research-collector

name	research-collector
description	使用多策略进行高效资料收集：Fork Subagent 隔离收集、两阶段粗筛+精读、格式约束优化 token 消耗、本地缓存复用。触发词：收集资料、研究资料、搜集信息、资料整理、research、gather information、collect资料。

Research Collector - 高效资料收集器

使用多种策略进行高效资料收集，优化 token 消耗并支持本地缓存复用。

触发条件

当用户提出以下类型的请求时，调用此技能:

• "帮我收集关于 XX 的资料"
• "搜集 XX 领域的信息"
• "研究 XX 主题"
• "XX 相关的资料有哪些"
• "帮我调研 XX"
• 任何涉及批量搜索、系统性资料收集的请求

核心策略

策略 1: Fork Subagent 隔离收集

原理: 主 Agent 派发多个 fork subagent 并行搜索不同关键词/信源，每个 subagent 只返回结构化摘要，避免原始网页全文污染主上下文。

实现:

主 Agent
  ├── Fork Subagent 1: 搜索 "关键词 A + 来源1"
  ├── Fork Subagent 2: 搜索 "关键词 B + 来源2"
  ├── Fork Subagent 3: 搜索 "关键词 C + 来源3"
  └── ...
       ↓
  每个 Subagent 返回：结构化摘要（<150 字）
       ↓
  主 Agent 聚合：提炼后的结果

优势:

• Token 消耗极低：每个 subagent 独立上下文，不共享原始内容
• 并行执行：多路搜索同时进行
• 隔离安全：一个 subagent 失败不影响其他

策略 2: 两阶段收集法

第一阶段: 批量粗筛

• 并行搜索多个关键词
• 每个结果只返回：标题 + URL + 一句话摘要 + 相关性评分 (1-5)
• 目标：快速发现候选资料

第二阶段: 定向精读

• 主 Agent 根据评分筛选 3-5 篇核心资料
• 使用 WebFetch 定向深读
• 提取：核心观点、关键数据、引用来源
• 目标：获取高质量详细内容

策略 3: 强制输出格式约束

给 subagent 的 prompt 中严格限定输出格式，避免冗余:

## 返回格式（严格遵守）

每条资料格式：
- **标题**: [文章标题]
- **URL**: [链接]
- **摘要**: [核心观点，不超过 150 字]
- **相关性评分**: [1-5，5 为高度相关]
- **关键数据**: [如有，列出 1-3 个关键数据点]
- **来源类型**: [官方文档/技术博客/学术论文/社区讨论/新闻报道]

禁止返回:
- ❌ 完整段落
- ❌ 页面导航信息
- ❌ 广告内容
- ❌ Cookie 提示
- ❌ 无关的侧边栏内容

策略 4: 本地缓存复用

缓存目录: ${WORKSPACE_PATH:-./workspace}/${PROJECT_SLUG}/（项目专属文件夹）

文件命名: 02_deep_research.md（固定命名，供下游组件读取）

缓存结构:

# {主题} - 资料收集

收集时间: YYYY-MM-DD HH:MM
搜索关键词: [关键词列表]

## 第一阶段: 粗筛结果

| # | 标题 | URL | 相关性 | 摘要 |
|---|------|-----|--------|------|
| 1 | ... | ... | 5/5 | ... |

## 第二阶段: 精读笔记

### 资料 1: {标题}
- **URL**: ...
- **核心观点**: ...
- **关键数据**: ...
- **我的笔记**: ...

## 综合分析

[总结关键发现、趋势、共识与分歧]

工作流程

Step 0: 读取项目信息和 todo.md 状态（必须执行）

启动时必须确定项目文件夹并检查 todo.md：

WORKSPACE_PATH="${WORKSPACE_PATH:-./workspace}"

# 方式 1: 从意图文件读取项目标识
PROJECT_SLUG=$(grep "项目标识" "${WORKSPACE_PATH}"/*/00_intent.md 2>/dev/null | head -1 | sed 's/.*：//')

# 方式 2: 如果有多个项目，提示用户选择
if [ -z "$PROJECT_SLUG" ]; then
  echo "找到以下项目："
  ls -d "${WORKSPACE_PATH}"/*/ 2>/dev/null | xargs -I {} basename {}
  echo "请指定项目名称"
  exit 1
fi

PROJECT_DIR="${WORKSPACE_PATH}/${PROJECT_SLUG}"

# 读取 todo.md
cat ${PROJECT_DIR}/todo.md 2>/dev/null || echo "不存在"

状态检查：

• 如果 todo.md 不存在：提示用户先运行 /research-planner 创建意图文件
• 如果 todo.md 存在但阶段 0 为 ⬜ 或 🔲：提示用户"意图阶段未完成，请先完成 /research-planner"
• 如果 todo.md 存在且阶段 0 为 ✅，阶段 1 为 ⬜：允许执行，更新阶段 1 为 🔲 进行中
• 如果 todo.md 存在且阶段 1 为 ✅，阶段 2 为 ⬜：允许执行，更新阶段 2 为 🔲 进行中

更新 todo.md 状态：

# 将当前阶段标记为进行中（根据实际执行的阶段选择 [P1] 或 [P2]）
# 阶段 1（探测式收集）：
.claude/scripts/todo-state.sh "${PROJECT_DIR}/todo.md" start P1
# 阶段 2（深度收集）：
.claude/scripts/todo-state.sh "${PROJECT_DIR}/todo.md" start P2

完成后更新状态：

# 将当前阶段标记为完成（根据实际执行的阶段选择 [P1] 或 [P2]）
# 阶段 1 完成：
.claude/scripts/todo-state.sh "${PROJECT_DIR}/todo.md" complete P1
# 阶段 2 完成：
.claude/scripts/todo-state.sh "${PROJECT_DIR}/todo.md" complete P2

---

Step 1: 理解需求

1. 识别用户的研究主题
2. 确定搜索关键词 (3-5 个不同角度)
3. 选择信源偏好 (官方文档/博客/论文/社区)
4. 确认输出格式要求

Step 2: 两阶段并行收集

Phase 1: 粗筛 (并行)

使用 Agent 工具创建多个 subagent，每个负责不同搜索维度:

Subagent 1: 搜索 "{关键词1} site:官方文档"
Subagent 2: 搜索 "{关键词2} 最佳实践"
Subagent 3: 搜索 "{关键词3} 教程 入门"
Subagent 4: 搜索 "{关键词4} 常见问题 问题排查"

每个 subagent 的 prompt 模板:

你是一个资料收集助手。只返回关于指定主题的结构化资料摘要。

返回格式（严格遵守，每条不超过 150 字）:
1. **标题**: ...
   **URL**: ...
   **摘要**: [核心观点，150 字内]
   **相关性评分**: [1-5]
   **关键数据**: [1-3 个]
   **来源类型**: [官方文档/博客/论文/社区/新闻]

禁止返回: 完整段落、导航、广告、Cookie 提示。

请搜索并返回 3-5 条最相关的资料。

参数：
- 主题: {主题}
- 搜索关键词: {关键词}
- 信源限制: {信源类型}

Phase 2: 精读 (按需)

从粗筛结果中筛选评分 ≥4 的资料:

使用 WebFetch 深度阅读:
- URL: {选中的 URL}
- Prompt: "提取文章的核心观点、关键数据、主要结论。忽略广告、导航、侧边栏。"

Step 3: 结果整合

1. 聚合所有 subagent 返回的结构化摘要
2. 按相关性评分排序
3. 对高评分资料进行精读
4. 生成综合分析

Step 4: 缓存写入

将结果写入本地文件:

${WORKSPACE_PATH:-./workspace}/${PROJECT_SLUG}/02_deep_research.md

注意: 使用固定文件名 02_deep_research.md，方便下游组件（outline-generator、chapter-writer）直接读取。

更新 todo.md 状态：

# 将当前阶段标记为完成，推进到下一阶段
.claude/scripts/todo-state.sh "${PROJECT_DIR}/todo.md" complete P2

输出示例

## 📚 资料收集完成

### 第一阶段: 粗筛结果 (共发现 12 条)

| # | 标题 | 评分 | 来源 |
|---|------|------|------|
| 1 | React 18 新特性详解 | 5/5 | 官方文档 |
| 2 | React 并发模式最佳实践 | 4/5 | 技术博客 |
| 3 | React 18 迁移指南 | 4/5 | 官方博客 |
| ... | ... | ... | ... |

### 第二阶段: 精读笔记

#### 1. React 18 新特性详解 (官方文档)
- **核心观点**: React 18 引入并发渲染、自动批处理、Suspense 改进
- **关键数据**:
  - 性能提升 2-3 倍 (复杂应用)
  - 自动批处理减少 60% 渲染次数
- **我的笔记**: [根据精读内容生成]

### 综合分析

[总结关键发现、最佳实践、常见问题]

---
✅ 资料已缓存到: ${WORKSPACE_PATH:-./workspace}/${PROJECT_SLUG}/02_deep_research.md

高级用法

1. 递归深入收集

# 第一轮: 宏观了解
/research-collector "React 状态管理"

# 第二轮: 针对特定工具深入
/research-collector "Zustand vs Jotai vs Redux Toolkit 对比"

# 第三轮: 实战案例
/research-collector "React 状态管理 项目实战 最佳实践"

2. 多维度并行

同时从多个维度收集:

• 维度 1: 官方文档 (权威性)
• 维度 2: 技术博客 (实践经验)
• 维度 3: GitHub Issues (常见问题)
• 维度 4: Stack Overflow (社区解答)

3. 缓存复用

# 检查是否已有相关缓存
ls research_notes/*react*

# 读取已有缓存
cat research_notes/react-2025-01-15.md

# 基于缓存补充收集
/research-collector "React 性能优化" (补充之前未覆盖的方面)

注意事项

1. 相关性评分: 严格按 1-5 评分，避免所有资料都标高分
2. 摘要字数: 每条摘要控制在 150 字内，超长会截断
3. 缓存命名: 使用有意义的文件名，便于后续查找
4. 并行限制: 同时最多 5 个 subagent，避免过载
5. 源质量: 优先官方文档 > 技术博客 > 社区讨论 > 新闻报道
6. 时效性: 标注资料发布日期，优先选择近 2 年的内容