research

# Research Skill > 收到任務 → 分析需求 → 查文件 → 查經驗 → 輸出研究報告 ## 核心理念 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 在動手之前，先搞清楚狀況 │ │ │ │ 傳統模式：收到任務 → 直接開始做 → 遇到問題再查 │ │ 研究模式：收到任務 → 分析需求 → 收集資料 → 有備而戰 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 研究流程 ### Step 1: 任務解析 ```markdown 問自己： 1. 這個任務的核心目標是什麼？ 2. 有哪些明確的需求？ 3. 有哪些隱含的約束？ 4. 成功的標準是什麼？ 輸出：結構化的需求分析 ``` ### Step 2: 查詢過去經驗（如有 Cipher） ```javascript // 先查是否有類似經驗 await mcp__cipher__ask_cipher({ message: "我之前有處理過類似的任務嗎？學到了什麼教訓？" }) ``` - 有經驗 → 納入參考 - 無經驗 → 繼續收集資料 ### Step 3: 查詢相關文件（如有 Context7） ```javascript // 查詢相關技術文件 await mcp__plugin_context7_context7__resolve_library_id({ query: "任務相關的技術", libraryName: "相關框架或工具" }) await mcp__plugin_context7_context7__query_docs({ libraryId: "/org/project", query: "具體問題" }) ``` ### Step 4: 綜合分析 整合所有收集的資訊，形成研究報告： ```yaml research_report: task: "原始任務描述" analysis: requirements: - "功能需求 1" - "功能需求 2" constraints: - "技術約束" - "時間約束" tech_stack: - "需要的技術 1" - "需要的技術 2" findings: relevant_docs: - source: "文件來源" summary: "關鍵發現" past_experience: - context: "過去情境" lesson: "學到的教訓" recommendations: approach: "建議的實作方法" risks: - "潛在風險 1" - "潛在風險 2" alternatives: - "替代方案" ``` ### Step 5: 輸出與交接 ```markdown 輸出： - research_report: 完整的研究報告 - next_action: "plan" (交給 plan-master 進行任務規劃) ``` ## 最小範例 ```markdown 用戶：幫我用 FastAPI 建立一個 REST API AI 執行 research skill： 1. 任務解析： - 目標：建立 REST API - 技術：FastAPI - 約束：未明確（需確認） 2. 查經驗 (Cipher)： → 找到過去 FastAPI 專案經驗 → 教訓：記得加 CORS middleware 3. 查文件 (Context7)： → FastAPI 最新版本是 0.115.x → 新增了 Annotated 語法支援 4. 研究報告： { task: "用 FastAPI 建立 REST API", analysis: { requirements: ["RESTful 端點", "JSON 回應"], tech_stack: ["FastAPI", "Pydantic", "Uvicorn"] }, findings: { past_experience: ["記得加 CORS"], relevant_docs: ["使用 Annotated 語法"] }, recommendations: { approach: "使用 FastAPI + Pydantic v2" } } 5. next_action: "plan" → 交給 plan-master 進行任務規劃 ``` ## 與其他 Skill 的協作 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 協作流程 │ │ │ │ [用戶任務] → [research] → [plan-master] → [執行] → [goal-verifier] │ │ │ │ │ │ ↓ ↓ ↓ │ │ 研究報告 任務計劃 驗證結果 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 與 MCP 工具整合 | MCP 工具 | 用途 | 必要性 | |----------|------|--------| | cipher | 查詢過去經驗 | 推薦 | | context7 | 查詢最新文件 | 推薦 | | pal.thinkdeep | 深度分析複雜問題 | 可選 | ## 設計原則 1. **先調研後動手** - 避免盲目開始 2. **整合多源資訊** - 經驗 + 文件 + 分析 3. **結構化輸出** - 方便下游 skill 使用 4. **標準交接** - 輸出格式統一 5. **可選依賴** - 沒有 MCP 也能運作（降級模式） ## 限制與邊界 - 這是「研究」不是「執行」，不會產出程式碼 - 依賴 MCP 工具的品質和可用性 - 複雜任務可能需要多輪研究 - 研究報告是「建議」，最終決策權在用戶