leoyishou 调研&分析
核心流程
信息源并发搜索 → 资料整合 → 事实/观点分离 → Fact-check → Insight
一、信息源并发搜索
原则：能并发就并发，充分利用所有可用信息源。
1.1 可用信息源
| 信息源 | 工具 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Perplexity | perplexity_research.py |
全网搜索、带引用 | 综合调研、事实查询 |
| Grok X搜索 | grok_x_search.py |
Twitter/X 实时数据（默认最近7天） | 舆情、KOL观点、实时事件 |
| V2EX | v2ex_search.py |
中文技术社区、开发者讨论 | 技术调研、中文用户反馈、工具评测 |
research-by-reddit skill |
深度讨论、真实反馈 | 用户痛点、产品评价 | |
| WebFetch | 内置工具 | 抓取指定网页 | 官方来源、一手资料 |
| WebSearch | 内置工具 | 通用搜索 | 补充搜索 |
1.2 并发搜索示例
# 同时调用多个信息源（在 Claude 中并行执行）
cd ~/.claude/skills/调研\&分析/scripts
# Perplexity 全网搜索
python perplexity_research.py --query "主题" --deep &
# Grok Twitter 搜索（不传日期默认搜索最近7天）
python grok_x_search.py --query "主题" &
# V2EX 中文技术社区搜索
python v2ex_search.py --query "主题" --size 10 &
# 等待所有搜索完成
wait
1.3 信息源选择策略
| 调研类型 | 推荐信息源组合 |
|---|---|
| 产品调研 | Perplexity + Reddit + V2EX + 官网 WebFetch |
| 舆情监测 | Grok X搜索 + Reddit + V2EX |
| 技术调研 | Perplexity + V2EX + GitHub + 官方文档 |
| 人物调研 | Perplexity + Grok X搜索 |
| 市场调研 | Perplexity + Reddit + 行业报告 |
| 投资调研 | Perplexity + Grok X搜索 + 财报 |
| 开发工具评测 | V2EX + Reddit + Grok X搜索 |
二、资料整合
2.1 整合原则
- 去重 - 相同信息只保留最权威来源
- 分类 - 按主题/维度组织
- 标注来源 - 每条信息标明出处
- 时间排序 - 注明信息时间，优先最新
2.2 整合模板
## 原始资料汇总
### 来源：Perplexity
- [信息1] (来源URL, 时间)
- [信息2] (来源URL, 时间)
### 来源：Twitter/X
- [@用户] "推文内容" (时间, 互动数)
- [@用户] "推文内容" (时间, 互动数)
### 来源：Reddit
- [r/subreddit] 帖子标题 (upvotes, 评论数)
- 热门评论摘要
### 来源：官方渠道
- [官网] 信息内容 (URL)
- [公告] 信息内容 (时间)
三、事实 vs 观点 分离
关键环节：明确区分可验证的事实和主观观点。
3.1 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
3.2 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
3.3 分离模板
## 事实清单
| 事实 | 来源 | 时间 | 待验证 |
|-----|------|------|-------|
| 融资 $4.5M | Crunchbase | 2024-12 | [ ] |
| 用户增长 50%/月 | 官方博客 | 2024-11 | [ ] |
| WER 5.9% | 论文 | 2016-10 | [x] |
## 观点汇总
### 正面观点
- "比 Apple 听写好用 10 倍" - @用户A (Twitter)
- "终于有好用的语音输入了" - Reddit r/productivity
### 负面观点
- "隐私担忧" - @用户B (Twitter)
- "定价太贵" - Reddit r/apps
### 中立/分析观点
- "技术上没有壁垒，竞争会很激烈" - 行业分析师
四、Fact-check
对事实清单中的每一条进行验证。
4.1 验证方法
| 数据类型 | 验证方法 | 可信来源 |
|---|---|---|
| 融资数据 | 查 Crunchbase、官方公告 | 一手来源 |
| 技术指标 | 查官方文档、论文、基准测试 | 原始出处 |
| 市场数据 | 多份报告交叉对比 | Statista、Gartner 等 |
| 历史事件 | 多个新闻源确认 | 主流媒体 |
| 公司信息 | 官网、LinkedIn、SEC 文件 | 官方渠道 |
4.2 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
4.3 Fact-check 记录模板
## Fact-check 记录
| 数据点 | 原始值 | 验证结果 | 修正值 | 来源 | 置信度 |
|-------|-------|---------|-------|------|-------|
| 融资金额 | $4.5M | ✓ 确认 | - | Crunchbase | [✓] |
| 准确率 | 95% | ⚠ 条件限定 | 95%（仅干净音频） | 论文 | [⚠] |
| 发布时间 | 2024春 | ✓ 确认 | 2024-04 | Product Hunt | [✓] |
| 月增长率 | 50% | ? 无法验证 | - | 仅官方声称 | [?] |
五、Insight 输出
基于验证后的事实 + 综合观点，给出独立判断。
5.1 Insight 原则
- 基于事实 - 每个结论都有已验证的事实支撑
- 综合观点 - 考虑正反两面的观点
- 独立判断 - 不只是复述，要有自己的分析
- 可操作 - 给出具体的建议或下一步行动
5.2 输出结构
IMPORTANT: 报告开头必须包含「执行流程」区块，使用简洁 ASCII 树形图展示实际执行的步骤，并标注每个环节使用的模型基座。
# [主题] 调研报告
---
## 执行流程
> 本次调研实际执行的 SOP 步骤记录
### 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]
├─ ✓/✗ V2EX (SOV2EX API) → [结果]
├─ ✓/✗ WebFetch → [结果]
├─ ✓/✗ WebSearch (Claude Search) → [结果]
└─ ✓/✗ Reddit → [结果]
↓
2. 资料整合 [当前会话模型]
→ [具体执行内容]
↓
3. 事实/观点分离 [当前会话模型]
→ 事实: [列举]
→ 观点: [列举]
↓
4. Fact-check [当前会话模型]
→ [交叉验证方式]
→ 结果: X✓ Y⚠
↓
5. Insight 输出 [当前会话模型]
→ [核心产出]
```
### 信息源详情
| 信息源 | 状态 | 模型/API | 执行情况 |
|-------|:----:|---------|---------|
| Perplexity | ✓/✗ | `sonar-deep-research` (OpenRouter) | 说明 |
| Grok X/Twitter | ✓/✗ | `grok-4-1-fast` (xAI) | 说明 |
| V2EX | ✓/✗ | SOV2EX API | 说明 |
| WebFetch | ✓/✗ | - | 说明 |
| WebSearch | ✓/✗ | Claude Search | 说明 |
| Reddit | ✓/✗ | Reddit API | 说明 |
### 遗留问题
- [ ] 待处理项
---
## 执行摘要
- 核心发现 (3-5 条)
- 关键结论
- 行动建议
## 事实基础
[经过 Fact-check 的关键事实，带置信度标注]
## 观点光谱
[正面/负面/中立观点的平衡呈现]
## 深度分析
[基于事实和观点的独立分析]
## 洞见与建议
[独立判断和具体建议]
## 风险与不确定性
[标注哪些结论置信度较低，需要持续关注]
## 附录
- Fact-check 记录
- 原始资料来源列表
5.3 模型标注规范
必须标注的模型信息：
| 环节 | 默认模型 | API |
|---|---|---|
| Perplexity 搜索 | perplexity/sonar-deep-research |
OpenRouter |
| Grok X/Twitter | grok-4-1-fast |
xAI API |
| V2EX | - | SOV2EX API |
| WebFetch | - (无模型) | 直接抓取 |
| WebSearch | Claude Search | Anthropic 内置 |
| - | Reddit API | |
| 资料整合/分析/输出 | 当前会话模型 | Claude API |
状态符号规范：
✓成功执行✗跳过/失败（需说明原因）
5.4 执行流程记录要点
必须记录:
- 信息源使用情况 - 每个信息源是否调用、成功/失败原因
- SOP 步骤完成度 - 5 个核心步骤各自的执行状态
- 遗留问题 - 未完成的部分和原因，便于后续补充
状态标记:
✓完成⚠部分完成（说明缺失部分）✗未执行（说明原因）
价值:
- 让用户了解调研的完整度和局限性
- 便于追溯和复现调研过程
- 帮助识别信息盲区
工具使用指南
Perplexity 搜索
cd ~/.claude/skills/调研\&分析/scripts
# 快速搜索
python perplexity_research.py --query "问题"
# 深度研究（复杂调研用这个）
python perplexity_research.py --query "问题" --deep
# 保存报告
python perplexity_research.py --query "问题" --deep --output report.md
Grok X/Twitter 搜索
cd ~/.claude/skills/调研\&分析/scripts
# 关键词搜索
python grok_x_search.py --query "AI agent"
# 搜索特定用户
python grok_x_search.py --query "AI" --users elonmusk,sama
# 限定时间范围
python grok_x_search.py --query "DeepSeek" --from 2025-01-01 --to 2025-01-29
V2EX 搜索
cd ~/.claude/skills/调研\&分析/scripts
# 关键词搜索
python v2ex_search.py --query "Claude Code"
# 限定结果数量
python v2ex_search.py --query "AI" --size 20
# 按时间排序
python v2ex_search.py --query "GPT" --sort created
# 限定节点
python v2ex_search.py --query "效率" --node apple
Reddit 搜索
使用 research-by-reddit 或 pain-point-research skill。
环境配置
必需的 API Keys
在 ~/.claude/secrets.env 中配置：
# Perplexity (通过 OpenRouter)
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxx
# Grok X搜索 (需要 X Premium)
XAI_API_KEY=xai-xxx
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
注意事项
- 不要跳过 Fact-check - 这是区分高质量调研和普通搜索的关键
- 标注不确定性 - 宁可说不确定，也不要误导
- 区分事实和观点 - 这是分析的基础
- 多信息源交叉验证 - 单一来源不可靠
- 保留原始来源 - 方便追溯和验证
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