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通用研究工作流：定義研究問題、蒐集多元來源、競品分析、文獻整理、合成洞察並產出結構化報告。適合在進行市場調查、競品分析、技術選型評估、或需要系統整理資訊時使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
分析 claude.com/blog 的新文章，提取可操作洞察並更新 workspace 設定。手動調用。
分析當前專案的 Claude Code session 資料，產出 context 效率報告（模型用量、工具效率、委派比例、TodoWrite 使用率）。搭配 context-management.md 使用。
冷啟新 session：掃描 codebase 結構並讀取 README，快速建立專案 context。適合在陌生 repo 或新 session 開始時使用。
追蹤並計算當前 session 的 Token 使用量和花費（USD）。產出前後對比報告，幫助使用者了解 workspace 優化的實際效益。
研究外部 Claude Code best practice 來源（GitHub repos、官方 docs、blog），對比現有 workspace 做 gap analysis，產出可操作建議清單。
大型功能開發前，讓 Claude 用 AskUserQuestionTool 深度訪問你（技術、UI/UX、風險、取捨），產出完整 spec，再開新 session 執行。適合在複雜功能實作前、需求模糊時、或開始新專案架構設計時使用。
| name | research |
| description | 通用研究工作流：定義研究問題、蒐集多元來源、競品分析、文獻整理、合成洞察並產出結構化報告。適合在進行市場調查、競品分析、技術選型評估、或需要系統整理資訊時使用。 |
| disable-model-invocation | true |
| context | fork |
用 5W1H 框架釐清：
What：要了解什麼？
Why：為什麼需要這個資訊？（決策是什麼）
Who：研究對象是誰？
When：時效性？（過去 1 年 / 3 年 / 歷史）
Where：地理範圍？
How：量化還是質化？
若是技術/產品決策，改用 RFC 格式：
問題：[一句話描述]
限制：[不能違反的約束]
成功標準：[如何評估結論好壞]
| 來源類型 | 範例 | 可信度 |
|---|---|---|
| 一手來源 | 官方文件、研究報告、財報 | ★★★★★ |
| 二手來源 | 媒體報導、分析師報告 | ★★★☆☆ |
| 社群來源 | Reddit/HN/Slack 討論 | ★★☆☆☆ |
| AI 摘要 | ChatGPT/Claude 整理 | 需驗證 |
搜尋策略：
優先：site:官方網站 / filetype:pdf / 學術數據庫
次優：Google Scholar / arxiv / Semantic Scholar
補充：Twitter/X / Reddit / 專業社群
功能矩陣：
| 功能/維度 | 我方 | 競品 A | 競品 B |
|---------|-----|-------|-------|
| [功能 1] | | | |
| [價格] | | | |
| [市場] | | | |
定位圖（選 2 個最重要維度）：
高價格
│ 競品A ● ● 我方
│
├──────────────────────→ 功能豐富
│
│ ● 競品B
低價格
SWOT 分析：
優勢（S）：[內部正面因素]
劣勢（W）：[內部負面因素]
機會（O）：[外部正面環境]
威脅（T）：[外部負面環境]
從資料到洞察的轉換：
數據：[事實/數字]
→ 模式：[重複出現的規律]
→ 洞察：[為什麼這個規律存在]
→ 行動：[這個洞察意味著什麼決策]
## 研究報告：[主題]
**研究問題**：[一句話]
**資料截止**：[日期]
**來源數量**：[X 個來源]
### 執行摘要
[3-5 個最重要的洞察，可直接用於決策]
### 發現
#### [主題 1]
[詳細發現 + 來源]
#### [主題 2]
...
### 競品分析（如適用）
[功能矩陣 / 定位圖]
### 建議
[基於研究的具體行動建議，標注信心水準：高/中/低]
### 資料來源
[編號列表]