# Extract

> 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

- Skill: `samqin123/extract` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add samqin123/extract`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/samqin123/extract/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: samqin123 (https://skillmd.com/u/samqin123)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/samqin123/extract

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# 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

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## 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

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## 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**：
```markdown
## 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？
```

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### 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**：
```markdown
## 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？
```

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### 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**：
```markdown
## [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？
```

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### 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**：
```markdown
## 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]

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### 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？
```

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### 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**：
```markdown
## 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]

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### 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**：
```markdown
## 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**：
1. 识别报告的章节结构
2. 标注每个章节的研究目的
3. 绘制研究逻辑流程图

**输出**：
```markdown
## 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]
```

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### 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**：
1. 逐个分析六个维度（宏观、分类、逻辑、验证、风险、专家）
2. 提取每个维度的分析模板
3. 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）

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### 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**：
1. 识别模板中的变量插槽
2. 为每个变量设定取值范围
3. 建立变量之间的依赖关系

**示例**：
```markdown
## [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）
```

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### 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**：
1. 如果换一个时间（如2027年），这个框架是否仍然适用？
2. 如果换一个主题（如房地产研究），这个框架是否需要调整？
3. 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
```

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## 研究方法论文档模板

### 文件1: 00_研究方法论总览.md

```markdown
# [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]
```

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## 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**：
1. 分析报告结构 → 识别"三硬资产"分类逻辑
2. 提取宏观框架 → 1970-80年代冷战类比方法
3. 提取验证体系 → 宏观+产业+财务三重验证
4. 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**：
```markdown
## 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**：
```markdown
## 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]
```

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### 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**：
1. 识别框架的盲点
2. 参考其他研究的优点
3. 提出增强方案

**输出**：
```markdown
## 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]
```

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## 注意事项

1. **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）
2. **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
3. **静态 vs 动态**: 研究框架需要随时间迭代，定期更新优化
4. **理论 vs 实践**: 提取的框架需要在实际研究中验证和调整

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## 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
1. **积累方法论库**: 逐步建立多个领域的研究框架模板
2. **定期迭代**: 根据实际研究效果，优化框架设计
3. **团队共享**: 将提取的框架分享给团队，统一研究标准
4. **Agent训练**: 使用框架模板训练AI Agent，提升研究质量

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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：
1. 要分析哪个深度研究报告？
2. 你希望提取哪个维度的框架？（可选择单个或全部六个维度）
3. 输出框架时，有什么特殊要求吗？