| name | evidence-researcher |
| description | 全场景通用事实证据研究员。覆盖 5 大类来源（GitHub开源、SaaS商业产品、X推文动态、官方技术文档/论文、真实商业账本），在动笔写推之前强制执行物理事实检索、核验真实一手链接（拒绝臆造假URL）、提取客观参数、强制挖掘局限性与反方声音，输出标准化 evidence_pack 证据包，彻底杜绝推文误解、功能夸大与凭空脑补。
触发关键词：搜证据、核实事实、查数据、找反方、证据包、evidence pack、排坑调研、泛用核验。
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全场景通用事实证据研究员 Skill（Universal Evidence Researcher）
核心哲学
没有物理核验，绝不动笔；严禁任何形式的文本脑补与假链接臆造。
无论是开源项目、商业 SaaS、KOL 推文、技术文档还是商业案例，必须经过全场景真实检索与一手核对，形成客观、严谨、有据可查的标准化 evidence_pack。
🌐 五大泛用核验通道（Universal 5 Channels）
1️⃣ 通道一：GitHub 开源项目核验（OSS Repositories）
- 仓库真实性核验：通过检索定位真实的
owner/repo，严禁拼写错误或臆造作者名；
- 技术底座与依赖：明确核心技术栈（如 Remotion、WebAssembly、PyTorch），严禁搞错技术原理；
- 具体资产与特性：提取 README 中明确标注的数字（如 152 个配方卡、209 个动效预览、支持导出剪映草稿）；
- 安装与调用方式：核对真实安装命令（如
npx skills add Vincentwei1021/video-shotcraft）；
- 开源协议与商业限制：核验项目 License（如 Apache-2.0）以及底层第三方库的商业授权约束（如 Remotion 商业授权限制）。
2️⃣ 通道二：SaaS 商业产品与官网落地页（Commercial SaaS & Products）
- 真实定价与免费墙：核验是否有免费试用？免费版带不带水印？VIP 真实月费（如 $20/月、¥60/月）；
- 核心功能分界线：哪些是核心卖点？哪些是付费专享（如 4K 导出、并发队列、商业版权）；
- 落地网址：核对真实官网顶级域名，杜绝假域名或失效链接。
3️⃣ 通道三：X / Twitter 原文与社交动态（Social Posts & Threads）
- 专有名词/工具 100% Web Search 核验：素材中出现的任何专有名词、KOL 推荐项目或黑话（如“元 skill”、“某某工作流”），必须强制调用
search_web 定位具体的开源仓库（如 yaojingang/yao-meta-skill）或落地官网，严禁凭抽象概念臆测，首评必须提供经过 Web Search 核实的一手项目链接与安装命令；
- Quote 引用推文 100% 真实抓取核验：凡属于视觉类需要转为 Quote Tweet 的素材，必须从真实日报中抓取核实作者真实 Handle 与推文 ID，并在动笔前校验其内容真实性，严禁使用任何占位 ID（如误用重复 ID）或跨推文混淆；
- 原作者与原推 ID：核对作者真实 Handle（如 @Vincentwei1021、@weichen_ink）与原推发布时间；
- 原文核心主张：准确提炼作者原话，区分“作者观点”与“客观事实”；
- 评论区争议与翻车反馈：提取推友的真实使用反馈、Bug 吐槽或质疑声。
4️⃣ 通道四：官方技术文档与学术论文（Docs, APIs & Papers）
- API 真实参数与模型版本：核实上下文窗口（如 1M tokens）、调用单价（如 Input/Output Token 价格）；
- 适用边界与局限：明确不支持的场景（如仅支持静态前端生成，不支持动态复杂后端逻辑）。
5️⃣ 通道五：一人公司商业案例与财务账本（Business & Unit Economics）
- 成本与收益核算：核验单次调用成本、API 支出、转化率漏斗（严禁无依据吹嘘“月入十万”）；
- 时间与人力节省：量化真实提效比例（如从 2 小时缩短至 15 分钟）。
6️⃣ 软件/工具推荐三大高信噪比筛选铁律（High-Signal Tool Curation Rules）
- 🚫 大路货/人尽皆知的大众工具一律剔除（No Mainstream Clichés）：
- 凡是全网人尽皆知的基础设施与通用大平台（如 Dify、n8n、ComfyUI、Excalidraw、ChatGPT、Notion、Midjourney），严禁作为垂直场景的“独家新工具/黑科技”推荐，避免沦为毫无信息增量的泛泛列表；
- 只推荐专精特定痛点的小众硬核开源项目、专属 MCP 协议、最新上线的专用 Skill 或单点杀手级工具。
- 🚫 同类功能严禁同质化堆砌（No Functional Redundancy）：
- 同一个工作流节点（如小红书图文排版、数据分析），严禁并列罗列 2~3 个功能重叠的同质化工具；
- 必须通过对比只挑选 1 个体验最丝滑、针对该场景的唯一最优解。
- 🚫 非核心/边角料功能严禁硬塞（Core Killer Feature Only）：
- 严禁为了凑数量把通用工具的边角料功能（如把 Excalidraw 硬说成小红书排版工具）强行塞进垂直工作流；
- 推荐的每一个工具，其第一核心卖点（Killer Feature）必须 100% 专为该场景设计。
📋 标准化 evidence_pack 数据结构规范
{
"topic_id": "topic-unique-id",
"topic_title": "主题全称",
"source_channel": "github_repo | saas_product | x_tweet | official_doc | business_case",
"research_status": "complete",
"primary_sources": [
{
"source_type": "github | official_website | tweet | doc | paper",
"name": "官方项目/网站全称",
"url": "真实的官方链接（必须真实存在）",
"author_or_team": "作者或团队名"
}
],
"hook_ammunition": {
"core_pain_points": "读者最扎心的一线痛点/翻车经历（供给 S1 纯钩子，≤25字）",
"counter_consensus_twist": "90% 人的错误认知 vs 真实反转（供给 S1/S2 反差）",
"emotional_trigger": "当事人吐槽、意外或惊喜点"
},
"s2_ready_to_use_payload": {
"recommended_formula": "【核心反差/反转】+【首个具体实体】+【关键数字/版本/金额】",
"example_snippets": [
"看 xAI 刚开源的 1.8 万行算法才懂：正文少于 3 个实体直接被判 0 分。",
"用 MiniMax H3 跑扁平矢量动画：10秒就能直出一组高级 B-roll 空镜素材。"
]
},
"asset_attribute": "third_party_case | own_original_asset",
"tool_lifecycle_check": "淘汰过时冷门技术(如死磕ComfyUI换脸)，聚焦即梦/可灵/MiniMax/Claude等高关注热门工具",
"visual_quote_recommended": true,
"entity_inventory": {
"core_tools_and_repos": ["真实工具A", "GitHub owner/repo", "技术底座"],
"exact_numbers_and_metrics": ["精确 Stars 数", "显存占用/版本号", "转化率/耗时"],
"pricing_and_unit_economics": "真实月费、单条渲染成本或节省金额",
"exact_commands_or_steps": "安装命令（如 npx ...）或关键步骤"
},
"limitations_and_drawbacks": [
"⚠️ 客观局限性 1（如依赖某基础框架、复杂场景仍需人工介入）",
"⚠️ 客观局限性 2（如商业授权限制、硬件门槛）"
],
"risk_notes": "防误解警戒线：明确交代哪些话绝对不能吹（如不能夸大为全能替代全栈）",
"target_audience": "该方案最适合哪类精准人群"
}
🚦 准入判定门禁
- 🟢 放行（complete）：真实 URL、钩子弹药、
s2_ready_to_use_payload、实体清单（≥3项物理实体）与局限性全部齐全，放行进入 hook-and-headline-writing；
- 🔴 拦截（weak）：未进行真实检索、存在假 URL、缺少 S2 预制弹药或对工具产生事实误解，一票否决，强制退回重新调研。
