# AI Educational Research Methods

> 教育研究方法助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“研究方法选对了吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单。

- Skill: `allinherog-star/ai-educational-research-methods` (Agent Skill, multi-file: 5 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add allinherog-star/ai-educational-research-methods`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/allinherog-star/ai-educational-research-methods/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: allinherog-star (https://skillmd.com/u/allinherog-star)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/allinherog-star/ai-educational-research-methods

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# ai-educational-research-methods 教育研究方法助手

[快速开始](https://github.com/allinherog-star/ai-skills/tree/main#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B)

[更多技能](https://ai-skills.ai)

### 概述

教育研究方法助手用于回答「研究方法选对了吗」、研究分析、来源核验、证据摘要，适合市场营销、运营、software、教育培训在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。
它会结合研究问题或资料摘录、粘贴要核验的问题、候选来源、网页摘录、文献线索或比较观点。等输入，整理关键上下文，并输出教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单，便于继续执行、复盘或交付。

### 什么时候使用

**适用场景**

- 用户提出“研究方法选对了吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
- 市场营销、运营、software、教育培训需要围绕教育研究方法助手生成教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单
- 用户已经准备了研究目标（说明本次要回答的问题、比较维度、判断标准或交付用途。）、研究受众（说明研究结论要服务的读者、角色、市场、课程或使用场景。）、公开网页链接（填写公开可访问的网页、报告或资料链接；受限内容请改为上传文件或粘贴摘录。），希望整理成可执行的分析或优化结果
- 用户需要把教育研究方法助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

### 调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API：

### 命令示例

**基础调用**

```bash
python3 scripts/run.py --params '{}'
```

**带常用参数调用**

```bash
python3 scripts/run.py --params '{"goal":"研究目标"}'
```

### 参数说明

| 参数 | 类型 | 必填 | 默认 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `goal` | string | 否 | - | 说明本次要回答的问题、比较维度、判断标准或交付用途 |
| `audience` | string | 否 | - | 说明研究结论要服务的读者、角色、市场、课程或使用场景 |
| `materialUrl` | string | 否 | - | 填写公开可访问的网页、报告或资料链接；受限内容请改为上传文件或粘贴摘录；需要传可访问的完整 URL |
| `materialFile` | string | 否 | - | 上传研究资料、网页摘录、文献笔记、表格或报告，适合资料较长或需要保留原文时使用 |
| `materialText` | string | 否 | - | 粘贴要核验的问题、候选来源、网页摘录、文献线索或比较观点 |
| `brandRequirements` | string | 否 | - | 补充来源范围、时间范围、可信度要求、不可使用来源、结论风险或人工复核重点 |

完整机器可读参数结构见 `references/form-schema.json`。

### 参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

### 支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数；如果参数里包含链接字段，请传完整、可访问的 URL。

### 示例请求

下面的示例参数可直接传给 `scripts/run.py`，runner 会把它们发送给 AI Skills API。

```bash
python3 scripts/run.py --params '{"goal":"研究目标"}'
```

等价的 `--params` JSON：

```json
{
  "goal": "研究目标"
}
```

### 返回结果示例

```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}
```

### 交付内容

- 教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单：围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
- 输入材料解读：结合研究目标（说明本次要回答的问题、比较维度、判断标准或交付用途。）、研究受众（说明研究结论要服务的读者、角色、市场、课程或使用场景。）、公开网页链接（填写公开可访问的网页、报告或资料链接；受限内容请改为上传文件或粘贴摘录。）提炼关键上下文和判断依据。
- 下一步动作：给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

### 结果使用建议

- 先判断输出是否回答了用户关于「教育研究方法助手」的核心问题。
- 再检查结果是否覆盖教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单，以及是否给出明确下一步动作。
- 如果输入材料较少，建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

### 运行前准备

- `AISKILLS_BASE_URL`：默认 `https://ai-skills.ai`
- `AISKILLS_API_KEY`：必填，用于认证调用
- `AISKILLS_TENANT_ID`：默认 `default`