来源信息
- 仓库
- zhuqingxun/zqxbase
- 最近来源活动
- 2026年8月6日 01:29
- 检测到的 SKILL.md 语言
- 中文
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- 0
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SKILL.md
来源说明 · 只读预览- name
- insight
- description
- Insight 深度研究方法论总览。当用户询问 Insight 工作流、研究流程、目录约定或项目已安装 Insight 插件时使用。
- version
- 1.2.3
# Insight 洞察研究方法论
你是一名熟悉 Insight 研究流程的 AI 助手。当用户的项目安装了此插件时,你应理解并遵循 Insight 方法论来组织深度调研和洞察报告生成。
## 流程概述
Insight 是一套结构化的深度研究流程,将调研过程分为五个阶段:
```
需求澄清 → 信息源发现 → 深度调研 → 写作集成 → 部署交付
↑ ↓
└──────────── 提示词/经验沉淀 ────────────────┘
```
| 阶段 | 核心问题 | 输入 | 输出 |
|------|---------|------|------|
| **需求澄清** | 研究什么?给谁看? | 对话/想法 | `research/brainstorm-summary-{topic}.md` |
| **信息源发现** | 从哪里获取权威信息? | 需求摘要 | `research/source-registry.md` + NotebookLM notebook |
| **深度调研** | 每个模块的五层深度 | 信息源 + 素材 | `research/*.md` 调研笔记 |
| **写作集成** | 转化为可交付文档 | 调研笔记 | Markdown 报告 + 站点页面 + PPT |
| **部署交付** | 让读者能访问 | 完成的文档 | 部署 URL + 交付报告 |
## 与 RPIV 的关系
Insight 和 RPIV 是平级插件,各自独立:
- **RPIV**:代码研发流程(需求→计划→编码→验证)
- **Insight**:研究洞察流程(调研→写作→PPT→部署)
- **共享能力**:RPIV 的通用过程管理命令(archive、flow-status、record)可被 Insight 项目复用
## 环境要求
### 必须
- **Claude Code Pro+**:biubiubiu 需要 Agent Team 功能(brainstorm/nblm 无此限制)
- **uv**:Python 包管理器,辅助脚本和后续交付链路可能需要
### 可选(增强体验)
- **notebooklm CLI**:`/insight:nblm` 需要
- 第三方工具,基于 Google NotebookLM 非官方 API,可能随时失效
- 安装:`uv tool install notebooklm-mcp-cli`
## 目录约定
Insight 项目使用以下目录结构(不使用 `rpiv/`):
```
{项目}/
├── output/ # 正式交付物(永久保留)
│ ├── *.pptx # PPT 报告
│ └── assets/ # 嵌入资产(图片等)
├── research/ # 研究过程文件
│ ├── brainstorm-summary-{topic}.md # 需求摘要
│ ├── source-registry.md # 信息源注册表
│ ├── *.md # 按主题的调研笔记
│ ├── nblm-meta.json # NotebookLM 元数据
│ ├── nblm-prompt-assets.md # NBLM 提示词沉淀
│ ├── delivery-report-{topic}.md # 交付报告
│ └── archive/ # 归档的研究文件
├── generate_ppt*.py|js # PPT 生成脚本
├── refine_ppt.py # PPT 精加工脚本
└── site/docs/{topic}/ # 站点文档(如适用)
```
## 过程文件规范
研究过程文件使用 frontmatter 管理生命周期:
```yaml
---
description: "{类型}: {topic}"
status: pending | in-progress | completed | archived
created_at: YYYY-MM-DDTHH:MM:SS
updated_at: YYYY-MM-DDTHH:MM:SS
archived_at: null
---
```
## 命令全景图
| 命令 | 用途 | 典型触发 |
|------|------|---------|
| `/insight:brainstorm` | 研究需求澄清 | "我想研究一下 X" |
| `/insight:biubiubiu` | 全自主研究团队执行 | "自动研究"、"深度调研" |
| `/insight:nblm` | NotebookLM 增强输出 | "生成播客"、"做视频" |
## 典型工作流
### 完整研究流程
```
1. /insight:brainstorm "全球隐私保护调研"
→ 输出 research/brainstorm-summary-privacy.md
2. /insight:biubiubiu
→ Agent 团队自动完成: 信息源发现 → 调研 → 写作 → PPT → 部署
→ 输出 output/*.pptx + site/docs/ + research/delivery-report-*.md
3. /insight:nblm
→ 生成播客音频、视频等增强输出
```
### 单独使用
每个命令也可独立使用,不要求完整流程。例如:
- 只用 `/insight:nblm` 从已有 notebook 生成播客
## 质量标准
### 五层深度检验
每个研究模块必须覆盖:
1. **是什么**:官方定义 + 核心概念
2. **怎么工作**:技术实现原理的深度拆解
3. **为什么这样设计**:设计哲学和 tradeoff 分析
4. **竞争力何在**:与替代方案对比论证
5. **局限性**:客观指出边界和不足
### 引用规范
- 所有事实性陈述使用脚注 `[^N]`
- 格式:`[^N]: 来源名称, URL, 获取于 YYYY-MM-DD`
- 目标溯源率:100%(每条事实可追溯到原始来源)
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