任務開始前的需求分析與資料收集，整合文件查詢與經驗檢索
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Help users configure MCP (Model Context Protocol) servers for Claude Code and other AI platforms.
程式碼審查，包裝 PAL MCP 的 codereview 功能
除錯輔助，包裝 PAL MCP 的 debug 功能，提供系統化問題診斷
Git 操作輔助，提供 commit message 規範、分支策略與 PR 指引
在檢查點驗證目標和方向，避免偏離軌道
| name | research |
| version | 1.0.0 |
| description | 任務開始前的需求分析與資料收集，整合文件查詢與經驗檢索 |
| author | miles990 |
| tags | ["research","analysis","planning","context-gathering"] |
| dependencies | {"mcp":[{"package":"@anthropic/cipher-mcp","required":false,"note":"用於查詢過去經驗"},{"package":"@context7/mcp-server","required":false,"note":"用於查詢最新文件"}]} |
| interface | {"input":[{"name":"task","type":"string","description":"要分析的任務描述","required":true},{"name":"context","type":"object","description":"額外上下文（如專案資訊）","required":false}],"output":[{"name":"research_report","type":"object","description":"結構化研究報告"},{"name":"next_action","type":"string","description":"建議的下一步（通常是 plan-master）"}]} |
| triggers | [{"pattern":"新任務開始","description":"任何新任務開始前"},{"pattern":"需要了解","description":"需要收集資訊時"},{"pattern":"技術選型","description":"需要評估技術方案時"}] |
收到任務 → 分析需求 → 查文件 → 查經驗 → 輸出研究報告
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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
// 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？"
})
// 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"
})
整合所有收集的資訊，形成研究報告：
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"
輸出：
- research_report: 完整的研究報告
- next_action: "plan" (交給 plan-master 進行任務規劃)
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
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 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 |