six-layer-research-model

name	six-layer-research-model
version	1.0.0
description	六层研究模型标准Skill - 学术级深度研究的结构化框架： 1. 全局考虑：L1-L6六层全覆盖（范式锚定→情报网格→证据链→多维分析→逻辑架构→迭代优化） 2. 系统考虑：六层研究闭环，每层输出标准化 3. 迭代机制：支持层间回溯和整体优化 4. Skill化：标准接口，可独立调用任意一层 5. 流程自动化：自动执行完整六层流程
author	Satisficing Institute
tags	["research","six-layer","academic","methodology"]
requires	[{"model":"kimi-coding/k2p5"},{"external":["kimi-search","kimi-fetch"]}]

六层研究模型标准Skill V1.0.0

标准1: 全局考虑（Global Coverage）

1.1 六层模型架构

层级	名称	核心功能	输出物
L1	范式锚定	明确研究范式、认识论、方法论	范式声明文档
L2	情报网格	多源信息收集与三角验证	情报汇总表
L3	证据链锻造	可追溯的证据分级与编码	证据链图谱
L4	多维分析	时间/空间/学科/利益/方法论五维	多维矩阵
L5	逻辑架构	钻石模型：Hook→Gap→Question→Significance	逻辑框架图
L6	迭代优化	三轮自我修正循环	优化报告

1.2 研究类型适配

研究类型	L1-L6侧重	特殊要求
学术理论	全六层	理论贡献声明
政策研究	L1-L5	利益相关者分析
技术研究	L1-L6	TRL评估
市场研究	L2-L4	数据真实性分级
竞品分析	L2-L5	多维度比较框架

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标准2: 系统考虑（Systematic）

2.1 六层执行流程

主题输入 → L1范式锚定 → {检查通过?} → L2情报网格 → {≥3信源?}
  ↓
L3证据链 → {可追溯?} → L4多维分析 → L5逻辑架构 → L6迭代优化
  ↓
{三轮修正完成?} → 研究报告 → 质量门控 → {通过?} → 交付

2.2 质量检查点

检查点	检查内容	失败处理
G1	六层完整性	返回补充
G2	引用溯源性	标记待验证
G3	逻辑一致性	红队挑战
G4	数据真实性	降级处理

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标准3: 迭代机制（Iterative）

3.1 三轮自我修正

轮次	目标	检查点
第一轮	信息饱和	覆盖度检查
第二轮	逻辑强化	因果检查
第三轮	表达精炼	可读性检查

3.2 版本进化

V1.0.0: 基础六层框架
  ↓
V1.1.0: 自动化质量门控
  ↓
V1.2.0: 领域自适应优化

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标准4: Skill化（Skill-ified）

4.1 目录结构

six-layer-research-model/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── _meta.json                  # 元数据
├── scripts/
│   ├── run_full_research.py    # 完整六层研究
│   ├── l1_paradigm.py          # L1范式锚定
│   ├── l2_intelligence.py      # L2情报网格
│   ├── l3_evidence.py          # L3证据链
│   ├── l4_multidimension.py    # L4多维分析
│   ├── l5_logic.py             # L5逻辑架构
│   └── l6_optimize.py          # L6迭代优化
└── rules/
    └── research_standards.yaml

4.2 调用接口

from six_layer_research_model import ResearchEngine

engine = ResearchEngine()

# 完整研究
report = engine.conduct_research(topic="合伙人决策方法论")

# 单层执行
l1_result = engine.l1_paradigm(topic)
l2_result = engine.l2_intelligence(topic)

# 从指定层开始
report = engine.conduct_from_layer(topic, start_layer="L3")

---

标准5: 流程自动化（Fully Automated）

5.1 自动执行流程

阶段	自动动作	输出
主题输入	识别研究类型	类型标签
L1-L6	自动执行六层分析	六层报告
质量检查	自动验证5个门控点	质量报告
迭代优化	自动执行三轮修正	优化报告

5.2 使用方法

# 完整六层研究
openclaw skill run six-layer-research-model conduct --topic "合伙人决策"

# 执行指定层
openclaw skill run six-layer-research-model l1 --topic "合伙人决策"
openclaw skill run six-layer-research-model l2 --topic "合伙人决策"

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5标准验证清单

标准	验证项	状态
1. 全局	六层全覆盖 + 研究类型适配	✅
2. 系统	六层闭环 + 质量门控	✅
3. 迭代	三轮修正 + 版本进化	✅
4. Skill化	标准目录 + 可调用接口	✅
5. 自动化	全自动执行 + 边界清晰	✅

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版本: v1.0.0
来源: academic-deep-research散落机制提取
创建: 2026-03-20