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desk-research桌面研究流程

Structured desk research workflow for market, company, policy, product, and competitor questions. Use when a user asks for secondary research, landscape scans, evidence-based summaries, source triangulation, or insight synthesis from public information.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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desk-research

桌面研究

执行此工作流程以完成任何桌面研究请求。

0) 加载方法论检查清单(首先)

阅读 references/methodology.md、references/deep-writing-patterns.md 和 references/quality-checklist.md,并将所有内容作为指导原则应用。

1) 定义研究简报

在搜索前撰写4行内容:

  • - 研究问题(1句话)
  • 范围(时间、地域、行业)
  • 必须回答的子问题(3-6个要点)
  • 用户所需的输出格式

如果问题模糊,明确提出假设并继续。

2) 构建来源计划

按此优先级收集证据:

  1. 1. 主要/官方来源(政府、监管机构、公司文件、产品文档)
  2. 信誉良好的二手分析(主要研究机构、知名媒体)
  3. 社区信号(论坛/社交媒体)仅作为支持证据

每个关键主张至少需要2个独立来源。

3) 快速收集证据

针对每个子问题:

  • - 找到3-8个候选来源
  • 保留信号最强的来源
  • 仅提取:主张 + 证据 + 日期 + 链接

拒绝无日期、匿名或纯主观的来源,除非用户要求情感分析。

4) 评估来源可靠性

为每个来源打标签:

  • - A = 官方主要来源
  • B = 可信的二手来源
  • C = 薄弱/指示性来源

当主张冲突时,优先选择较新的A/B来源,并明确标注不确定性。

5) 综合洞察

将笔记转化为:

  • - 事实(有充分证据支持)
  • 解读(有推理但属推断性)
  • 未知项(需要验证的空白)

切勿将解读呈现为事实。

来源硬性规则(关键)

对于所有最终研究成果:
  • - 每个主要事实主张必须包含来源+日期。
  • 每个关键观点、分析框架、阶段模型或类别划分必须:
1. 引用来源,或 2. 明确标注为报告作者的综合/工作模型。
  • - 不要将无依据的框架呈现为既定行业事实。
  • 如果结论综合了多个来源,在行内或同一段落中引用主要支持来源。

5.5) 深化循环(强制)

在最终交付前,至少进行2轮自我提问:

A轮——覆盖范围挑战

  • - 我在来源类型、时间窗口或地域方面遗漏了什么?
  • 哪个类别/结论过度依赖单一来源?
  • 什么与我的当前结论相矛盾?

B轮——决策挑战

  • - 如果这个结论是错误的,什么证据能证明它错误?
  • 哪部分属于描述性但无助于决策?
  • 下一次数据收集最可能改变建议的是什么?

每轮之后,更新发现和置信度。

6) 以简洁结构交付

使用以下精确的章节顺序:

  1. 1. 核心问题(2个问题)
  2. 一句话结论
  3. 执行摘要(5-8个要点)
  4. 按子问题的关键发现(附指标锚点)
  5. 证据表(主张 | 来源 | 日期 | 可靠性)
  6. 置信度标签(每个主要主张为高/中/低)
  7. 风险/不确定性
  8. 什么会证伪此结论
  9. 下一步验证步骤/待办事项

行内引用规则:

  • - 在正文中,在关键主张后附上来源/日期,以便于验证。
  • 对于分析框架或阶段模型,明确添加来源:或基于以下内容的作者综合:。
  • 不要让主要框架无归属地悬空。

关于输出格式和紧凑模板,请使用 references/output-template.md。

7) 发送前的质量标准

检查所有项目:

  • - 每个主要主张都有来源/日期
  • 没有单一来源的关键主张
  • 时间/地域范围符合用户要求
  • 事实与解读明确区分
  • 包含可操作的要点
  • 每个有前景的案例使用完整的9部分深度案例框架
  • 每个有前景的案例包含一个最终案例总结段落:功能/付费方/商业模式/付费原因
  • 每个关键部分以决策含义(所以呢)结尾

8) 案例深度硬性规则(针对创业公司/案例研究)

当任务是创业公司/用例研究时,应用以下硬性要求:

  • - 对于每个有前景的案例,至少收集3个网站证据片段(功能/定价/使用流程)
  • 从可信数据集添加至少1个指标锚点(收入/MRR/增长)
  • 包含至少1个风险点和1个证伪条件
  • 如果任何案例仅有描述而无判断,则不予提交

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 desk-research-1776262322 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 desk-research-1776262322 技能

通过命令行安装

skillhub install desk-research-1776262322

下载

⬇ 下载 desk-research v1.0.0(免费)

文件大小: 7.27 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:38

v1.0.0 最新 2026-4-17 14:38
Add hard source-attribution rule for claims, frameworks, and stage models; require author-synthesis labeling when no external source exists

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