research

name	research
shortname	research
description	深度调研工具，支持多信息源并发搜索、多任务类型策略。可指定信息源（reddit/twitter/perplexity/v2ex）或任务类型（痛点挖掘/舆情分析/投资情绪/技术调研）。
version	5.0.0
author	Claude
allowed-tools	Bash(python:*), Read, Write, Glob, WebSearch, WebFetch
model	sonnet
tags	["research","analysis","reddit","twitter","perplexity","pain-point","sentiment","investment"]

Research - 深度调研工具

架构概览

本 skill 采用策略模式设计，支持灵活的信息源调度和任务类型切换：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Research Skill                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  SourceStrategy（信息源策略）  │  TaskTypeStrategy（任务类型策略）│
│  - 默认：全部并发              │  - 默认：通用 SOP              │
│  - 指定：仅用指定信息源        │  - 指定：特定任务流程          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

一、信息源策略（SourceStrategy）

1.1 可用信息源

ID	信息源	工具	特点	适用场景
perplexity	Perplexity	perplexity_research.py	全网搜索、带引用	综合调研、事实查询
twitter	Grok X/Twitter	grok_x_search.py	实时数据（默认最近7天）	舆情、KOL观点、实时事件
reddit	Reddit	analyze_reddit.py	深度讨论、真实反馈	用户痛点、产品评价
v2ex	V2EX	v2ex_search.py	中文技术社区	技术调研、中文用户反馈
web	WebSearch/WebFetch	内置工具	通用搜索、官方来源	补充搜索、一手资料

1.2 调度规则

默认行为：不指定信息源时，全部并发执行

指定信息源：用户明确提及时，仅使用指定信息源

用户输入	调度行为
"调研 XX"	全部信息源并发
"Reddit 上怎么看 XX"	仅使用 Reddit
"Twitter/X 上的讨论"	仅使用 Grok X/Twitter
"用 Perplexity 查一下"	仅使用 Perplexity
"V2EX 上的评价"	仅使用 V2EX
"Reddit 和 Twitter"	并发 Reddit + Twitter

1.3 信息源使用示例

注意：搜索能力已统一到 api-fetch skill，以下路径为软链接。

# 统一入口（推荐）
cd ~/.claude/skills/api-fetch/search

# Perplexity 全网搜索
python perplexity.py --query "主题" --deep

# Grok X/Twitter 搜索（默认最近7天）
python twitter.py --query "主题"

# Reddit 搜索
python reddit.py --query "主题" --search-subreddit all --limit 12 --include-comments

# V2EX 中文社区搜索
python v2ex.py --query "主题" --size 10

向后兼容：旧路径 ~/.claude/skills/research/scripts/sources/ 仍可使用（软链接）。

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二、任务类型策略（TaskTypeStrategy）

2.1 可用任务类型

ID	任务类型	触发词	核心指标	报告模板
general	通用调研	"调研"、"分析"	事实/观点分离	通用 SOP 报告
pain_point	痛点挖掘	"痛点"、"需求"、"用户声音"	情绪强度、频率	痛点调研报告
sentiment	舆情分析	"舆情"、"口碑"、"评价"	正负比例、趋势	舆情分析报告
investment	投资情绪	"投资"、"股票"、"情绪"	多空比例、催化剂	投资情绪报告
tech	技术调研	"技术"、"框架"、"选型"	采用趋势、迁移方向	技术趋势报告

2.2 调度规则

默认行为：不指定任务类型时，使用通用 SOP 流程

指定任务类型：用户明确提及时，使用特定任务流程

用户输入	任务类型
"调研 XX"	general - 通用 SOP
"挖掘用户痛点"	pain_point - 痛点挖掘
"舆情怎么样"	sentiment - 舆情分析
"Reddit 对 NVDA 的情绪"	investment - 投资情绪
"Rust vs Go 怎么选"	tech - 技术调研

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三、通用 SOP 流程（TaskType: general）

信息源并发搜索 → 资料整合 → 事实/观点分离 → Fact-check → Insight → 数据可视化

3.1 资料整合

1. 去重 - 相同信息只保留最权威来源
2. 分类 - 按主题/维度组织
3. 标注来源 - 每条信息标明出处
4. 时间排序 - 注明信息时间，优先最新

3.2 事实 vs 观点 分离

IMPORTANT: 这是调研报告的核心输出，必须独立成章，每条 item 必须标注时间。

事实 (Facts) - 可验证、客观的信息：

• 数字：融资金额、用户数、市场规模
• 日期：发布时间、里程碑事件
• 事件：收购、合作、产品发布
• 技术指标：性能数据、准确率
• 官方声明：公司公告、财报数据

观点 (Opinions) - 主观判断、无法直接验证：

• 评价：好用/难用、值得/不值
• 预测：未来趋势、市场走向
• 比较：A比B好、X是最佳选择
• 情感：喜欢/讨厌、期待/失望
• 推荐：建议使用、不推荐

输出格式要求：

## 事实清单

| # | 事实 | 时间 | 来源 | 置信度 |
|---|------|------|------|--------|
| 1 | Claude Code 发布 | 2024-10 | Anthropic 官方 | [✓] |
| 2 | 支持 MCP 协议 | 2024-11 | GitHub Release | [✓] |
| 3 | 月活用户 10 万+ | 2025-06 | 第三方估算 | [⚠] |

## 观点汇总

| # | 观点 | 时间 | 来源 | 倾向 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | "写代码无敌，GPT 不是对手" | 2025-07 | V2EX @用户A | 正面 |
| 2 | "服从性不如 Cursor" | 2025-06 | V2EX @用户B | 负面 |
| 3 | "需要清晰需求才能发挥" | 2025-12 | Reddit u/xxx | 中立 |

时间标注规则：

• 精确到月：2025-07
• 无法确定月份时：2025 年
• 无法确定年份时：日期不详
• 时间范围：2025-06 ~ 2025-12

3.3 Fact-check

置信度标注：

• [✓] 已验证 - 有一手来源确认
• [⚠] 待验证 - 仅有二手来源，或信息有条件限定
• [?] 推测 - 基于逻辑推断，无直接证据
• [✗] 存疑 - 发现矛盾信息，需进一步核实

3.4 数据可视化（后置增强）

触发条件：当报告中包含大量可量化数据时，应添加 ASCII 可视化图表增强可读性。

适用场景：

• 数量对比（粉丝数、播放量、市场规模）
• 时间序列（月度/年度数据）
• 占比分布（市场份额、分区比例）
• 排名数据（TOP N 榜单）

可视化模板：

1. 横向柱状图（数量对比）

## 粉丝量排名（单位：万）

罗翔说刑法: ████████████████████████████████ 3200万
老番茄:     ████████████████████ 2000万
一数:       ████████████████████ 2000万
何同学:     ████████████ 1200万
影视飓风:   ████████ 800万

2. 时间序列图（趋势变化）

## 百大UP主首次入选人数变化

2022: ████████████████████████████████████████████████████████████ 60人
2023: ████████████████████████████████████████████ 45人
2024: ████████████████████████████████ 35人
2025: ████████████████████████████ 28人 (历史最低)

3. 占比分布图（百分比）

## 2025百大UP主分区分布

游戏区:  ██████████████████████ 22% (22位)
知识区:  █████████████████████ 21% (21位)
生活区:  ████████████████ 16% (16位)
影视区:  ██████████ 10% (10位)
其他:    ███████████████████████████████ 31% (31位)

4. 对比矩阵（多维度）

## 头部UP主特征对比

              粉丝量    更新频率    平均时长    连续百大
罗翔说刑法    ●●●●●    ●●○○○      ●●●○○      6年
老番茄        ●●●●○    ●●●○○      ●●●●○      8年
何同学        ●●●○○    ●○○○○      ●●●●●      回归
影视飓风      ●●○○○    ●●●●○      ●●●●●      3年

● = 高  ○ = 低

绘制规则：

1. 比例准确 - █ 数量与数值成正比，最大值对齐
2. 标签清晰 - 左侧标签对齐，右侧标注具体数值
3. 单位明确 - 图表标题注明单位
4. 降序排列 - 从大到小排列，便于比较
5. 适度简化 - 数据量过多时取 TOP 5-10

输出位置：

• 在报告的「执行摘要」或「深度分析」章节中穿插
• 紧跟相关数据表格之后
• 作为报告结尾的「数据一览」独立章节

3.5 通用报告模板

# [主题] 调研报告

---

## 执行流程

### 流程图

1. 信息源并发搜索 ├─ ✓/✗ Perplexity (sonar-deep-research/OpenRouter) → [结果] ├─ ✓/✗ Grok X (grok-4-1-fast/xAI) → [结果] ├─ ✓/✗ Reddit (Reddit API) → [结果] ├─ ✓/✗ V2EX (SOV2EX API) → [结果] └─ ✓/✗ WebSearch (Claude Search) → [结果] ↓
2. 资料整合 → 3. 事实/观点分离 → 4. Fact-check → 5. Insight → 6. 数据可视化

### 信息源详情

| 信息源 | 状态 | 模型/API | 执行情况 |
|-------|:----:|---------|---------|

---

## 执行摘要

[3-5 条核心发现]

---

## 事实清单

| # | 事实 | 时间 | 来源 | 置信度 |
|---|------|------|------|--------|
| 1 | [可验证的客观信息] | YYYY-MM | [来源] | [✓]/[⚠]/[?] |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

**置信度说明**：
- `[✓]` 已验证 - 一手来源确认
- `[⚠]` 待验证 - 二手来源或有条件限定
- `[?]` 推测 - 基于逻辑推断

---

## 观点汇总

| # | 观点 | 时间 | 来源 | 倾向 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | "[原话或摘要]" | YYYY-MM | [平台 @用户] | 正面/负面/中立 |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

**观点分布**：正面 X 条 / 负面 Y 条 / 中立 Z 条

---

## 深度分析
## 洞见与建议
## 风险与不确定性

---

## 数据一览（可选，数据密集型报告必选）

[ASCII 可视化图表，展示报告中的关键量化数据]

## 附录

---

四、痛点挖掘流程（TaskType: pain_point）

4.1 搜索模板

PAIN_TEMPLATES = {
    "emotion_trigger": [
        "tired of {topic}",
        "frustrated with {topic}",
        "why does {topic} suck",
        "anyone else hate {topic}",
    ],
    "desire_seeking": [
        "wish there was {topic}",
        "how do I {topic}",
        "what actually works for {topic}",
    ],
    "pain_validation": [
        "anyone else struggling with {topic}",
        "can't figure out {topic}",
    ],
}

4.2 情绪强度评分

分数	标准
10	score>500，评论充满强烈情绪，多人高度共鸣
8-9	score>200，明确的情绪倾向，评论活跃
6-7	score>100，有情绪但不极端
4-5	score<100，存在但不强烈
1-3	低互动，可能是个例

4.3 痛点报告模板

# [主题] 痛点调研报告

## 核心发现
| 痛点 | 情绪强度 | 频率 | 产品机会 |
|-----|---------|-----|---------|

## 一级痛点（高需求+高情绪）
### 痛点1: [标题]
**用户原话：**
> "..."

**情绪强度：** X/10
**产品/内容机会：** ...

## 金句库
## 行动建议

---

五、舆情分析流程（TaskType: sentiment）

5.1 搜索模板

SENTIMENT_TEMPLATES = {
    "positive": ["{topic} is amazing", "love {topic}"],
    "negative": ["{topic} is terrible", "hate {topic}"],
    "neutral": ["thoughts on {topic}", "honest opinion {topic}"],
}

5.2 舆情报告模板

# [话题/品牌] 舆情分析报告

## 情绪概览
- 正面情绪占比：X%
- 负面情绪占比：X%
- 中性讨论占比：X%

## 关键观点
### 正面评价
### 负面评价
### 争议焦点

## 典型用户声音
## 风险提示
## 建议行动

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六、投资情绪流程（TaskType: investment）

6.1 搜索模板

INVESTMENT_TEMPLATES = {
    "bullish": ["{ticker} to the moon", "buying more {ticker}"],
    "bearish": ["{ticker} overvalued", "selling {ticker}"],
    "analysis": ["{ticker} DD", "{ticker} analysis"],
}

6.2 推荐 Subreddits

FINANCE_SUBREDDITS = [
    "wallstreetbets", "stocks", "investing", "options",
    "cryptocurrency", "Bitcoin", "ethereum",
    "personalfinance", "Bogleheads", "dividends",
]

6.3 投资情绪报告模板

# [标的] 投资情绪分析

## 情绪指标
- 多空比例：X:Y
- 讨论热度：高/中/低
- 情绪趋势：上升/平稳/下降

## 社区观点
### 看多理由
### 看空理由
### 关键风险

## 近期催化剂
## 散户关注点

**免责声明**：本报告仅供参考，不构成投资建议。Reddit 散户情绪常为反向指标。

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七、技术调研流程（TaskType: tech）

7.1 搜索模板

TECH_TEMPLATES = {
    "comparison": ["{tech1} vs {tech2}", "{tech} alternatives"],
    "experience": ["{tech} in production", "{tech} real world"],
    "learning": ["learning {tech}", "{tech} worth learning"],
}

7.2 推荐 Subreddits

TECH_SUBREDDITS = [
    "programming", "webdev", "learnprogramming",
    "MachineLearning", "LocalLLaMA",
    "devops", "kubernetes",
    "reactjs", "node", "golang", "rust",
]

7.3 技术调研报告模板

# [技术/框架] 社区调研

## 采用趋势
- 讨论热度变化
- 新用户 vs 老用户比例

## 使用场景
### 推荐场景
### 不推荐场景

## 优缺点汇总
### 社区认可的优点
### 社区反映的问题

## 替代方案对比
## 学习曲线评估
## 是否值得采用

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八、环境配置

API Keys（~/.claude/secrets.env）

# Perplexity (通过 OpenRouter)
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxx

# Grok X/Twitter (需要 X Premium)
XAI_API_KEY=xai-xxx

# Reddit
REDDIT_CLIENT_ID=xxx
REDDIT_CLIENT_SECRET=xxx

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九、质量标准

信息质量

• 准确性 - 事实经过验证
• 时效性 - 标注信息时间
• 完整性 - 覆盖多个信息源
• 平衡性 - 呈现多方观点

分析质量

• 事实与观点分离 - 不混淆
• 置信度明确 - 该说不确定就说
• 逻辑清晰 - 结论有理有据
• 可操作 - 建议具体可执行

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十、注意事项

1. 不要跳过 Fact-check - 这是区分高质量调研和普通搜索的关键
2. 标注不确定性 - 宁可说不确定，也不要误导
3. 区分事实和观点 - 这是分析的基础
4. 多信息源交叉验证 - 单一来源不可靠
5. 保留原始来源 - 方便追溯和验证
6. 投资调研仅供参考 - Reddit 情绪不代表投资建议
7. 样本偏差 - Reddit 用户主要是英语区年轻男性，V2EX 主要是中文技术人群

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输出配置

默认输出目录

/Users/liuyishou/usr/odyssey/0 收集箱/research/

所有调研报告保存到此目录，命名格式：{主题}_调研报告.md