bytedance/deer-flow：README 來源編輯指南

bytedance/deer-flow 的 README 將專案描述為「An open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「🦌 DeerFlow - 2.0」下寫到：> On February 28th, 2026, DeerFlow claimed the 🏆 #1 spot on GitHub Trending following the launch of version 2. Thanks a million to our incredible community , you made this happen! 💪🔥。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「Coding Plan from ByteDance Volcengine」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：We strongly recommend using Doubao-Seed-2.0-Code, DeepSeek v3.2 and Kimi 2.5 to run DeerFlow。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：LLM Space - Meet our secret weapon behind DeerFlow , one desktop tool to prototype agent ideas, inspect each harness step, replay failures, and benchmark performance.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「🦌 DeerFlow - 2.0」等段落。可確認的線索包括：> [!NOTE] > DeerFlow 2.0 is a ground-up rewrite. It shares no code with v1. If you're looking for the original Deep Research framework, it's maintained on the 1.x branch , contributions there are still welcome.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git cd deer-flow 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Official Website」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Official Website」段落提到：Learn more and see real demos on our official website.。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Improper Deployment May Introduce Security Risks。