# Research Briefing

> Research Briefing

- Skill: `majiayu000/research-briefing` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add majiayu000/research-briefing`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/research-briefing/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/research-briefing

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# 调研简报（问题→证据→结论/空白）

## When to use this skill
- 需要把分散的资料或搜索结果整理成可决策的简报。  
- 需要明确“已知事实、假设、不确定性、下一步验证计划”。

## 必备输入
- 目标与决策场景：要解决什么问题/做什么决定？  
- 具体问题列表：优先级、成功判准、时间约束。  
- 已有资料：链接、数据、专家访谈要点；可信度或偏差。  
- 输出受众：高层/技术/运营？期望篇幅与语言。

## 工作流
1. **聚焦问题**：重写 1–3 句问题陈述 + 成功标准；列出优先级。  
2. **梳理证据**：按问题归档来源（数据/文档/访谈），记录出处与时间；标记可信度或潜在偏差。  
3. **分析与判断**：  
   - 提炼关键发现（事实 + 解释 + 影响）。  
   - 区分“事实 vs. 假设 vs. 未证实风险”。  
   - 发现矛盾或缺口时，写出需要的额外数据/实验。  
4. **输出结构**：  
   - TL;DR（3–5 条结论或洞见，含影响与建议）  
   - 关键发现（按问题分组，带证据引用）  
   - 不确定性与风险（缺失数据、样本偏差、时间敏感信息）  
   - 下一步计划（要验证什么、怎么做、由谁、截止时间）  
   - 附录：来源列表、引文、数据口径说明。  
5. **质量检查**：引用可追溯；数字注明口径/时间；明确“我不知道”或“仍需验证”的部分。

## 输出格式示例
以 Markdown 段落和列表呈现；引用来源时用括号标注 `(来源/时间)`，若为假设则标记 `[假设]`；建议用表格列出“问题 / 关键发现 / 证据 / 风险 / 推荐行动”。

## 最终检查清单
- 每条结论都可对应到具体证据或注明是假设。  
- 已标注缺口与下一步验证方式。  
- 读者无需额外上下文即可理解背景、结论与推荐行动。