hv-analysis

name	hv-analysis
description	横纵分析法深度研究 skill，用于系统性研究一个产品、公司、概念、技术或人物，并产出排版精美的 PDF 研究报告。仅在用户需要深度研究、横纵分析、竞品分析、系统调研或明确要研究报告时使用。不要用于简单名词解释、普通代码分析、bug 排查、公众号文章写作、SEO 审计、文档/PPT 转换或轻量问答。

Usage Rule

Use this skill on demand for deep research reports, not for every analysis request.

Trigger it when the task clearly involves one of these goals:

• Systematically researching a product, company, concept, technology, market, or person
• Producing a horizontal-vertical analysis with both history and current competitive comparison
• Generating the research content for a polished report; PDF can be the output format
• Performing deep research, competitive analysis, or structured market / concept investigation

Do not trigger it for:

• Simple explanations like XX 是什么 when the user only needs a direct answer
• Normal codebase analysis, bug debugging, or implementation planning
• SEO, schema, or AI-search optimization tasks
• Writing a公众号文章 or long-form essay: prefer khazix-writer when the final output is an article
• Existing-file processing, format conversion, or file editing for PDF/DOCX/PPTX/spreadsheets/HTML decks: prefer the corresponding format skill

The deciding question is the real work, not just the file extension:

• Research content generation and a polished research report -> hv-analysis
• Article /稿子 /公众号长文 -> khazix-writer
• Existing file processing, conversion, or editing -> the corresponding format skill
• Quick explanation or technical answer -> no deep-research skill by default

横纵分析法深度研究

方法论溯源 横纵分析法由数字生命卡兹克（Khazix）提出，融合了语言学中的历时-共时分析（Saussure）、社会科学中的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法、以及竞争战略分析的核心思想，形成了一套适用于产品/公司/概念/人物的通用研究框架。核心原则不变：纵向追时间深度，横向追同期广度，最终交汇出判断。

你正在执行一次横纵分析法深度研究。最终产出一份排版精美的PDF研究报告。

前置准备

环境准备

1. 确认PDF转换脚本可用：本Skill自带 scripts/md_to_pdf.py（基于WeasyPrint），用于将最终Markdown报告转为排版精美的PDF。确保依赖已安装：pip install weasyprint markdown --break-system-packages。
2. 写作风格：本Skill已内置完整的写作风格指南（见下文"写作风格"部分），无需额外加载其他skill。

明确研究对象

拿到用户输入后，确认以下信息。如果用户已经给得足够明确（比如"帮我用横纵分析法研究Hermes Agent"），不需要追问，直接开始：

1. 研究对象：具体的产品名/公司名/概念名/人名
2. 类型：产品、公司、概念、人物、还是其他？
3. 研究动机（可选）：为什么要研究它？最近发生了什么？
4. 特别关注点（可选）：有没有特别想深入的方向？

---

第一步：联网信息收集

这个方法论的质量完全取决于信息的丰富度和准确性。必须联网搜索，不能仅靠已有知识。研究报告的价值在于深度和完整度，所以信息收集阶段宁可多搜，不要因为信息不够导致后面的分析浮于表面。

并行搜索策略

使用子Agent并行搜索来提高效率。建议的分工：

• 子Agent 1 — 纵向信息：研究对象的起源、创始人背景、发展历程、关键事件、版本迭代、融资、战略转向、危机
• 子Agent 2 — 横向信息：竞品识别、各竞品的特点和用户口碑、行业对比评测、市场份额
• 子Agent 3（复杂对象才需要）：补充信息，如创始人深度背景、行业环境变化、用户社区讨论（GitHub issues、Reddit、Twitter/X、知乎等）

子Agent联网工具使用指南（直接写入每个子Agent的prompt中）：

每个子Agent的prompt中必须包含以下联网指引：

你需要联网获取信息。使用以下工具：

• WebSearch：用于搜索发现信息来源，获取摘要和关键词结果
• WebFetch：当已知具体URL时，用于从页面定向提取内容
• 如果用户环境中安装了 web-access skill（检查路径 /mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md 是否存在），优先加载它并遵循其指引，它提供更强的浏览器CDP能力
• 搜索策略：先用WebSearch发现信息来源和线索，找到具体URL后用WebFetch深入提取
• 多次搜索、多个关键词组合，不要只搜一次就放弃
• 一手来源优于二手来源：官方博客 > 权威媒体原创报道 > 转载/聚合
• 学术类研究对象必查arxiv：如果研究对象涉及学术概念、算法、AI模型、技术范式等，必须通过arxiv API获取相关论文。调用方式：curl -s "https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:关键词1+AND+all:关键词2&max_results=10"，或用WebFetch访问同一URL。返回XML格式，包含标题、作者、摘要、发布日期、PDF链接。可按需调整关键词组合和结果数量。找到关键论文后，用WebFetch读取论文页面（https://arxiv.org/abs/论文ID）获取更多细节。

prompt要描述目标（"获取""调研""了解"），不要用暗示具体手段的动词（"搜索""爬取"），让子Agent自主判断最佳获取方式。

信息来源优先级

一手来源优于二手来源，多个媒体引用同一个错误会造成循环印证假象：

信息类型	一手来源
产品更新/技术决策	官方博客、GitHub Release Notes、创始人推文
融资/商业数据	公司官方公告、SEC/工商文件
用户口碑	GitHub Issues、Reddit讨论、Twitter/X、知乎帖子
行业分析	权威媒体原创报道（非转载）
学术/技术原理	arXiv论文（export.arxiv.org/api/query）、Google Scholar、学术会议论文集

信息充分性自检

搜索完成后检查：

• 纵向：能讲出一个完整的故事吗？有没有明显的信息断层？
• 横向：竞品列表完整吗？有没有遗漏主要玩家？每个竞品的信息够做对比吗？
• 来源：关键事实有可靠来源支撑吗？有没有只靠单一来源就下判断的？

信息不够就再补搜。不要凑合。

---

第二步：纵向分析（Diachronic / Longitudinal）

沿时间轴，完整还原研究对象从诞生到现在的发展全貌。这是报告的主体部分，篇幅应该最重。

内容要求

起源追溯：它诞生的背景是什么？基于什么技术/理念/需求而来？创始团队或核心推动者是谁？这些人之前做过什么，为什么是他们来做这件事？当时的行业环境是什么样的？有没有某个关键事件或灵感直接促成了它的诞生？

诞生节点：明确的首次发布/成立/提出时间，最初的形态和定位，跟现在有什么不同。

演进历程：从诞生到现在，按时间顺序梳理所有关键节点。包括但不限于：重大版本更新、融资事件、团队变动、战略转型、技术架构变化、用户规模里程碑、重大合作或收购、公关危机或争议事件。

决策逻辑：在每个关键节点上，尽可能还原决策背后的原因。为什么选了A而不是B？当时面对的约束条件是什么？哪些早期决策"锁定"了后来的发展方向、难以逆转？什么机制让它越走越深（网络效应、生态绑定、技术栈选择等）？

阶段划分：把整个历程自然分为几个阶段（萌芽期、快速增长期、转型期等），每个阶段有核心特征和核心矛盾。

篇幅

6000-15000字。历史越长、节点越多的对象靠近上限，新生事物靠近下限。核心原则是把故事讲完整、讲透，每个关键节点都值得展开，不要为了压缩而跳过重要细节。宁可写长写细，也不要蜻蜓点水。

---

第三步：横向分析（Synchronic / Cross-sectional）

以当前时间点为切面，将研究对象与同赛道的竞品/同类进行全面对比。

首先判断竞品情况

分三种场景处理：

场景A：无直接竞品。 如果研究对象是全新品类或独占性极强的领域，跳过逐一对比，改为分析：它为什么没有竞品？是品类太新、壁垒太高、还是市场太小？未来最可能从哪个方向冒出竞争者？有没有间接替代方案或上一代解决方式可以参照？

场景B：少量竞品（1-2个）。 逐一深入对比，每个竞品展开详细分析。

场景C：竞品充分（3个及以上）。 选取最具代表性的3-5个进行对比，其余简要提及。

对比维度

根据研究对象的类型灵活调整，但至少覆盖以下方面：

核心差异对比：技术路线/核心方法论/底层逻辑、产品形态/商业模式/组织结构、目标用户/受众/适用场景、核心优势与明显短板、定价策略/资源投入/规模体量。

用户视角：每个竞品的真实用户口碑如何？社区评价、使用体验中被提及最多的优点和槽点分别是什么？用户实际的使用方式和官方定位有没有偏差？对比不要写成参数对照表的文字版，要讲清楚每个竞品「活成了什么样」，用户选它的真实理由是什么。

生态位分析：在整个赛道的版图中，研究对象占据什么位置？填补了什么空白，还是在跟谁正面竞争？当前格局是百花齐放、两强争霸、还是一家独大？

趋势判断：基于横向对比，研究对象在竞争格局中的走向是什么？机会和风险各是什么？

篇幅

3000-10000字。场景A控制在3000字左右，场景C每个主要竞品至少展开1500字以上的独立分析，不要一笔带过。

---

第四步：横纵交汇洞察

这是整篇报告的精华段。把纵向发展脉络和横向竞争格局结合起来，给出综合性的、新的判断。不要写成前面内容的缩写版。

需要回答的核心问题：

1. 历史如何塑造了当下的竞争位置：纵向历程中的哪些决策和事件，决定了它今天在横向对比中的位置？
2. 竞品的纵向对比：如果把主要竞品也放到时间线上看，它们的起源和演变路径有什么不同？这些不同如何导致了今天各自的特点？
3. 优势的历史根源：今天的每个核心优势，能追溯到历史上的哪个节点或决策？
4. 劣势的历史根源：今天的每个核心劣势，能追溯到哪个历史决策？当初的「好决策」有没有变成今天的包袱？
5. 未来推演：基于纵向趋势和横向竞争格局，给出三个剧本——最可能的、最危险的、最乐观的，每个剧本要有逻辑支撑。

篇幅

1500-3000字。

---

写作风格

这不是一份冷冰冰的咨询报告，而是一篇让人能从头读到尾的深度研究。写作风格需要在「研究报告的严谨」和「卡兹克的可读性」之间找到平衡点。

从卡兹克文风中借鉴的核心元素

以下风格元素直接应用到报告写作中（详细定义请参考 khazix-writer skill）：

节奏感：句子时长时短，段落之间跳跃自然。不要每段都一样长，一句话自成一段制造重量感的技巧可以用。好的节奏像波动，每次围绕主线偏出去一点，再用一句「扣主线句」拉回来。

叙事驱动，不是罗列驱动：纵向部分要有故事弧线，有起承转合。比如一个产品为什么在某个时间点突然爆发，背后的铺垫是什么，转折是什么。不要写成"2023年1月发布了A，2023年3月发布了B"这种流水账。

知识是「聊着聊着顺手掏出来」的：在讲述过程中自然地带出背景知识，不要「下面我来给大家科普一下」。

敢下判断：鼓励给出观点和洞察，但每个观点必须有事实支撑。先摆事实，再给判断。是推测的明确标注。表达判断时用「我觉得」「我的判断是」这种承认主观性的姿态，而不是居高临下的定论。

层层剥开的修辞：不直接讲结论，用"现象→表面解释→更深的追问→核心洞察"的方式展开。让读者参与到思考过程中。

文化升维：在交汇洞察部分，连接到更大的文化/哲学/历史参照物。不是硬凑的升华，是「聊着聊着自然想到了」的感觉。

回环呼应：开头或纵向部分埋的细节和钩子，在交汇洞察或结尾callback回来。前后因果的闭合感，是让报告从「信息流」变成「作品」的关键。

不从卡兹克文风中借鉴的元素

以下元素适合公众号文章但不适合研究报告，需要克制：

• 过强的口语化：报告可以有聊天感，但不要满篇「这玩意」「不是哥们」「太牛逼了」。偶尔点缀可以，但密度要比公众号文章低很多。
• 去小标题化：公众号文章追求一口气顺下来不加小标题。研究报告不一样，1-3万字的内容如果没有清晰的结构和导航，读者会迷路。报告需要清晰的章节结构。
• 标点禁令可以放松：公众号文章禁用冒号和破折号。研究报告中可以正常使用，因为报告需要的是信息传达效率。但「」的使用习惯可以保留。
• 固定尾部：不要加公众号的三连/星标尾部。

绝对禁区（依然适用）

以下AI味标记无论什么文体都要避免：

• 套话："首先...其次...最后"、"综上所述"、"值得注意的是"、"不难发现"
• 空洞形容词："赋能"、"抓手"、"打造闭环"
• 教科书开头："在当今AI快速发展的时代"、"随着技术的不断进步"
• 高频踩雷词："说白了"、"意味着什么？"、"这意味着"、"本质上"、"换句话说"、"不可否认"
• 空泛工具名：不说"AI工具"、"某个模型"，要说具体名字
• 编造场景：如果某个信息搜不到，诚实标注「该信息暂缺」，绝不编造

用人话写

避免咨询公司式的套话和空洞概括。用具体的细节和例子代替概括性陈述。比如不要写「该公司在这一阶段实现了快速增长」，而要写「从2024年中期的1000万美元ARR到2025年底的10亿美元，增长曲线几乎是垂直的」。

---

第五步：生成PDF报告

报告写完后，使用本Skill自带的 scripts/md_to_pdf.py 脚本将Markdown转为排版精美的PDF。

转换流程

1. 先完成Markdown稿件：将完整报告写为标准Markdown格式，保存为 [研究对象]_横纵分析报告.md
2. 安装依赖（如未安装）：pip install weasyprint markdown --break-system-packages
3. 运行转换脚本：

   python [skill目录]/scripts/md_to_pdf.py input.md output.pdf --title "研究对象名称" --author "数字生命卡兹克"
   

4. 脚本会自动生成中间HTML文件（便于调试）和最终PDF

脚本内置的排版规范

md_to_pdf.py 已内置完整的CSS排版方案，无需手动调整：

• 页面：A4，页边距上25mm/左右20mm/下20mm
• 封面页：自动生成，包含标题（28pt深蓝色）、副标题「横纵分析法深度研究报告」、作者信息、装饰分隔线
• 配色：H1标题=#1a5276深蓝、H2=#1e8449绿色、H3=#2e86c1浅蓝、H4=#5b2c6f紫色，正文=#2c3e50深灰
• 字体：CSS fallback链 "Droid Sans Fallback", Helvetica, Arial, sans-serif，自动处理中英文混排
• 正文：10.5pt，行距1.75，两端对齐，孤行/寡行控制
• 引用块：左侧3pt深蓝竖线 + 浅灰背景
• 表格：全宽、深蓝表头白字、斑马纹行
• 页眉：「报告标题 | 横纵分析法深度研究报告」（首页不显示）
• 页脚：「第 X 页」（首页不显示）
• Markdown的第一个H1会被自动提取为封面标题，正文中不会重复出现

Markdown写作注意事项

为了让脚本正确解析并生成最佳PDF效果：

• 第一行用 # 标题 作为报告标题（会自动用于封面）
• 紧接标题后可用 > 研究时间：... | 所属领域：... | 研究对象类型：... 格式写元信息行，会被提取到封面
• 用 ## 作为主要章节标题（纵向分析、横向分析、横纵交汇等）
• 用 ### 和 #### 作为子章节
• 表格使用标准Markdown表格语法
• 引用使用 > 语法
• 加粗使用 **文本**

末尾内容

在Markdown稿件末尾加上：

• 信息来源：所有引用的来源清单，标注URL和访问时间
• 方法论说明：简要说明横纵分析法的来源（1-2句话即可）

报告结构模板

封面页

目录

一、一句话定义
[用一句话说清楚这个东西是什么]

二、纵向分析：从诞生到当下
[完整的纵向叙事，6000-15000字]

三、横向分析：竞争图谱
[横向对比分析，3000-10000字]

四、横纵交汇洞察
[交叉分析和未来推演，1500-3000字]

五、信息来源
[所有引用的来源列表]

文件命名和交付

PDF文件命名为 [研究对象名称]_横纵分析报告.pdf，保存到用户的工作目录中。

---

不同研究对象类型的适配

核心原则不变（纵向追时间深度，横向追同期广度），但侧重点不同：

研究产品时：纵轴重点关注版本迭代、技术路线演变、用户增长曲线、关键产品决策；横轴重点关注功能对比、性能对比、用户体验、定价。

研究公司时：纵轴重点关注创始团队、融资历程、战略转向、组织变革、关键人事变动；横轴重点关注商业模式差异、市场份额、营收对比、组织架构差异。

研究概念时（技术范式、商业模式、文化现象）：纵轴重点关注概念的起源（谁提出的、基于什么理论/需求）、如何流行起来、经历了哪些争论和演变；横轴重点关注与相近概念的区别、各自适用场景、不同阵营的论证。

研究人物时：纵轴重点关注个人经历、职业轨迹、关键决策、成长曲线、公开言论变化；横轴重点关注与同领域其他人物的对比（做事方式、风格、成就、影响力、路线选择差异）。

---

篇幅总览

部分	字数范围	说明
纵向分析	6,000 - 15,000字	报告主体，不要蜻蜓点水
横向分析	3,000 - 10,000字	视竞品数量调整
横纵交汇	1,500 - 3,000字	精华段，给出新判断
全文总计	10,000 - 30,000字	不要怕长，深度和完整度是价值所在

---

质检清单

交付前自检：

• 纵轴是叙事故事体？读起来有因果逻辑和时代脉络？不是年表流水账？
• 创始人/发起者的背景和动机有足够深度？
• 每个关键节点都展开写了，没有为了压缩而跳过重要细节？
• 决策逻辑有还原？不只是「发生了什么」，还有「为什么这么选」？
• 横轴的竞品场景判断正确（A/B/C）？竞品分析够深？
• 用户口碑部分引用了真实用户的声音？不只是官方宣传？
• 横纵交汇产出了新的判断，不是前面内容的缩写版？
• 未来推演的三个剧本都有逻辑支撑？
• 写作风格有节奏感、有可读性？不是冷冰冰的咨询报告？
• 没有触犯绝对禁区里的任何一条？
• 所有关键事实标注了信息来源？
• 搜不到的信息诚实标注了「暂缺」，没有编造？
• PDF排版美观、结构清晰、可读性好？
• 总字数在 10,000-30,000 字的范围内？