diag.py health
python scripts/harness_diag.py metrics
python scripts/harness_diag.py export --output dist/rapid-expert-harness.zip

The exported zip excludes runtime directories, queue jobs, locks, local outputs, caches, logs, and .env* files.

Platform Contracts

python scripts/harness_contract.py write

This writes:

deploy/openapi.json
deploy/mcp-tools.json

Docker

copy .env.example .env
# Edit .env and set HARNESS_API_TOKEN to a long random token before starting the HTTP API.
docker compose up --build
curl -H "Authorization: Bearer <HARNESS_API_TOKEN>" http://127.0.0.1:8765/health

Environment defaults are documented in .env.example.

Release

Before publishing:

python scripts/harness_contract.py write
python scripts/run_tests.py
python scripts/validate_deploy.py
python scripts/harness_diag.py health
python scripts/harness_diag.py export --output dist/rapid-expert-harness.zip

See RELEASE_CHECKLIST.md.

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