Research

Research - 深度调研工具

架构概览

本 skill 采用策略模式设计，支持灵活的信息源调度和任务类型切换：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Research Skill                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  SourceStrategy（信息源策略）  │  TaskTypeStrategy（任务类型策略）│
│  - 默认：全部并发              │  - 默认：通用 SOP              │
│  - 指定：仅用指定信息源        │  - 指定：特定任务流程          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

一、信息源策略（SourceStrategy）

1.1 可用信息源

1.2 调度规则

默认行为：不指定信息源时，全部并发执行

指定信息源：用户明确提及时，仅使用指定信息源

1.3 信息源使用示例

注意：搜索能力已统一到 api-fetch skill，以下路径为软链接。

# 统一入口（推荐）
cd ~/.claude/skills/api-fetch/search

# Perplexity 全网搜索
python perplexity.py --query "主题" --deep

# Grok X/Twitter 搜索（默认最近7天）
python twitter.py --query "主题"

# Reddit 搜索
python reddit.py --query "主题" --search-subreddit all --limit 12 --include-comments

# V2EX 中文社区搜索
python v2ex.py --query "主题" --size 10

向后兼容：旧路径 ~/.claude/skills/research/scripts/sources/ 仍可使用（软链接）。

二、任务类型策略（TaskTypeStrategy）

2.1 可用任务类型

2.2 调度规则

默认行为：不指定任务类型时，使用通用 SOP 流程

指定任务类型：用户明确提及时，使用特定任务流程

三、通用 SOP 流程（TaskType: general）

信息源并发搜索 → 资料整合 → 事实/观点分离 → Fact-check → Insight → 数据可视化

3.1 资料整合

1. 去重 - 相同信息只保留最权威来源
2. 分类 - 按主题/维度组织
3. 标注来源 - 每条信息标明出处
4. 时间排序 - 注明信息时间，优先最新

3.2 事实 vs 观点 分离

IMPORTANT: 这是调研报告的核心输出，必须独立成章，每条 item 必须标注时间。

事实 (Facts) - 可验证、客观的信息：

• 数字：融资金额、用户数、市场规模
• 日期：发布时间、里程碑事件
• 事件：收购、合作、产品发布
• 技术指标：性能数据、准确率
• 官方声明：公司公告、财报数据

观点 (Opinions) - 主观判断、无法直接验证：

• 评价：好用/难用、值得/不值
• 预测：未来趋势、市场走向
• 比较：A比B好、X是最佳选择
• 情感：喜欢/讨厌、期待/失望
• 推荐：建议使用、不推荐

输出格式要求：

## 事实清单

| # | 事实 | 时间 | 来源 | 置信度 |
|---|------|------|------|--------|
| 1 | Claude Code 发布 | 2024-10 | Anthropic 官方 | [✓] |
| 2 | 支持 MCP 协议 | 2024-11 | GitHub Release | [✓] |
| 3 | 月活用户 10 万+ | 2025-06 | 第三方估算 | [⚠] |

## 观点汇总

| # | 观点 | 时间 | 来源 | 倾向 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | "写代码无敌，GPT 不是对手" | 2025-07 | V2EX @用户A | 正面 |
| 2 | "服从性不如 Cursor" | 2025-06 | V2EX @用户B | 负面 |
| 3 | "需要清晰需求才能发挥" | 2025-12 | Reddit u/xxx | 中立 |

时间标注规则：

• 精确到月：2025-07
• 无法确定月份时：2025 年
• 无法确定年份时：日期不详
• 时间范围：2025-06 ~ 2025-12

3.3 Fact-check

置信度标注：

• [✓] 已验证 - 有一手来源确认
• [⚠] 待验证 - 仅有二手来源，或信息有条件限定
• [?] 推测 - 基于逻辑推断，无直接证据
• [✗] 存疑 - 发现矛盾信息，需进一步核实

3.4 数据可视化（后置增强）

触发条件：当报告中包含大量可量化数据时，应添加 ASCII 可视化图表增强可读性。

适用场景：

• 数量对比（粉丝数、播放量、市场规模）
• 时间序列（月度/年度数据）
• 占比分布（市场份额、分区比例）
• 排名数据（TOP N 榜单）

可视化模板：

1. 横向柱状图（数量对比）

## 粉丝量排名（单位：万）

罗翔说刑法: ████████████████████████████████ 3200万
老番茄:     ████████████████████ 2000万
一数:       ████████████████████ 2000万
何同学:     ████████████ 1200万
影视飓风:   ████████ 800万

2. 时间序列图（趋势变化）

## 百大UP主首次入选人数变化

2022: ████████████████████████████████████████████████████████████ 60人
2023: ████████████████████████████████████████████ 45人
2024: ████████████████████████████████ 35人
2025: ████████████████████████████ 28人 (历史最低)

3. 占比分布图（百分比）

## 2025百大UP主分区分布

游戏区:  ██████████████████████ 22% (22位)
知识区:  █████████████████████ 21% (21位)
生活区:  ████████████████ 16% (16位)
影视区:  ██████████ 10% (10位)
其他:    ███████████████████████████████ 31% (31位)

4. 对比矩阵（多维度）

## 头部UP主特征对比

              粉丝量    更新频率    平均时长    连续百大
罗翔说刑法    ●●●●●    ●●○○○      ●●●○○      6年
老番茄        ●●●●○    ●●●○○      ●●●●○      8年
何同学        ●●●○○    ●○○○○      ●●●●●      回归
影视飓风      ●●○○○    ●●●●○      ●●●●●      3年

● = 高  ○ = 低

绘制规则：

1. 比例准确 - █ 数量与数值成正比，最大值对齐
2. 标签清晰 - 左侧标签对齐，右侧标注具体数值
3. 单位明确 - 图表标题注明单位
4. 降序排列 - 从大到小排列，便于比较
5. 适度简化 - 数据量过多时取 TOP 5-10

输出位置：

• 在报告的「执行摘要」或「深度分析」章节中穿插
• 紧跟相关数据表格之后
• 作为报告结尾的「数据一览」独立章节

3.5 通用报告模板

# [主题] 调研报告

---

## 执行流程

### 流程图

1. 信息源并发搜索 ├─ ✓/✗ Perplexity (sonar-deep-research/OpenRouter) → [结果] ├─ ✓/✗ Grok X (grok-4-1-fast/xAI) → [结果] ├─ ✓/✗ Reddit (Reddit API) → [结果] ├─ ✓/✗ V2EX (SOV2EX API) → [结果] └─ ✓/✗ WebSearch (Claude Search) → [结果] ↓
2. 资料整合 → 3. 事实/观点分离 → 4. Fact-check → 5. Insight → 6. 数据可视化

### 信息源详情

| 信息源 | 状态 | 模型/API | 执行情况 |
|-------|:----:|---------|---------|

---

## 执行摘要

[3-5 条核心发现]

---

## 事实清单

| # | 事实 | 时间 | 来源 | 置信度 |
|---|------|------|------|--------|
| 1 | [可验证的客观信息] | YYYY-MM | [来源] | [✓]/[⚠]/[?] |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

**置信度说明**：
- `[✓]` 已验证 - 一手来源确认
- `[⚠]` 待验证 - 二手来源或有条件限定
- `[?]` 推测 - 基于逻辑推断

---

## 观点汇总

| # | 观点 | 时间 | 来源 | 倾向 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | "[原话或摘要]" | YYYY-MM | [平台 @用户] | 正面/负面/中立 |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

**观点分布**：正面 X 条 / 负面 Y 条 / 中立 Z 条

---

## 深度分析
## 洞见与建议
## 风险与不确定性

---

## 数据一览（可选，数据密集型报告必选）

[ASCII 可视化图表，展示报告中的关键量化数据]

## 附录

四、痛点挖掘流程（TaskType: pain_point）

4.1 搜索模板

PAIN_TEMPLATES = {
    "emotion_trigger": [
        "tired of {topic}",
        "frustrated with {topic}",
        "why does {topic} suck",
        "anyone else hate {topic}",
    ],
    "desire_seeking": [
        "wish there was {topic}",
        "how do I {topic}",
        "what actually works for {topic}",
    ],
    "pain_validation": [
        "anyone else struggling with {topic}",
        "can't figure out {topic}",
    ],
}

4.2 情绪强度评分

4.3 痛点报告模板

# [主题] 痛点调研报告

## 核心发现
| 痛点 | 情绪强度 | 频率 | 产品机会 |
|-----|---------|-----|---------|

## 一级痛点（高需求+高情绪）
### 痛点1: [标题]
**用户原话：**
> "..."

**情绪强度：** X/10
**产品/内容机会：** ...

## 金句库
## 行动建议

五、舆情分析流程（TaskType: sentiment）

5.1 搜索模板

SENTIMENT_TEMPLATES = {
    "positive": ["{topic} is amazing", "love {topic}"],
    "negative": ["{topic} is terrible", "hate {topic}"],
    "neutral": ["thoughts on {topic}", "honest opinion {topic}"],
}

5.2 舆情报告模板

# [话题/品牌] 舆情分析报告

## 情绪概览
- 正面情绪占比：X%
- 负面情绪占比：X%
- 中性讨论占比：X%

## 关键观点
### 正面评价
### 负面评价
### 争议焦点

## 典型用户声音
## 风险提示
## 建议行动

六、投资情绪流程（TaskType: investment）

6.1 搜索模板

INVESTMENT_TEMPLATES = {
    "bullish": ["{ticker} to the moon", "buying more {ticker}"],
    "bearish": ["{ticker} overvalued", "selling {ticker}"],
    "analysis": ["{ticker} DD", "{ticker} analysis"],
}

6.2 推荐 Subreddits

FINANCE_SUBREDDITS = [
    "wallstreetbets", "stocks", "investing", "options",
    "cryptocurrency", "Bitcoin", "ethereum",
    "personalfinance", "Bogleheads", "dividends",
]

6.3 投资情绪报告模板

# [标的] 投资情绪分析

## 情绪指标
- 多空比例：X:Y
- 讨论热度：高/中/低
- 情绪趋势：上升/平稳/下降

## 社区观点
### 看多理由
### 看空理由
### 关键风险

## 近期催化剂
## 散户关注点

**免责声明**：本报告仅供参考，不构成投资建议。Reddit 散户情绪常为反向指标。

七、技术调研流程（TaskType: tech）

7.1 搜索模板

TECH_TEMPLATES = {
    "comparison": ["{tech1} vs {tech2}", "{tech} alternatives"],
    "experience": ["{tech} in production", "{tech} real world"],
    "learning": ["learning {tech}", "{tech} worth learning"],
}

7.2 推荐 Subreddits

TECH_SUBREDDITS = [
    "programming", "webdev", "learnprogramming",
    "MachineLearning", "LocalLLaMA",
    "devops", "kubernetes",
    "reactjs", "node", "golang", "rust",
]

7.3 技术调研报告模板

# [技术/框架] 社区调研

## 采用趋势
- 讨论热度变化
- 新用户 vs 老用户比例

## 使用场景
### 推荐场景
### 不推荐场景

## 优缺点汇总
### 社区认可的优点
### 社区反映的问题

## 替代方案对比
## 学习曲线评估
## 是否值得采用

八、环境配置

API Keys（~/.claude/secrets.env）

# Perplexity (通过 OpenRouter)
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxx

# Grok X/Twitter (需要 X Premium)
XAI_API_KEY=xai-xxx

# Reddit
REDDIT_CLIENT_ID=xxx
REDDIT_CLIENT_SECRET=xxx

九、质量标准

信息质量

• 准确性 - 事实经过验证
• 时效性 - 标注信息时间
• 完整性 - 覆盖多个信息源
• 平衡性 - 呈现多方观点

分析质量

• 事实与观点分离 - 不混淆
• 置信度明确 - 该说不确定就说
• 逻辑清晰 - 结论有理有据
• 可操作 - 建议具体可执行

十、注意事项

1. 不要跳过 Fact-check - 这是区分高质量调研和普通搜索的关键
2. 标注不确定性 - 宁可说不确定，也不要误导
3. 区分事实和观点 - 这是分析的基础
4. 多信息源交叉验证 - 单一来源不可靠
5. 保留原始来源 - 方便追溯和验证
6. 投资调研仅供参考 - Reddit 情绪不代表投资建议
7. 样本偏差 - Reddit 用户主要是英语区年轻男性，V2EX 主要是中文技术人群

输出配置

默认输出目录

/Users/liuyishou/usr/odyssey/0 收集箱/research/

所有调研报告保存到此目录，命名格式：{主题}_调研报告.md