技能名称: extract-research-framework
描述: 研究方法论反向提取器 - 从已有的深度研究文档中抽象出可复用的研究框架模板,实现"研究思路模板化、未来场景复用化"
适用场景:
- 从现有深度研究报告中提取研究方法论框架
- 生成可复用的研究prompt模板
- 构建标准化研究分析流程
- 实现研究知识的结构化沉淀
核心价值:
- 不是为了得到特定研究结果,而是提取研究方法论的元框架
- 使得换时间、换场景做调研时,能够复用同样的分析深度和逻辑
- 将隐性研究经验转化为显性方法论模板
技能详细说明
什么是研究方法论反向提取?
传统研究流程:
调研问题 → 收集信息 → 分析研究 → 输出报告
反向提取流程:
已有报告 → 识别逻辑 → 提炼框架 → 生成模板 → 复用新场景
核心目标:
- 提取研究的"元认知框架"(how to think)
- 而非研究的"具体结论"(what to think)
- 实现研究方法论的跨场景迁移
研究方法论框架的六个核心维度
维度1: 宏观分析框架
识别要素:
- 历史周期对标(如1970-80年代冷战类比)
- 时代特征判断(全要素生产率、全球化、地缘政治)
- 关键时间节点识别(如每年1月初大宗商品再平衡)
提取模板结构:
## 宏观背景分析框架
### 1. 历史对标分析
- **对标周期**: [如1970-80年代冷战后期]
- **相似性维度**:
- [维度1]: 具体相似点
- [维度2]: 具体相似点
- **差异性警示**: 关键差异点
### 2. 时代特征画像
- **核心特征1**: [特征描述] → 对资产的影响
- **核心特征2**: [特征描述] → 对资产的影响
- **特征判断依据**: 数据/事实支撑
### 3. 关键时间窗口
- **时间节点**: [具体时间]
- **事件性质**: [规律性/突发性]
- **战术含义**: 如何利用这个时间点
提取指令:
分析报告的"宏观环境"章节,识别:
1. 报告如何进行历史周期对标?选取了哪个历史时期?为什么?
2. 报告如何刻画当前时代特征?从哪些维度分析?
3. 报告识别了哪些关键时间节点?这些节点有什么规律?
维度2: 资产分类框架
识别要素:
- 核心分类逻辑(如"三硬资产":硬通货、硬科技、硬资源)
- 分类依据(资产属性、驱动因素、配置角色)
- 类别之间的关系(互补、替代、对冲)
提取模板结构:
## 资产分类框架
### 分类逻辑:[核心分类名称]
- **分类依据**: [按什么维度分类]
- **类别数量**: [共几大类]
### 类别定义与属性
#### 类别1: [名称]
- **资产属性**: [这是什么类型的资产]
- **核心驱动因素**:
1. [因素1] → [具体影响机制]
2. [因素2] → [具体影响机制]
- **配置角色**: [核心仓位/卫星仓位/对冲工具]
- **与其他类别关系**: [互补/替代/对冲]
#### 类别2: [名称]
[同上结构]
提取指令:
分析报告的资产分类逻辑:
1. 报告如何对资产进行大类划分?分类依据是什么?
2. 每个资产类别的核心驱动因素有哪些?
3. 不同资产类别之间如何配合使用?
维度3: 驱动逻辑验证框架
识别要素:
- 必要条件 vs 充分条件
- 逻辑链条的完整性(A→B→C)
- 多重逻辑共振机制(如黄金的央行+宽松+对抗三重逻辑)
提取模板结构:
## [资产类别]上涨的必要逻辑框架
### 逻辑支柱1: [逻辑名称]
- **机制描述**: [如何驱动资产价格上涨]
- **关键指标**:
- [指标1]: 当前值、趋势、临界点
- [指标2]: 当前值、趋势、临界点
- **持续性判断**: [持续条件/转折信号]
- **数据来源**: [哪里获取这些数据]
### 逻辑支柱2: [逻辑名称]
[同上结构]
### 逻辑共振验证
**必要条件清单**(全部满足才有大行情):
- [ ] 条件1: [具体描述]
- [ ] 条件2: [具体描述]
- [ ] 条件3: [具体描述]
**转折信号监测**(出现这些信号需警惕逻辑失效):
- [信号1]: [具体描述]
- [信号2]: [具体描述]
提取指令:
分析报告的驱动逻辑部分:
1. 报告如何论证资产价格上涨的必要性?从哪几个维度?
2. 每个逻辑支柱的关键验证指标是什么?
3. 报告如何判断逻辑的持续性和转折点?
维度4: 三重验证体系
识别要素:
- 宏观逻辑验证(是否符合大趋势)
- 产业格局验证(产业链卡位、市场份额、技术壁垒)
- 财务健康验证(现金流、负债率、ROE)
提取模板结构:
## 选股三重验证体系
### 第一重:宏观逻辑验证
**核心问题**: 该标的是否符合宏观大趋势?
验证清单:
- [ ] 是否受益于[核心宏观趋势]?
- [ ] 驱动因素是否属于[必要逻辑]而非短期题材?
- [ ] 宏观环境是否支持该逻辑持续[时间周期]?
**不合格标准**: [什么情况下淘汰]
---
### 第二重:产业格局验证
**核心问题**: 该标的在产业链中是否有确定性位置?
验证维度:
1. **产业链卡位**
- 上游/中游/下游位置
- 议价能力
- 不可替代性
2. **市场份额与壁垒**
- 市场占有率: [数据要求]
- 技术壁垒: [具体描述]
- 护城河: [品牌/资源/牌照/网络效应]
3. **竞争格局**
- 行业集中度
- 主要竞争对手
- 相对竞争优势
**不合格标准**: [什么情况下淘汰]
---
### 第三重:财务健康验证
**核心问题**: 该标的是否有持续的现金流支撑?
硬性指标:
- [ ] 经营性现金流净额 > 0
- [ ] 资产负债率 < [具体阈值]
- [ ] ROE > [具体阈值]
- [ ] 研发投入占营收比 < [具体阈值](过高说明商业化能力不足)
- [ ] 前五大客户集中度 < [具体阈值](避免单一依赖)
**软性指标**:
- 管理层履历与动机
- 公司治理结构
- 会计政策稳健性
**不合格标准**: [什么情况下淘汰]
提取指令:
分析报告的标的分析部分:
1. 报告如何筛选具体标的?从哪几个层次验证?
2. 宏观、产业、财务三个层次的验证标准分别是什么?
3. 报告如何平衡定性与定量指标?
维度5: 风险识别与预警框架
识别要素:
- 上行风险与下行风险的双向评估
- 黑天鹅事件的预判
- 动态调整机制的触发条件
提取模板结构:
## 风险预警与动态调整框架
### 双向风险评估
#### 上行风险(乐观情景)
**情景描述**: [如果发生什么,超预期上涨]
- **触发条件1**: [具体事件/数据]
- **触发条件2**: [具体事件/数据]
- **应对策略**: [如何调整仓位]
#### 下行风险(悲观情景)
**情景描述**: [如果发生什么,超预期下跌]
- **触发条件1**: [具体事件/数据]
- **触发条件2**: [具体事件/数据]
- **应对策略**: [如何止损/对冲]
---
### 关键监测指标
**一级指标**(出现2个以上需立即行动):
- [ ] [指标1]: [当前值] → [警戒线]
- [ ] [指标2]: [当前值] → [警戒线]
**二级指标**(需提高警惕):
- [ ] [指标3]: [当前值] → [警戒线]
- [ ] [指标4]: [当前值] → [警戒线]
---
### 动态调整机制
**仓位调整矩阵**:
| 风险信号数量 | 仓位调整 | 黄金配置 | 行动说明 |
|-------------|---------|---------|---------|
| 0个 | 维持 | 维持 | 正常持有 |
| 1个 | -10% | +5% | 开始谨慎 |
| 2个 | -30% | +10% | 降低风险 |
| 3个+ | -50% | +20% | 防御为主 |
提取指令:
分析报告的风险部分:
1. 报告如何识别上行和下行风险?
2. 报告设定了哪些关键监测指标?
3. 报告如何设计动态调整机制?
维度6: 专家观点整合框架
识别要素:
- 引用了哪些专家/机构?
- 专家观点如何交叉验证?
- 如何整合不同专家的观点冲突?
提取模板结构:
## 专家观点整合框架
### 核心专家/机构矩阵
#### 专家1: [姓名/机构]
- **核心观点**: [一句话总结]
- **关键判断**:
- 判断1: [具体描述] + [数据支撑]
- 判断2: [具体描述] + [数据支撑]
- **历史准确度**: [该专家过往预测的准确性]
- **观点权重**: [在报告中的重要性]
#### 专家2: [姓名/机构]
[同上结构]
---
### 观点交叉验证
**共识领域**(多专家一致):
- [共识点1]: [具体内容] → [可采信度高]
- [共识点2]: [具体内容] → [可采信度高]
**分歧领域**(专家观点对立):
- [分歧点1]:
- 专家A观点: [内容]
- 专家B观点: [内容]
- 判断依据: [如何取舍]
**独立观点**(仅个别专家提及):
- [独立观点]: [内容] → [需谨慎验证]
---
### 整合原则
1. 优先采信多专家共识
2. 分歧处寻求第三方验证
3. 独立观点标注不确定度
提取指令:
分析报告的参考资料部分:
1. 报告引用了哪些核心专家和机构?
2. 不同专家的观点如何形成互补或验证?
3. 报告如何处理专家观点的冲突?
研究框架提取工作流程
阶段1: 文档结构分析
目标: 理解报告的整体架构
操作步骤:
- 识别报告的章节结构
- 标注每个章节的研究目的
- 绘制研究逻辑流程图
输出:
## 研究逻辑流程图
[宏观背景] → [资产分类] → [驱动逻辑] → [具体标的] → [风险预警]
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
[历史对标] [三硬资产] [三重验证] [选股标准] [动态调整]
阶段2: 六维度框架提取
目标: 从报告中提取六个核心维度的方法论
操作步骤:
- 逐个分析六个维度(宏观、分类、逻辑、验证、风险、专家)
- 提取每个维度的分析模板
- 识别模板中的变量和常量
区分原则:
- 常量(方法论的骨架):分析步骤、验证逻辑、思考框架
- 变量(场景化的内容):具体数据、时间、标的、事件
输出: 为每个维度生成可复用的模板(如上所示)
阶段3: 模板参数化
目标: 将方法论转化为可参数化的模板
操作步骤:
- 识别模板中的变量插槽
- 为每个变量设定取值范围
- 建立变量之间的依赖关系
示例:
## [资产类别]上涨的必要逻辑框架
### 逻辑支柱1: [逻辑名称]
- **机制描述**: [如何驱动资产价格上涨]
- **关键指标**:
- [指标1]: 当前值、趋势、临界点
- [指标2]: 当前值、趋势、临界点
**参数说明**:
- [资产类别]: 硬通货/硬科技/硬资源/...
- [逻辑名称]: 具体的驱动逻辑命名
- [指标1]: 具体的数据指标(如央行购金量、M2增速等)
阶段4: 跨场景验证
目标: 确保框架在不同场景下的适用性
验证问题:
- 如果换一个时间(如2027年),这个框架是否仍然适用?
- 如果换一个主题(如房地产研究),这个框架是否需要调整?
- 哪些部分是通用的?哪些部分需要定制化?
调整原则:
- 通用部分(如三重验证体系)直接复用
- 定制部分(如具体的宏观对标周期)需根据场景调整
阶段5: 生成最终输出
目标: 生成可复用的研究方法论文档
输出结构:
/research_frameworks/
└── [提取时间]_[原研究主题]/
├── 00_研究方法论总览.md # 六维度框架概览
├── 01_宏观分析框架模板.md
├── 02_资产分类框架模板.md
├── 03_驱动逻辑验证框架模板.md
├── 04_三重验证体系模板.md
├── 05_风险预警框架模板.md
├── 06_专家观点整合框架模板.md
├── 07_研究工作流程.md # 完整的研究步骤
├── 08_Prompt模板库.md # 可直接使用的Agent提示词
└── 09_使用指南.md # 如何在新场景中复用
研究方法论文档模板
文件1: 00_研究方法论总览.md
# [原研究主题] - 研究方法论框架
## 提取信息
- **原报告标题**: [标题]
- **原报告时间**: [时间]
- **提取时间**: [时间]
- **研究类型**: [宏观/行业/公司/策略]
---
## 方法论核心画像
### 研究范式
- **研究哲学**: [如"避免线性外推,注重历史类比"]
- **分析核心**: [如"三重验证体系:宏观+产业+财务"]
- **输出标准**: [如"必须提供具体标的和上涨必要逻辑"]
### 六维度框架摘要
1. **宏观分析框架**: [一句话总结]
2. **资产分类框架**: [一句话总结]
3. **驱动逻辑框架**: [一句话总结]
4. **三重验证体系**: [一句话总结]
5. **风险预警框架**: [一句话总结]
6. **专家观点整合**: [一句话总结]
---
## 研究工作流程图
[阶段1: 问题定义] → [阶段2: 宏观对标] → [阶段3: 资产分类] ↓ [阶段6: 风险评估] ← [阶段5: 标的筛选] ← [阶段4: 逻辑验证]
---
## 适用场景与限制
### 适用场景
- [场景1]: [具体描述]
- [场景2]: [具体描述]
### 不适用场景
- [场景1]: [具体描述] + [原因]
- [场景2]: [具体描述] + [原因]
### 使用建议
- 建议1: [如何更好使用这个框架]
- 建议2: [需要注意的陷阱]
使用示例
场景1: 从"2026年三硬资产研究"提取框架
输入:
- 原报告:
深度研究/Unifuncs.md - 原报告:
深度研究/MiroThinker.md
提取过程:
- 分析报告结构 → 识别"三硬资产"分类逻辑
- 提取宏观框架 → 1970-80年代冷战类比方法
- 提取验证体系 → 宏观+产业+财务三重验证
- 提取风险框架 → 双向风险+动态调整机制
输出:
/research_frameworks/20260113_2026三硬资产研究/
├── 00_研究方法论总览.md
├── 01_宏观分析框架模板.md # 历史对标+时代特征+关键时间点
├── 02_资产分类框架模板.md # 三硬资产分类逻辑
├── 03_驱动逻辑验证框架模板.md # 必要条件+转折信号
├── 04_三重验证体系模板.md # 宏观+产业+财务
├── 05_风险预警框架模板.md # 双向风险+动态调整
├── 06_专家观点整合框架模板.md # 付鹏+达利欧观点整合
└── 09_使用指南.md
复用场景:
- 2027年"三硬资产"更新研究 → 直接套用框架,只需更新数据
- 其他主题(如"软资产研究") → 复用六维度结构,调整分类逻辑
场景2: 生成新研究的Prompt模板
目标: 为未来的研究生成Agent可直接使用的提示词
输出:
## Prompt模板: [研究主题]深度研究
你现在是一位深度研究分析师,请基于以下研究方法论框架进行分析:
### 第一步: 宏观背景分析(参考模板:01_宏观分析框架)
- 对标历史周期: [如1970-80年代]
- 时代特征判断: [当前环境的3个核心特征]
- 关键时间窗口: [重要时间节点]
### 第二步: 资产分类(参考模板:02_资产分类框架)
- 核心分类逻辑: [如硬通货/硬科技/硬资源]
- 每个类别的驱动因素
- 类别之间的关系
### 第三步: 驱动逻辑验证(参考模板:03_驱动逻辑验证框架)
- 对每个资产类别,识别上涨的必要条件
- 验证关键指标
- 判断逻辑的持续性
### 第四步: 三重验证选股(参考模板:04_三重验证体系)
- 宏观逻辑验证: 是否符合大趋势?
- 产业格局验证: 产业链卡位是否稳固?
- 财务健康验证: 现金流是否可持续?
### 第五步: 风险预警(参考模板:05_风险预警框架)
- 上行风险: 什么情况下超预期?
- 下行风险: 什么情况下需要止损?
- 动态调整机制: 如何根据信号调整仓位?
### 输出要求
1. **具体投资标的清单**: 包括代码/名称、配置比例
2. **驱动逻辑阐述**: 上涨的必要条件和逻辑链条
3. **风险提示**: 潜在风险因素和应对策略
4. **数据来源**: 引用具体文件和外部来源
请开始你的研究分析。
质量控制标准
提取质量检查清单
完整性检查:
- 是否覆盖了六个核心维度?
- 每个维度的分析步骤是否清晰?
- 是否提供了可操作的模板?
通用性检查:
- 模板是否去除了场景特定的内容?
- 变量是否明确标注?
- 跨场景复用是否可行?
可操作性检查:
- Agent是否能直接使用这些模板?
- 是否提供了使用示例?
- 是否说明了限制条件?
高级功能
功能1: 框架对比分析
场景: 当有多个研究报告时,对比它们的研究方法论
输出:
## 研究方法论对比
| 维度 | 报告A方法 | 报告B方法 | 共性 | 差异 |
|-----|---------|---------|-----|-----|
| 宏观分析 | 历史对标 | 数据驱动 | 都重视宏观 | 方法不同 |
| 验证体系 | 三重验证 | 五因子模型 | 都有多层验证 | 维度不同 |
**推荐融合方案**: [如何结合两者优点]
功能2: 框架迭代建议
场景: 基于已有框架,提出改进建议
分析思路:
- 识别框架的盲点
- 参考其他研究的优点
- 提出增强方案
输出:
## 研究框架迭代建议
### 当前框架的优点
- [优点1]: [具体描述]
- [优点2]: [具体描述]
### 潜在改进空间
- [改进点1]: [当前问题] → [改进建议]
- [改进点2]: [当前问题] → [改进建议]
### 增强方案
**版本2.0框架**:
- 新增维度: [新增的分析维度]
- 优化流程: [改进的工作流程]
- 增强验证: [额外的验证层次]
注意事项
- 方法论 vs 结论: 本技能提取的是研究方法论(how),而非研究结论(what)
- 通用 vs 定制: 识别哪些部分是通用的方法论,哪些是场景特定的内容
- 静态 vs 动态: 研究框架需要随时间迭代,定期更新优化
- 理论 vs 实践: 提取的框架需要在实际研究中验证和调整
使用建议
何时使用本技能
- 完成深度研究后,想要沉淀研究方法论
- 想要复用成功研究的分析逻辑
- 想要为Agent系统构建研究prompt模板
- 想要对比不同研究的方法论差异
如何最大化价值
- 积累方法论库: 逐步建立多个领域的研究框架模板
- 定期迭代: 根据实际研究效果,优化框架设计
- 团队共享: 将提取的框架分享给团队,统一研究标准
- Agent训练: 使用框架模板训练AI Agent,提升研究质量
现在,让浮浮酱帮你提取研究方法论框架吧喵~ ฅ'ω'ฅ
请告诉浮浮酱:
- 要分析哪个深度研究报告?
- 你希望提取哪个维度的框架?(可选择单个或全部六个维度)
- 输出框架时,有什么特殊要求吗?