# 通用 深度研究 研究报告

> 将 deep 调研结果汇总为小说创作者可直接使用的 Markdown 研究报告，覆盖所有字段，跳过不确定值。报告落盘到项目或题材的 `写作研究/` 目录。

- Skill: `lornshrimp/skill-246` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add lornshrimp/skill-246`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/lornshrimp/skill-246/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- Author: lornshrimp (https://skillmd.com/u/lornshrimp)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/lornshrimp/skill-246

---


<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->


# 通用-深度研究-研究报告

## 触发方式
`/research-report`

## 执行流程

### Step 1: 定位结果目录
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml`，读取 topic、research_domain 和 output_dir 配置。

### Step 2: 扫描可选摘要字段
读取所有 JSON 结果，提取适合在目录中显示的字段（数值型、简短指标），例如：
- market_share（市场份额）
- reader_rating（读者评分）
- growth_trend（增长趋势）
- search_heat（搜索热度）
- publication_count（作品数量）

使用 AskUserQuestion 询问用户：
- 目录中除了 item 名称外，还需要显示哪些摘要字段？
- 提供动态选项列表（基于实际 JSON 中存在的字段）

### Step 3: 生成 Python 转换脚本
在 `{topic}/` 目录下生成 `generate_report.py`，脚本要求：
- 读取 output_dir 下所有 JSON
- 读取 fields.yaml 获取字段结构
- 覆盖每个 JSON 的所有字段值
- 跳过值包含 `[不确定]` 的字段
- 跳过 uncertain 数组中列出的字段
- 生成 Markdown 报告格式：目录（带锚点跳转+用户选择的摘要字段）+ 详细内容（按字段分类）+ **创作可迁移总结**
- 保存到 `{topic}/report.md`

**目录格式要求**：
- 必须包含每一个 item
- 每个 item 显示：序号、名称（锚点链接）、用户选择的摘要字段
- 示例：`1. [读者偏好迁移](#读者偏好迁移) - 增长趋势: ↑15% | 搜索热度: 高`

#### 脚本技术要点（必须遵循）

**1. JSON 结构兼容**
支持两种 JSON 结构：
- 扁平结构：字段直接在顶层 `{"name": "xxx", "market_share": "xxx"}`
- 嵌套结构：字段在 category 子 dict 中 `{"市场数据": {"name": "xxx"}, "内容特征": {...}}`

字段查找顺序：顶层 → category 映射 key → 遍历所有嵌套 dict

**2. Category 多语言映射**
fields.yaml 的 category 名与 JSON 的 key 可能是任意组合（中中、中英、英中、英英）。必须建立双向映射：
```python
CATEGORY_MAPPING = {
    "市场数据": ["market_data", "市场数据"],
    "内容特征": ["content_features", "内容特征"],
    "读者反馈": ["reader_feedback", "读者反馈"],
    "专业知识": ["domain_knowledge", "professional_knowledge", "专业知识"],
    "人物特征": ["character_traits", "人物特征"],
    "场景细节": ["scene_details", "场景细节"],
    "技法要素": ["technique_elements", "技法要素"],
    "创作可迁移": ["transferable_insights", "创作可迁移"],
}
```

**3. 复杂值格式化**
- list of dicts：每个 dict 格式化为一行，用 ` | ` 分隔 kv
- 普通 list：短列表用逗号连接，长列表换行显示
- 嵌套 dict：递归格式化，用分号或换行显示
- 长文本字符串（超过 100 字符）：添加换行符 `<br>` 或使用 blockquote 格式，提高可读性

**4. 额外字段收集**
收集 JSON 中有但 fields.yaml 中没定义的字段，放入"其他信息"分类。注意过滤：
- 内部字段：`_source_file`、`uncertain`
- 嵌套结构顶级 key：`市场数据`、`内容特征` 等
- `uncertain` 数组：需要逐行显示每个字段名，不要压缩成一行

**5. 不确定值跳过**
跳过条件：
- 字段值包含 `[不确定]` 字符串
- 字段名在 `uncertain` 数组中
- 字段值为 None 或空字符串

**6. 创作可迁移总结（新增，强制）**
报告末尾必须生成一个 **"创作可用结论与抓手"** 部分，将全部研究发现翻译成小说创作者可以直接使用的行动建议：
- 按"可直接用于正文"、"可用于设定/大纲"、"需要进一步研究"三级分类
- 每条建议必须具体到：可以写什么场景、可以怎么用、可以用在什么类型的情节中
- 这是整个研究报告的核心价值产出，不能跳过或敷衍

### Step 6: 报告质量自检（检查点3）

报告生成完成后，执行以下自检清单（借鉴 nuwa-skill Phase 4 质量验证方法论）：

```markdown
## 报告质量自检清单

### 结构完整性
- [ ] 包含 `## 研究课题`
- [ ] 包含 `## 研究方法与来源`
- [ ] 包含 `## 核心发现`（区分核心/参考/待验证三级）
- [ ] 包含 `## 创作可用的结论与抓手`（≥3 条具体建议）
- [ ] 包含 `## 诚实边界`（信息截止日期 + 信息缺口 + 不确定项 + 置信度总评）
- [ ] 包含 `## 信息来源`（区分一手/二手，标注可信度）

### 质量验证（三重验证）
- [ ] 每条"核心发现"有 ≥2 个独立来源支撑？
- [ ] "创作可用的结论与抓手"中的每条建议都具体到"可写什么场景/怎么用/用在哪类情节"？
- [ ] 超过 50% 的核心发现通过"有区分度"验证（不是常识）？

### 诚实边界
- [ ] 明确写了信息截止日期？
- [ ] 列出了所有 `[不确定]` 和 `[待验证]` 条目？
- [ ] 给出了整体置信度总评（高/中/低）及理由？
- [ ] 标注了信息不足的维度？

### 矛盾处理
- [ ] 报告中的矛盾发现已保留（未强行统一）？
- [ ] 矛盾双方都标注了来源类型与可信度？
```

### Step 7: 询问报告落盘路径
使用 AskUserQuestion 询问用户：
- 报告应保存到哪个目录？（建议保存到项目或题材目录的 `写作研究/` 下）
- 是否需要同时生成一份精简版（仅含"创作可用结论与抓手"）？

### Step 8: 执行脚本
运行 `python {topic}/generate_report.py`

## 输出
- `{topic}/generate_report.py` - 转换脚本
- `{topic}/report.md` - 完整研究报告
- `{写作研究目录}/{研究域简称}_{课题简述}.md` - 最终落盘文件（可选精简版）