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STORM 调研助手：用多视角证据分析选题、产品、工具或工作流是否值得推进。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
GEO 内容优化：调整文章结构，让内容更容易被 AI 搜索引用。
Grok X 实时抓取：让 Claude 调用本地 grok-build 获取真实 X (Twitter) 帖子。 X 模式必须优先驱动 Grok 原生 X 工具族：x_keyword_search、x_semantic_search、 x_user_search、x_thread_fetch；必要时再用 web_search/open_page 交叉验证。 返回带 @用户名、点赞/浏览数、链接、时间的真实帖子。复用用户已登录的 grok.com 订阅， 调用零额外成本（不像 MCP 方案要 xAI API key 按 token 付费）。 三种模式：x（X 实时抓取，主力）、ask（把 Grok 当独立第二意见）、continue（续接追问）。 当用户需要真实 X/Twitter 实时数据时使用，例如： 问问 grok X 上在聊什么、让 grok 搜 X 上对某事的实时讨论、grok 看看 @某账号最近发了什么、 X 上现在怎么说、X 实时热点、X 实时趋势、ask grok what X is saying about、 grok 第二意见、consult grok。 排除（不要触发本 skill）：写 X 推文 → 用 x-twitter-writer；大规模历史语料采集 → 用 x-sousuo；泛网络调研 → 用 smart-research。本 skill 的差异点是 Grok 对公共 X 搜索 工具有原生路径，适合可复核的 X 话语采样；不是 firehose，也不是事实裁判。 没有"公共 X 搜索 / X 实时反馈 / thread 上下文"诉求时不要用它。
网红评估：分析社交账号公开数据，计算评分，辅助筛选 KOL 合作对象。
LinkedIn 帖子创作：根据品牌调性和主题生成专业帖子，并支持反馈优化。
Loopforge：把模糊工作流整理成可复用的 AI Agent 工作流循环规范和提示词。
SEO 分析：检查网站结构、技术指标和内容质量，输出搜索优化建议。
| name | storm-research-agent |
| description | STORM 调研助手：用多视角证据分析选题、产品、工具或工作流是否值得推进。 |
这个技能只做写作前的调研和决策支持。除非用户明确要求，不写最终帖子、不创建 X 草稿、不写飞书、不创建发布暂存、不发送消息、不发布。
When the current project has a 03_analysis/ directory, save research output there. Otherwise, return the brief inline or use the path requested by the user. Stop before downstream writing or publishing skills.
Default to Chinese for Chinese-speaking readers.
Use English only when the user explicitly asks for English output. If the user asks for “双语”, “中英文两个版本”, or “Chinese and English versions”, produce 中文版 first and English version second. Both versions must preserve the same claims, sources, confidence scores, and decision.
Need:
If either is missing, ask one concise question before continuing.
Read references/workflow.md before running the research workflow.
Read references/output-contract.md before saving or reporting the result.
Use the output-risk profile in reports/output-risk-profile.md as the final self-check.
Every valid result must include:
sourced, inferred, or needs verificationIf sources are weak, say so and recommend the smallest next source to fetch.
This skill follows a Yao-style Production package shape:
manifest.json for lifecycle metadataagents/interface.yaml for portable interface and compatibilityreferences/ for deferred workflow and output contractevals/ for trigger regression casesreports/ for output risk, artifact design, reference scan, and validation evidence