skein-research

name	skein-research
description	SKEIN 调研数据源路由 (绑定 skein-researcher agent)。planning 阶段做外部资料检索 / 库选型 / 竞品对比 / 现状勘察时使用 — 分层组合数据源: 项目内代码勘察 (Read/Grep/Glob) + 外部联网检索。外部检索优先探测 agent-reach (互联网能力路由器, 15 平台多后端): 存在则纳入数据源 (小红书/Twitter/B站/Reddit/GitHub/YouTube/Exa 等多平台并行), 缺失则降级 WebSearch/WebFetch。参考 agent-reach 实现, 不重造。

skein-research — 调研数据源路由

绑定 agent skein-researcher (它 frontmatter skills: skein:skein-research)。planning 阶段 main 派 skein-researcher 调研时, 数据源按本 skill 分层组合。

定位: 只管从哪取数据、怎么取; 结论汇总 / 设计裁定仍归 researcher 回传 main (见 skein-researcher 铁律)。

数据源分层 (每次调研按需组合, 非全跑)

层	工具	适合
代码勘察	Read / Grep / Glob / Bash	现状勘察 / 既有实现 / 依赖版本 / 项目约定 (本地真值, 恒先查)
外部检索	agent-reach (存在) → 否则 WebSearch/WebFetch	库选型 / 竞品对比 / 官方文档 / 社区讨论 / 最新版本

顺序: 先本地代码勘察 (成本低、最相关), 再外部检索补空缺。CLAUDE.md 硬规: 提问前先搜项目。

外部检索: agent-reach 优先

探测门 (外部检索开跑前必做一次):

command -v agent-reach >/dev/null 2>&1 && echo AVAILABLE || echo FALLBACK

• AVAILABLE — 纳入 agent-reach 作数据源 (15 平台、多后端, 存在时必用, 不自己发明方案): doctor 体检 / 声明来源 / 重试链 / 多平台并行策略 + 路由对照表 (调研意图 → agent-reach 分类), 详见 references/agent-reach-routing.md。
• FALLBACK — 无 agent-reach: 降级 WebSearch/WebFetch, 回传声明覆盖缺口。细节同上 reference。

失败模式 (if-then 三段式: 触发 → 一线修复 → 仍失败兜底)

触发	一线修复	仍失败兜底
agent-reach doctor 报目标平台后端全挂	换 agent-reach 内同类其他后端/平台重试	仍不可用 → 降级 WebSearch 并声明「该平台数据未覆盖」
外部检索零结果 (查空)	换关键词 / 换平台分类 (search↔dev↔social) 重试	仍空 → 回传「已查 X 源均空, 现状可能无先例」, 禁编造填充
本地勘察与外部结论矛盾	以本仓现状为准复核 (版本/约定/接口)	无法调和 → 并列两方证据回传 main 裁, 禁单方拍板

❌ 反例 (命中=调研流程错误)

🔒 Iron Law: 提问前先搜项目 — 先本地代码勘察 (Read/Grep), 后外部检索。

• ❌ 探测到 agent-reach 存在却仍手搓 curl / 自造抓取方案 → ✅ 存在必用它。
• ❌ 跳过本地代码勘察直接联网 → ✅ 先 Read/Grep/Glob 本仓现状 (违反「提问前先搜项目」, 外部结论可能与本仓现状矛盾)。
• ❌ 降级后不声明覆盖缺口 → ✅ 回传声明「该平台数据未覆盖」(让 main 不误判「已全网覆盖」)。
• ❌ 在本 skill 里重抄 agent-reach 的平台命令 → ✅ 命令以 agent-reach references 为准 (版本漂移只维护一处)。

落盘

调研结论落盘仍走 skein-researcher 的「结论落盘」: .skein/task/<task-id>/research/<topic-slug>.md。本 skill 只定数据源, 不改落盘路径。