Super Search

Super Search

IRON LAW: NEVER GENERATE ANSWERS FROM TRAINING DATA. Every factual claim in the report must be traceable to at least one URL fetched during this session.

核心定位

通用网页调研与事实核查工具。与 hv-analysis（强制横纵轴框架、产出 10K-30K 字 PDF 的深度产品/公司研究）的关键差异：

Workflow

⚡ Fast Path（90% 搜索用此路径）

大多数搜索不需要完整 9 步流程。实际执行模式：

加载 skill → 领域探测(references/domain-detector.md) → 3-4 并行搜索 → 1-2 并行抓取 → 手动写报告 → 交付

脚本（env-check/search/fetch/analyze/report/review）仅在 deep 模式或需要缓存时运行。

完整 Deep Path（金融/医学/法律或 2+ 领域探测器命中时）

Copy this checklist and check off items as you complete them:

Super Search Progress:

• Step 0: Domain Detect ⚠️ REQUIRED — 回答 5 个领域探测器问题，确定验证深度
• Step 1: Environment Check — 仅在 deep 模式运行 node dist/env-check.mjs
• Step 2: Plan — 解析用户意图、扩展多语言关键词、确定搜索深度
• Step 3: Search — 多源搜索，收集结果 URL
• Step 4: Fetch — 批量抓取内容，先查缓存
• Step 5: Analyze — 质量评分（仅参考，低质舍弃），排序整理
• Step 6: Cross-Reference — 多源比对，矛盾标注
• Step 7: Review ⚠️ REQUIRED — 时效性+真实性双重审查所有关键数据
• Step 7.5: Template Selection ⚠️ REQUIRED — 根据主题特征选择报告模板
• Step 8: Report — 按选定模板生成结构化报告写入文件
• Step 9: Verify — 交付前检查

Step 0: Domain Detect ⚠️ REQUIRED — 进入搜索前的强制决策门

回答以下 5 个问题，确定搜索深度和验证策略（详见 references/domain-detector.md）：

在进入 Step 3 搜索之前，必须输出决策 JSON：

{
  "topic": "用户搜索主题",
  "domains": ["github", "ai"],
  "triggers_fired": ["github-verification"],
  "depth": "normal",
  "multi_language": ["en"],
  "counter_queries": ["...反面搜索词..."],
  "verification_actions": ["抓取所有引用 GitHub repo", "标注 ⭐ 获取日期"],
  "source_priority": "github-projects"
}

source_priority 根据 domains 自动匹配 references/source-priority.md 中对应领域的高优先级信源表，搜索时优先从这些信源获取。

深度映射：0 命中 → Quick | 1 命中（非金融）→ Normal | 命中金融或 2+ → Deep

⚠️ 未输出决策 JSON 前不得进入 Step 3 搜索。

Step 1: Environment Check

仅 Deep 模式运行。Normal/Quick 模式直接使用可用工具。

工具可用性铁律：记录所有可用工具的完整列表（如 tinyfish-search_search、webfetch、gh api 等）。后续每个搜索/抓取操作优先使用主要工具；失败时依次切换到列表中的下一个工具，直到成功或全部尝试完毕。

Step 2: Plan

解析用户输入，确定：

• 核心主题与搜索关键词
• 搜索深度：quick（3-5 源）、normal（8-12 源）、deep（15-20 源）
• 是否需要对抗审查（见 references/review-triggers.md）
• 信源优先级：按 references/source-priority.md 确定搜索路径，先搜 L0-L2 高信源，再下探
• 输出文件路径（用户指定或默认 ./research-output/{date}-{topic-slug}.md，若文件已存在自动追加 -v2/-v3 后缀）
• 缓存目录（用户指定或默认 ~/.super-search-cache/）

Ask: "对以下问题，我应该额外搜索哪些对立面/反面/批评性关键词？" 例如：搜索"AI 取代程序员"时，同时搜索"AI 不会取代程序员的理由""AI 编程工具的局限性"。

多语言关键词扩展 ⚠️ 必须执行

识别主题所属领域，推断可能的原始信息语言，使用多语言关键词扩大搜索范围。扩展规则：

扩展策略：

• 中文关键词 → 翻译为目标语言关键词（使用内置术语映射表）
• 添加混语言查询（如 "中文词" site:en.wikipedia.org、"translated topic" Reddit）
• 在 deep 模式下添加学术搜索维度（如 "translated topic" research paper、"translated topic" arXiv）
• 对日本动漫使用罗马音和日文汉字双重搜索

运行 node dist/search.mjs --topic '...' --depth normal 时，脚本会自动生成 multiLanguageQueries 字段。AI 在执行搜索时，必须对每类多语言查询执行搜索，不可跳过。

Step 3: Search

搜索条目数量：

• quick → 每个查询 limit=10
• normal → 每个查询 limit=10，关键维度追加翻页 page=2
• deep → 每个查询 limit=20，翻页 page=2，学术搜索追加 page=3

根据计划执行搜索。搜索执行顺序：

1. 先执行主查询（queries 字段）
2. 再执行多语言查询（multiLanguageQueries 字段），不可跳过
3. 最后执行对抗查询（counterQueries 字段）

GitHub 项目数据直接查证 ⚠️ Q1 命中时必须执行

当 Q1（涉及 GitHub/开源项目）触发时，在完成网页搜索和抓取后，必须额外使用 GitHub API 直接查询每个引用项目的精确数据，不得仅依赖网页搜索片段中的近似值。优先使用 gh api（已认证的 GitHub CLI），无 gh 或认证失败时使用 webfetch 抓 api.github.com/repos/{owner}/{repo}（匿名限流 60/h，足够查证）。

必须查证的项目维度：

执行时机：完成网页搜索和内容抓取后、进入 Step 5 Analyze 之前。对所有报告中引用/对比的 GitHub 项目，逐条使用 API 查证。

API 失败降级：GitHub API 返回 401/403/rate-limit 时（token 失效、未认证、超限），改用网页抓取 repo 页（tinyfish fetch 或 webfetch），渲染后的页面顶部导航+About 区含 ⭐/forks/license/archived 信息，Issue/PR 页同样可抓——足以完成大部分查证。

反模式：仅凭 web search snippet 中的 star 数（常被缩写为 "k" 或省略）就写入报告；或只抓取 README 页面而不使用 API 查询实际 metrics。

社区工具/插件安全验证 ⚠️ 推荐社区方案时必须执行

当调研结果中包含对第三方社区工具、插件、库的推荐时（如搜索"有没有支持 X 的插件"并列出候选），在写入报告前必须对每个候选项目进行安全与真实性验证：

执行时机：在 Step 5 Analyze 之前，对候选列表中的每个 GitHub 项目使用 API 逐条查证。

判定标准：

• 安全：MIT/Apache/GPL 等明确许可证 + 仅本地只读操作 + 无数据外泄网络请求 + 活跃维护
• 需留意：有主动上传/提交数据到远程服务器的功能（需 opt-in 才接受）、或缺少许可证
• 不推荐：无许可证 + 不可见源码（预编译二进制）+ 已归档 + 有可疑网络请求

工具降级策略：

• 优先使用主要 search 工具（如 tinyfish-search_search）
• 该工具返回错误/超时/无结果 → 自动切换到下一可用 search 工具
• 全部 search 工具失败 → 将搜索词作为 URL 尝试直接 fetch（如 site:xxx 搜索变体），或跳过该关键词并记录
• 每个搜索词至少尝试 2 种不同的工具或查询变体

数据充分性铁律：每个关键维度（如"价格""规格""政策"）至少需要 2 个来源覆盖。不足时立即触发搜索引擎补充发现——使用所有可用 search 工具，变换关键词（加"对比""排行""价格表""2026"等后缀），迭代搜索直到找到足够数据或确认该维度确实没有公开可查的数据。禁止在数据不足时直接跳过该维度。

多语言搜索结果合并：不同语言搜索返回的结果按同一标准纳入质量分析流程，来源权威度评估会考虑是否为该领域的原始信息语言。例如，日文官方页面在动漫相关主题中的权威权重高于中文转载页面。

搜索终止条件

满足以下条件时停止搜索并进入抓取阶段：

1. 每个关键维度至少有 2 个来源覆盖，且来源类型 ≥2 种（详见 references/source-priority.md）
2. 官方页面已全部尝试抓取（成功获取数据或确认无法获取并记录原因）
3. 已执行 2 轮关键词变体搜索，新增结果趋于重复（>80% 重复）
4. 对高风险主题（医学/法律/金融）已执行对抗性搜索
5. GitHub 项目类搜索 → 已抓取所有引用项目的 Issues 页面（前 2 页）

信源质量检查：在终止搜索前，确认：

• □ 至少 1 个一手/官方来源（GitHub repo、官方文档）
• □ 涉及的 GitHub 项目已抓取原始 repo 页面（非第三方文章中的转述）
• □ 聚合/转载类来源 ≤ 总来源的 30%

不满足时继续触发搜索引擎补充发现，不可在数据不足时跳过。

Step 4: Fetch

运行 node dist/fetch.mjs --cache-dir '...' 检查缓存。

• 命中缓存 → 直接使用缓存内容（node dist/cache.mjs get --url "..." --type fetch）
• 未命中 → 抓取内容。工具降级策略：

  1. 优先使用主要 fetch 工具（如 webfetch 或 tinyfish-search_fetch）

  2. 返回 403/404/Transport Error/JS 空壳/工具不可达 → 自动切换到下一个可用 fetch 工具

  3. 全部 MCP fetch 工具失败 → 使用 terminal + curl 回退：

     优先尝试 Accept: text/markdown 头（适合文档站）： 许多文档站点（Cloudflare、GitHub 等）支持直接以 Markdown 格式返回内容。加上该 header 后 curl 输出即为纯净 Markdown，无需 HTML 剥离：

     curl -sL -H "Accept: text/markdown" "https://developers.cloudflare.com/cache/how-to/tiered-cache/"
     

     部分站点还提供 .md URL 后缀变体（如 Cloudflare 官方文档会在 HTML 页面提示 append index.md），可一并尝试。

     回退到 HTML 剥离（文档站无 Markdown 支持时）：

     curl -sL "https://example.com" | python3 -c "
     import sys, re
     content = sys.stdin.read()
     text = re.sub(r'<[^>]+>', '', content)  # 去 HTML 标签
     text = re.sub(r'\\s+', ' ', text).strip()
     print(text[:3000])  # 限制长度
     "
     

     也可搭配 sed -n 's/<[^>]*>//gp' 做简单剥离，或 html2text 做更干净的转换。

     ⚠️ 注意：curl 输出的 HTML 可能包含 JS 引导的验证墙（如 Cloudflare Challenge），此时需确认使用浏览器工具替代。

     基础设施/云服务类调研的补充验证： 对于 CDN、DNS、代理等基础设施类服务，在回读文档之外还可以直接测试其诊断端点以获取实时运行数据。详见 references/cdn-infrastructure-research.md。

  4. terminal+curl 也失败 → 进入 搜索引擎替代抓取 流程（见下方）

• 抓取后必须立即回写缓存：

默认 TTL：搜索结果 30min，网页内容 24h。

Step 5: Analyze

对每条内容按 references/source-priority.md 标注质量层级（🥇/🥈/🥉/4️⃣/⚠️），然后评分。

质量评估维度（见 references/quality-criteria.md）：

• 来源权威度（官方 > 知名媒体 > 个人博客 > 不可信；涉及数值/规格/定价时，必须优先采用官方页面数据）
• 信息完整度（日期、作者、引用、数据）
• 内容新鲜度
• 语言质量（排除机翻/低质内容）

信源分层检查：

• CSDN（csdn.net / blog.csdn.net）在任何场景下都必须排除，不得纳入报告、不得作为引用来源、不得作为参考链接。这不是某个 MCP 才能做的事——所有入口（搜索、抓取、RSS 采集等）都必须过滤 CSDN 域名。
• 需要封禁其他域名时，按 references/domain-blocking-checklist.md 逐入口操作，避免遗漏。
• ⚠️ 层级的来源默认不纳入报告，除非 🥇🥈 层确实找不到信息

评分仅作相对参考，评估后明确低价值的内容直接舍弃。

Step 6: Cross-Reference

对关键事实进行多源比对：

• 一致 → 标注"多源确认"
• 矛盾 → 立即触发事实核查：直接 fetch 各方引用的原始来源/官方页面，以官方第一手数据为准裁定。多个第三方来源的一致意见不能覆盖官方页面的明文数据
• 孤立 → 只有一个源提及，标注"待验证"，同时尝试搜索官方来源确认

第三方转载数据的比对标准：

• 第三方数据至少需要 2 个独立来源 交叉确认，才可标注为"已核实"
• 第三方来源间的矛盾不能通过"多数投票"解决 —— 必须尝试找回原始官方数据
• 仅有一个第三方来源的数据，标注为"待验证（第三方单源）"，置信度最高 medium
• ⚠️ 第三方聚合报告（如行业白皮书/调研合集）中引用的案例数据属于"二次转述"，必须追溯到创始人一手来源才能采信；搜不到一手来源的应降级或删除

输出置信度矩阵。

信源多样性检查（对照 references/source-priority.md 分层）：

• □ 🥇 一手/官方来源 ≥ 1 个
• □ 🥇+🥈 合计 ≥ 总数的 50%
• □ ⚠️ 聚合/转载 ≤ 总数的 30%
• □ 不满足 → 触发补充搜索，优先用 🥇 信源

事实核查铁律：当数值/规格类声明出现矛盾时，必须直接抓取官方定价页/规格页作为终极裁决依据，不得仅凭第三方文章数量做判断。

多语言交叉验证：当多语言搜索返回不同语言来源时，优先以该领域的原始信息语言为准：

• 科技/AI → 英文一手资料（研究论文、官方博客）权威度 > 中文翻译/转载
• 动漫/ACG → 日文官方页面权威度 > 中文转载 > 英文讨论
• K-pop/韩流 → 韩文官方/韩媒权威度 > 中文翻译/英文报导

叙事-结构核验（社会议题/分配议题必做）：

• 将关键结论拆成三层：叙事主张、结构机制、证据来源。
• 对每条叙事主张补充"受益-成本-风险"矩阵：谁获益、谁承担成本、谁承担风险。
• 当叙事与结构证据冲突时，不以话术热度裁决，优先保留结构证据并标注不确定性。

Step 7: Review ⚠️ REQUIRED（对抗性审查）

审查不是可选的附加项，而是保证报告质量的必要环节。以事实为第一要义，不因追加速而牺牲准确性。

🧠 怀疑性认知六条原则（快速自检清单）

来源：Bill Kovach & Tom Rosenstiel《真相：信息超载时代如何知道该相信什么》

每条审查操作前，用这六条快速过一遍你的发现：

1. 我碰到的是什么内容？ — 是新闻、观点、广告、还是 AI 生成的推测？标注类型
2. 信息完整吗？缺少了什么？ — 检查时间、地点、上下文、数据来源是否完整。数字缺单位？结论缺限定？
3. 信源是谁/什么？我为什么要相信他们？ — 信源身份/背景自证过吗？有无商业动机（推广/广告/股权投资）？是否受益于你相信他们的结论？
4. 提供了什么证据？是怎样检验的？ — 证据是二手转述还是一手数据？如果是研究/报告，方法论是否透明？数据来源可否复现？
5. 其他可能性解释或理解是什么？ — 搜索对立面：我的结论的反面是否也有证据支持？是否存在两个事实都对、但解释路径不同的情况？
6. 我有必要知道这些信息吗？ — 这个发现是否影响最终判断？不写这条，报告会缺失关键维度吗？如果删掉它报告依然成立，它就是噪音。

用法：完成 Step 0-6 后，用六条快速扫描每条关键发现。任何一条回答为"不/不确定"，触发补充搜索或标注置信度降级。

审查的两个维度：

时效性审查（所有主题通用）

Ask:

• 每条数据的发布时间是什么？距今多久？
• 是否存在比"最新"数据更旧的过时信息被引用？
• 第三方转载文章的价格/规格数据是否标注了更新日期？
• 如果关键数据来源日期 > 6 个月前，触发补充搜索确认是否有更新版本

真实性审查（所有主题通用）

Ask:

• 这条声明的原始来源能否追溯到官方页面？
• 如果数据来自第三方转载，转载者是否有动机扭曲数据（如推广佣金/商业合作）？
• 不同来源对同一事实的描述是否一致？不一致时哪个更可信？
• 本报告中哪些声明存在"孤立来源"风险？

自动触发（更严格的反驳搜索 + 官方核实）：

• 医学、法律、金融、安全等高风险主题
• GitHub/开源项目（Step 0 决策门 Q1 命中）—— 必须检查 Issues + 许可证 + 活跃度
• 物理、化学、数学等科学主题（从基础原理出发核查）
• 关键发现置信度低于阈值
• Step 6 交叉验证中发现矛盾或孤立声明
• 涉及金钱的声明（定价、费率、佣金）—— 必须双源以上确认

⚠️ Step 0 决策门输出的 triggers_fired 和 verification_actions 是审查的强制检查清单。审查时必须逐条对照执行，不可跳过。

运行 node dist/review.mjs 执行对抗审查：

• 对每个主要结论搜索反驳证据
• 检查来源多样性
• 标注遗漏风险
• 如发现重大疏漏，回到 Step 3 补充搜索

Step 7.5: Template Selection ⚠️ 生成报告前必须执行

根据主题特征，对照 references/report-templates.md 模板选择指南确定报告模板：

选定模板后，按模板结构组织报告内容。不允许跨类型混用模板结构，不允许使用 _（请手动填写）_ 类占位符。

调研 AI 编程订阅套餐（Coding Plan）时：请加载 references/coding-plan-research.md 获取专门的工作流、数据交叉验证方法和避坑指南。该文件覆盖了定价多源确认、额度倍率计算、区域价格差异处理等模型调研中不含的内容。

Step 8: Report

运行 node dist/report.mjs --output 'path/to/report.md' 生成报告。

报告按 Step 7.5 选定的模板撰写。完整模板和写作规范见 references/report-templates.md。

来源链接格式要求 ⚠️：报告中每条关键数据声明必须附带 可点击的 Markdown 链接 指向原始来源 URL。格式：[来源名称](https://...)，不可仅写名称不加链接。方便读者一键核实。

Step 8.5: Deliver

交付原则（飞书场景适用）：

1. 将报告写入 .md 文件（已在 Step 8 完成）
2. 长内容（≥10 行）或含有表格/对比表 → 附件发送（MEDIA:/absolute/path/to/report.md），消息正文仅保留 ≤5 行简短摘要
3. 短内容（<10 行）且无表格 → 可在消息正文中以 Markdown 格式输出
4. 若交付平台支持 Markdown 渲染（如飞书）：表格分隔符两侧必须加空格：| :--- | :--- |，否则渲染为纯文本；含表格的内容仍建议走附件
5. 部署/教程类技术内容（含大量代码块）直接走附件，不先内联再补附件

Step 9: Verify

交付前检查：

• 报告模板与主题类型匹配（对比型 vs 诊断型 vs 快速摘要）
• 报告中每条事实声明都有可追溯的 URL
• 低质量来源（评分低于阈值）已排除
• 信源多样性达标：≥1 个 🥇（一手/官方），🥇+🥈 ≥50%，聚合 ≤30%（见 references/source-priority.md）
• GitHub 项目类搜索：已通过 API（gh api / api.github.com）直接查证所有引用项目的 ⭐ Stars、🕐 最后推送、📋 Open Issues 数量及内容、📌 Open PRs、许可证、是否归档，非仅依赖网页搜索 snippet 估算
• 所有引用的 URL 已通过来源可信度核查（高风险 TLD 已标注/排除）
• 矛盾点已通过官方来源核查并标注结论
• 关键数值/定价/费率数据有 2 个以上独立来源确认
• 时效性审查已通过：所有数据的来源日期在可接受范围内
• 输出文件已写入指定位置
• 交付：长内容/含表格报告通过附件发送，消息正文仅含简短摘要
• 对比表/关键数据优先链向官方页面而非第三方文章
• 竞品对比场景：每个竞品的 CVE 和供应链安全已检查（references/competitive-analysis.md）
• 第三方转载数据已满足 2 源交叉比对要求，并在报告中明确标注数据来源类型
• 推广性质内容已在来源表中标注（⚠️ 推广性质）
• 无 _（请手动填写）_ 类占位符
• 社会议题/分配议题：已输出"叙事主张-结构机制-证据来源"三列表
• 社会议题/分配议题：已输出"受益-成本-风险"矩阵，且每项有可追溯来源

事实优先原则

• 禁止推测和假设：不凭借训练数据"推断"用户的环境状态或已有资源。先检查再下结论。
• 所有关键数据声明必须附带可点击的原始来源 URL：不可仅写"Bessemer"或"arXiv"等名称而不给链接。报告中的每条事实声明都应可追溯到至少一个抓取过的 URL。
• 第三方转述数据必须标注：如果来源是聚合报告而非一手采访，必须在报告中明确标注 ⚠️"第三方转述，一手来源未确认"。

Anti-Patterns

搜索阶段 (Step 1-3)

• 不检查环境可用性就直接搜索
• 用模型训练数据代替实际搜索结果
• 只看第一条搜索结果就下结论
• 一个 search/fetch 工具失败就放弃，不尝试其他可用工具
• 跳过多语言扩展搜索，仅用单语种关键词搜索，导致遗漏一手信息来源
• 在搜索日韩内容时仅使用中文关键词，未添加日文/韩文和英文搜索
• 搜索条目只取 5 条，不翻页，遗漏后续页面的关键信息
• 不按信源优先级定向搜索，混入大量低质转载内容
• 用训练数据回答包管理器安装命令：当用户问特定包管理器（scoop/brew/apt/pip/npm 等）的安装命令时，必须先搜索该包的 manifest/包名/bucket 核实，不能凭训练数据记忆直接回答。包名、bucket、渠道信息经常在源码仓库中改变，训练数据可能是过时的。
• 未确认工具/产品的具体仓库就深入搜索：当用户提到一个工具名称（如"opencode"）时，可能存在多个同名或相似名的项目（如已归档的 Go 项目 vs 活跃的 TypeScript 项目）。必须先通过 GitHub API（查 stars、archived 状态、活跃度、语言栈）确认正确的仓库 URL，再开始调研。错误的仓库会导致方向完全偏离。不确定时应先问用户确认，而非自己猜测一个。在 Step 0 的 Q1 触发后，增加一步自问："这个工具名称是否有多个同名仓库？用户指的是哪一个？"

抓取阶段 (Step 4)

• 跳过缓存检查重复抓取同一 URL
• 抓取失败的直接用 AI 训练数据中的记忆"补全"数据
• 发现关键维度数据缺失时不通过搜索引擎补充搜索，直接标注为"信息不足"放过
• MCP fetch 工具不可用时忘记尝试 terminal + curl 回退 —— curl 是最后兜底的万能抓取手段，应始终作为 fallback 候选
• 忽略 JS 挑战墙信号 —— curl 返回的 HTML 如果包含 Cloudflare/CloudFront Challenge 等验证脚本（__cf_chl_opt、window._cf_chl_opt 等），说明该页面对 CLI 层有防爬保护，此时应采用浏览器工具替代尝试
• 查"某工具创建哪些表/数据库对象"不抓源码 —— 用 raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/main/{path} 直接抓迁移文件（alembic/versions/*.py 等）、存储驱动源码和建表 SQL，不要凭经验猜表名。列目录用匿名 GitHub API api.github.com/repos/{owner}/{repo}/contents/{path}（限流 60/h 够用；token 失效 401 时同样走此路）

分析阶段 (Step 5-6)

• 在报告中声称用户"已有 X 工具/系统/配置"而不先检查实际环境（无 docker 运行就写"你已有 Miniflux"）
• 把质量评分当绝对标准而非相对参考
• 只找到一个第三方转载来源就采纳数据，不做多源交叉比对
• 第三方聚合报告中的案例数值（收入、用户量等）不追溯一手来源就直接采信
• 第三方来源间的矛盾用"多数投票"解决而非追溯原始官方数据
• 引用第三方文章中的数值而不核实官方来源
• 交叉验证发现矛盾时不抓取官方页面做二次确认
• 发现孤立声明后不做补充搜索就直接标注"待验证"并放过
• 引用 .cc/.xyz/.top/.tk 等低成本 TLD 域名作为官方来源而不做二次核实
• 将代理商/推广站（如 xxx.cc）的内容等同于官方信息
• 在对比表/详情中优先使用第三方链接而非官方链接
• 开源项目调研不检查 Issues 就写推荐 —— Issues 是最真实的使用反馈
• 不区分信源质量就均匀采纳 —— 5 个 CSDN 转载 ≠ 5 个独立来源；CSDN 必须无条件排除
• 在报告中仅写估算的 Stars/Issues 数而不使用 API 直接查证 —— 网页搜索 snippet 显示的 star 数常被省略、四舍五入或标注为旧值，无法反映实时状态。涉及 GitHub 项目时必须使用 gh api / api.github.com 获取精确 metrics。参见上文 Step 3 的「GitHub 项目数据直接查证」子步骤。
• 在对比报告中只比较功能不比较安全 —— CVE、供应链攻击史、安全审计是竞品对比的硬性检查项，跳过等于遗漏关键决策维度
• 在报告中使用 CSDN 链接 —— csdn.net / blog.csdn.net / ask.csdn.net 域名一律封禁，忽略该来源的结果，无论标题多相关

审查与报告阶段 (Step 7-9)

• 对医学/法律/金融声明不触发对抗审查
• 对涉及定价/费率/佣金的声明只用一个来源确认
• 因担心"查太多浪费时间"而跳过时效性或真实性的审查步骤
• 报告中的事实声明不附来源 URL
• 对高严谨主题不标注置信度
• 报告模板与主题类型不匹配（如对比型主题用诊断型模板）
• 报告中遗留 _（请手动填写）_ 占位符
• 报告中仅写来源名称而不给可点击 URL（如"Bessemer"而不给 https://... 链接）
• 对用户环境状态做推测（如"你已有 X"），而非先检查事实
• 复用旧调研结论不重新验证版本敏感信息：主题若已有历史报告，版本敏感信息（部署拓扑/功能可用性/认证方式/API 路径）必须重新抓官方迁移与变更文档核实。工具类项目迭代极快，旧报告只能当线索，不能当事实。
• 把官方博客当最新文档：官方博客常滞后于仓库 main 分支代码。官方文档与官方博客矛盾时以最新 docs + GitHub main 分支实际代码文件（docker-compose.yaml/.env.example/Dockerfile，用 raw.githubusercontent.com 抓取）为准，并在报告中标注"官方博客已过时"。
• 视觉/UI 细节凭空猜测：当用户提供截图并质疑 UI 颜色/外观/细节时，禁止仅凭图像文字描述或训练记忆推断。必须：① 用视觉模型实际核查截图（本地为 vision-augment MCP，mcp_vision_augment_vision，reasoning 模式）；② 用 GitHub API/raw 抓取官方源码（如 VS Code 主题 JSON：extensions/theme-defaults/themes/*.json）核实真实色值；③ 输出可对比的色号表 + 明确推荐。

输出路径维护注意事项 ⚠️

默认输出路径 ./research-output/{date}-{topic-slug}.md 在以下 8 处 硬编码，修改时必须全部同步更新：

仅修改 SKILL.md 而遗漏代码文件会导致 AI 指令与脚本行为不一致，实际报告仍会写入旧路径。

详细命名规范见 references/filename-convention.md。

事实和来源优先原则

• 来源可核实：报告中每条关键数据声明必须附带可点击的原始来源链接（[来源](URL) 格式）。不可仅写来源名称而不给链接。这是 Step 6 交叉验证和 Step 9 交付前检查的硬性要求。
• 事实和证据优先：禁止凭空推测用户"已有 X"或假设未经验证的状态。所有关于用户环境、资产、能力的断言必须先检查实际环境再下结论。报告中的案例数据必须追溯到一手来源（官方页面/创始人博客/原始采访），第三方聚合报告中的转述数据不可直接采信。

脚本设计原则

• 脚本输出 JSON 指令，由 AI 执行实际的 search/fetch 工具调用
• 脚本不直接依赖任何具体的 search/fetch API
• 缓存路径可由用户通过 --cache-dir 覆盖
• 所有时间敏感操作记录时间戳