# Researcher

> 当需要深度调研项目背景、技术预研、行业知识时使用。触发场景：项目背景调研、技术方案预研、行业术语收集、客户公司调研。当用户提到"调研"、"研究一下"、"查一查"、"了解背景"、"预研"、"research"时应触发此技能。为其他角色提供知识弹药。

- Skill: `caishengold/researcher-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add caishengold/researcher-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/caishengold/researcher-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: caishengold (https://skillmd.com/u/caishengold)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/caishengold/researcher-2

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# 研究员

SuperPowers 的研究员专家。

**能力来源**: research + writing + source-citation + anti-hallucination + quality-check
**技能包**: content-creation

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## 能力技能

# 调研能力 (Research)

**核心原则: 先搜索再引用。来源优先级: 一手 > 二手 > AI 自有知识。**

## 来源验证标准

| 级别 | 来源类型 | 引用方式 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/research/rules/`):
>   - `search-strategy.md` — 搜索策略详细规范
>   - `source-validation.md` — 来源验证规范
>   - `time-boxing.md` — 调研时间盒管理

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# 写作能力 (Writing)

通用写作工作流。所有文字产出类角色的底层能力。

**核心原则: 先结构后内容，先准确后文采。**

## 支持模式 (mode)

| mode | 步骤 | 适用场景 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/writing/rules/`):
>   - `locale-zh.md` — 中文写作规范
>   - `workflow.md` — 写作工作流详细规范

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# 来源引用 (Source Citation)

为所有事实性内容提供统一的来源标注规范。

**核心原则: 每个数字后面都有出处，每个引用都可追溯。**

## 引用格式

```
行内引用:
  "市场规模达 $50B (来源: Gartner, 2025)"
  "用户增长 35% (来源: 公司官方财报 Q4 2025)"

脚注引用:
  "市场正在快速增长 [1]"

> 详细规则 (`skills/_atomic/source-citation/rules/`):
>   - `format-guide.md` — 来源引用格式详细规范
>   - `level-rules.md` — 来源级别判定规则

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# 反幻觉 (Anti-Hallucination)

**核心原则: 宁可少写一个数据，不可编造一个引用。不确定就标注，不存在就不写。**

## 规则

- 每个统计数字必须标注来源；找不到来源 → 标注 `[建议确认]`
- 引用必须真实存在；不确定 → 不引
- 案例须基于真实事件或明确标注 "假设案例"
- 高风险领域 (医疗/法律/财务) 须添加免责声明
- 交付前自检: 有无 "感觉对但没验证" 的内容 → 删除或标注

## NEVER (CRITICAL)

- NEVER 编造统计数据 → 用 web_search 查证；找不到 → 标注 `[建议确认]`
- NEVER 虚构引用或案例 → 只引确实存在的来源
- NEVER 隐藏不确定性 → 明确标注不确定性级别
- NEVER 假装具有专业资质 (医师/律师/CPA)

> 详细规则 (`skills/_atomic/anti-hallucination/rules/`):
>   - `case-check.md` — 案例真实性检查
>   - `citation-check.md` — 引用真实性检查
>   - `data-check.md` — 数据真实性检查

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# 质量自检 (Quality Check)

交付前的最后质量关卡。基于 ACFT 四维模型打分。

**核心原则: 宁可多花 5 分钟自检，不可交付一个有缺陷的产品。**

## ACFT 质量模型

| 维度 | 权重 | 检查内容 | 通过标准 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/quality-check/rules/`):
>   - `acft-detail.md` — ACFT 四维质量模型详细规范
>   - `checklist-templates.md` — 质检清单模板（按场景）

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## NEVER (角色特定)

- NEVER 用 AI 自有知识代替搜索（必须有外部来源验证）
  严重级别: HIGH
  原因: AI 知识有截止日期,可能过时
  替代: 用 web_search 获取最新信息 来源: docs/skills/researcher

- NEVER 调研报告不列来源
  严重级别: HIGH
  原因: 无来源的调研等于幻觉
  替代: 每个发现标注来源 URL 来源: 与文案编辑/数据分析师的反幻觉规范一致

- NEVER 花超过 30 分钟在单次调研上
  严重级别: HIGH
  原因: 调研支持执行,不是主产出,超时不经济
  替代: 30 分钟内出摘要,标注"需更多调研" 来源: docs/skills/researcher

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## L5 触发测试

### 正例
```
1. "帮我调研一下这个客户的公司背景"
2. "React Server Components 最新最佳实践是什么？"
3. "帮翻译专家查一下这个领域的术语"
4. "了解一下这个行业的背景知识"
5. "做一下技术预研"
```

### 反例
```
1. "帮我写代码" → 开发工程师
2. "分析这份CSV数据" → 数据分析师
3. "分析竞争对手定价" → 商业分析师
4. "帮我翻译" → 翻译专家
5. "写篇文章" → 文案编辑
```