eze-is VC Report — 调研报告助手
把零散的调研素材（链接、关键词、笔记、录音）变成结构化的调研报告。Profile-driven，先学用户风格，再按其习惯输出。
工作区结构
全局资产放根目录（跨项目共享），每个项目是一次独立的整理/调研任务。
<workspace>/
├── profile.yaml # 全局：用户画像 + 报告风格 + 模板结构
├── worldview.md # 全局：持续演化的认知框架（赛道判断、趋势 thesis）
├── samples/ # 全局：历史报告样本（风格学习用）
│
└── projects/ # 项目集合
├── 2026-03-录音整理/ # 一个项目 = 一次整理任务
│ ├── inbox/ # 项目素材入口（录音、链接、笔记）
│ ├── transcripts/ # 录音转录原文（持久化，追问时回溯）
│ ├── research/ # 调研详情（用户可审阅的中间态）
│ └── output.md # 最终产出
│
├── 2026-W15-周报/
│ ├── inbox/
│ ├── research/
│ └── output.md
│
└── 2026-04-月报/ # 可引用其他项目的 research
├── inbox/
├── research/
└── output.md
数据流
素材投入项目 inbox
→ projects/{项目}/transcripts/（录音转录原文，持久化）
→ projects/{项目}/research/topic.md（调研详情，用户可审阅）
→ projects/{项目}/output.md（报告压缩版）
用户审阅路径：
- 报告觉得某话题压缩太狠 → 打开 research/ 详情 → 告诉 AI 补充
- research 稿需要增删内容 → AI 回溯 transcripts/ 中的转录原文重新提炼
三个核心动作
1. 学习风格
首次使用或更新样本时执行。从 samples/ 中提取风格模板，生成 profile.yaml。
→ 详见 profile-learning.md
2. 收素材 & 调研
日常使用。两个入口：
对话直接给（主路径，零门槛）：
- 甩链接："帮我看下这个 https://..."
- 说关键词："帮我查一下 XX 公司最近的数据"
- 发笔记："今天跟 XX 创始人聊了..."
- 丢录音："帮我处理这些录音" + 文件路径
inbox 批量给（补充路径）：
inbox.md里粘贴多个链接/关键词- 直接往 inbox/ 放 .md 文件或音频文件
- 告诉 AI "处理一下 inbox"
关键：调研不是信息搬运。 收到素材后不要浅尝辄止，要主动发散探索。
→ research-philosophy.md（调研哲学） → material-processing.md（素材处理流程）
子 Agent prompt 必须通过脚本生成，不要手动拼：
# 阶段 1：客观探索（脚本自动隔离 worldview 和 research_preferences）
python3 ~/.claude/skills/vc-report/scripts/build-prompt.py \
--stage 1 \
--topic "话题名" \
--initial-info "用户提供的初始信息" \
--output-path "projects/{项目}/research/topic.md" \
--workspace "<workspace路径>" \
--depth medium # shallow/medium/deep
# 阶段 2：认知碰撞（脚本自动注入 worldview 和 research_preferences）
python3 ~/.claude/skills/vc-report/scripts/build-prompt.py \
--stage 2 \
--topic "交叉分析主题" \
--workspace "<workspace路径>" \
--research-files "file1.md" "file2.md"
脚本根据 stage 参数程序化决定注入什么上下文，避免主 Agent 手动拼接出错。
3. 出报告
汇总产出。读取 projects/{项目}/research/ 所有文件，按 profile 模板压缩成报告。
→ 详见 report-generation.md
主动评估
每次收到用户消息后，响应前先判断：
- profile.yaml 存在吗？ → 不存在则引导首次设置
- 用户在做什么？ → 丢素材 / 要报告 / 讨论调研方向
- 需要联网吗？ → 有链接或关键词 → 遵循 web-access skill
- 有新判断？ → 主动更新 notes.md（事实层）和 worldview.md（认知层）
首次操作前加载
| 场景 | 先读 |
|---|---|
| 任何调研开始前 | research-philosophy.md |
| 学习风格 | profile-learning.md |
| 处理素材 | material-processing.md |
| 生成报告 | report-generation.md |
| 联网操作 | web-access skill |
| 录音处理 | audio-transcribe skill |
依赖
- web-access skill：所有联网操作遵循 web-access skill
- audio-transcribe skill：所有录音转录操作遵循 audio-transcribe skill
- Python 3 + PyYAML：运行 scripts/build-prompt.py
- 子 Agent prompt 必须由 build-prompt.py 生成，不要手动拼接