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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）。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
火山引擎语音识别 - 将音频/视频转文字，支持长音频分段识别。
Use when publishing an Obsidian plugin to the community plugin store, creating GitHub Releases for Obsidian plugins, or submitting PRs to obsidianmd/obsidian-releases
一键部署静态网站到 Vercel 和 Cloudflare Pages。支持 HTML/React/Vue 等任意静态项目。
将 Expo/React Native 项目通过 EAS Build 构建 iOS 包并提交到 TestFlight。支持从零配置 EAS、构建、提交全流程。
综合画图工具 - AI 生图 (Nanobanana/Gemini) + 图片后处理（拼接/抠图/圆形裁剪/合成）。支持中英文自然语言画图。
统一搜索与抓取能力层 - 整合所有外部信息获取接口（搜索、抓取、下载）
| 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"] |
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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 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 | 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 |
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 |
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）。
| 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 |
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 |
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
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：
观点 (Opinions) - 主观判断、无法直接验证：
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：
2025-072025 年日期不详2025-06 ~ 2025-12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：
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：
输出位置：
# [主题] 调研报告
---
## 执行流程
### 流程图
### 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
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}",
],
}
| 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 |
# [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
SENTIMENT_TEMPLATES = {
"positive": ["{topic} is amazing", "love {topic}"],
"negative": ["{topic} is terrible", "hate {topic}"],
"neutral": ["thoughts on {topic}", "honest opinion {topic}"],
}
# [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
INVESTMENT_TEMPLATES = {
"bullish": ["{ticker} to the moon", "buying more {ticker}"],
"bearish": ["{ticker} overvalued", "selling {ticker}"],
"analysis": ["{ticker} DD", "{ticker} analysis"],
}
FINANCE_SUBREDDITS = [
"wallstreetbets", "stocks", "investing", "options",
"cryptocurrency", "Bitcoin", "ethereum",
"personalfinance", "Bogleheads", "dividends",
]
# [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。
TECH_TEMPLATES = {
"comparison": ["{tech1} vs {tech2}", "{tech} alternatives"],
"experience": ["{tech} in production", "{tech} real world"],
"learning": ["learning {tech}", "{tech} worth learning"],
}
TECH_SUBREDDITS = [
"programming", "webdev", "learnprogramming",
"MachineLearning", "LocalLLaMA",
"devops", "kubernetes",
"reactjs", "node", "golang", "rust",
]
# [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
~/.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
/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