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### 学术导师综合调查评估系统 在选择研究生导师之前，用 AI 做一次深度尽职调查。DeepTutor 自动检索导师的学术成果、学生去向、社交舆情与实验室文化，生成一份独立的 HTML 评估报告，帮你做出更明智的读研决策。 ![Version](https://img.shields.io/badge/version-v1.4.1-blue) ![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green) ![Platform](https://img.shields.io/badge/platform-Claude_Code%20|%20Codex_CLI%20|%20Cursor%20|%20OpenCode%20|%20OpenClaw-purple) ![Spec](https://img.shields.io/badge/spec-agents.md%20|%20agentskills.io-orange)

功能特色

安装方法

# 方法一：npx（推荐，全局安装）
npx skills add jiadizhunine/deeptutor -g

# 方法二：Git Clone（Claude Code）
git clone https://github.com/jiadizhunine/deeptutor.git ~/.claude/skills/deeptutor

# Codex 手动安装则使用：
# git clone https://github.com/jiadizhunine/deeptutor.git ~/.codex/skills/deeptutor

# 方法三：手动下载
# 从 GitHub Releases 下载最新版本，解压到 ~/.claude/skills/deeptutor/

使用方法

在 Codex、Claude Code 等支持的 Agent 中直接输入自然语言即可触发调查。Codex 中也可以显式调用 $deeptutor：

帮我调查一下北京大学生命科学学院的张教授

Investigate Prof. Smith at MIT Biology department

帮我对比这三个导师：A大学的王教授、B大学的李教授、C大学的Prof. Johnson

系统会自动识别语言和地区，启动对应的调查流程，最终生成一份独立的 .html 报告。

报告示例

两份示例均为合成数据，只展示报告结构与视觉效果，不对应真实人物，也不能作为择导依据。

评估维度

DeepTutor 从 11 个维度 对导师进行量化评估（中国版本）：

# 维度 权重 说明
1 领域宏观趋势 10% 生命周期定位、资金趋势、就业前景、技术颠覆风险
2 发表成果与质量 12% 总产出、h-index、期刊层次分布
3 学生培养实绩 13% 毕业生去向、学位完成时间、学生发表
4 平台与资源 12% 经费、设备、合作网络、学科排名
5 独立性与成长空间 8% 课题自主权、一作/通讯机会
6 职业轨迹与势头 5% 职称晋升速度、奖项荣誉、学术影响力趋势
7 PUA/PUSH 风险 10% 网络舆情、学生流失率、毕业延期比例
8 时间自由度 8% 是否允许实习/考公/副业、作息要求
9 毕业目标匹配 7% 导师风格与你的职业目标的契合度
10 导师锐评 10% 7问深度剖析、Deal-Breaker一票否决、直觉综合判断
11 退休与稳定性风险 5% 官方任期/退休安排、tenure 状态、经费到期、接班安排

国际版本使用经过调整的维度体系（如”Work-Life Balance”替代”时间自由度”），详见 SKILL.md。

导师类型

类型 标签 特征 适合人群
学术型 Research-Focused 追求顶刊发表，学术要求高 志在学术深造、追求高水平论文的学生
项目型 Grant/Project-Driven 横向/纵向项目多，偏应用导向 想积累项目经验、偏工程方向的学生
半放养型 Semi-Independent 适度指导，给予一定自由度 有一定自驱力、希望灵活安排的学生
指导型 Mentorship-Heavy 手把手带，会议频繁，反馈及时 需要结构化指导、科研新手
纯放养型 Hands-Off 几乎不管，靠学生自己摸索 目标明确且自律的学生；否则风险极大

项目结构

deeptutor/
├── SKILL.md                                      # 核心技能定义（详细版，Claude Code / agentskills.io 入口）
├── AGENTS.md                                     # agents.md 规范精简版（Codex CLI / OpenCode / Aider / Cline 等入口）
├── .claude/skills/deeptutor/SKILL.md → ../../../SKILL.md   # symlink，防止漂移
├── .agents/skills/deeptutor/SKILL.md → ../../../SKILL.md   # symlink
├── .cursor/rules/deeptutor.mdc                   # Cursor IDE 适配（短指引）
├── .opencode/AGENTS.md → ../AGENTS.md            # symlink
├── .openclaw/AGENTS.md → ../AGENTS.md            # symlink
├── agents/openai.yaml                            # Codex 展示元数据与默认提示
├── README.md                                     # 中文说明（默认）
├── README.en.md                                  # English README
├── LICENSE                                       # MIT 许可证
├── THIRD_PARTY_NOTICES.md                       # 第三方 MIT 版权与许可声明
├── scripts/                                      # 自包含工具脚本（零外部依赖）
│   ├── robust_fetch.py                           # 固定已校验公网 IP 的安全网页获取
│   ├── search_social.py                          # 中国社交平台导师评价搜索
│   └── generate_report.py                        # JSON → HTML 报告渲染器
├── references/                                   # 参考文档
│   ├── advisor_evaluation_framework.md
│   ├── chinese_academic_system.md
│   ├── international_academic_system.md
│   ├── publication_search_protocol.md
│   ├── report_template.md
│   ├── web_rooter_integration.md                 # Web 访问降级策略
│   └── lite_mode.md                              # 轻量版调查规范
├── tests/                                        # 标准库单元与安全回归测试
└── examples/                                     # 虚构报告演示
    ├── 张伟_北京大学.html
    └── sarah_mitchell_MIT.html

v1.4 设计原则：SKILL.md（详细版）和 AGENTS.md（精简版）是仅有的两份真源，分别服务两类不同生态。所有 .claude/、.agents/、.opencode/、.openclaw/ 下的同名文件都是 symlink，写一次同步全部，无 drift 风险。

本地验证

python3 -m py_compile scripts/*.py
python3 -m unittest discover -s tests -v

GitHub Actions 会在 Python 3.9 与 3.13 上运行同一组检查。

许可证

本项目采用 MIT 许可证 开源；第三方代码声明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。

隐私与负责任使用

致谢

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