{"slug":"item-39","title":"通用-深度研究","summary":"专用于小说写作的结构化深度研究 Skill。支持对题材趋势、平台生态、专业知识、场景环境、人物原型、写作技法、读者市场等研究域，执行大纲生成→并行深搜→报告输出的全流程深度调研。关键词：深度研究、写作研究、题材调研。","platform":"Claude","tags":[],"authorName":"LLM Mart","authorSlug":"llm-mart","score":0,"source":"github","price":null,"verified":false,"createdAt":"2026-10-05T21:51:11.912751Z","repo":{"url":"https://github.com/lornshrimp/Lorn.NovelWriteSkills","stars":225,"forks":39,"license":null,"updatedAt":"2026-09-04T01:06:04Z"},"bodyHtml":"<hr>\n<h2>name: 通用-深度研究\ndescription: \"专用于小说写作的结构化深度研究 Skill。支持对题材趋势、平台生态、专业知识、场景环境、人物原型、写作技法、读者市场等研究域，执行大纲生成→并行深搜→报告输出的全流程深度调研。关键词：深度研究、写作研究、题材调研。\"\nargument-hint: \"研究什么课题？例如：起点中文网都市悬疑题材2025-2026趋势。可选指定研究域：题材趋势/平台生态/专业知识/场景环境/人物原型/写作技法/读者市场。\"\nuser-invocable: true</h2>\n<h1>通用-深度研究</h1>\n<blockquote>\n<p><strong>题材路由</strong>：若 .github\\题材专用Skills\\ 目录存在对应的 &lt;题材&gt;-深度研究 Skill，则：</p>\n<ul>\n<li>将题材特性骨架路由到 &lt;题材&gt;-深度研究，该 Skill 位于 .github\\题材专用Skills\\ 目录。</li>\n<li>命中本技能时，必须优先强制加载当前 Skill 与 &lt;题材&gt;-深度研究。</li>\n</ul>\n</blockquote>\n<p>这不是\"随便搜一下看看有什么资料\"的浅浏览动作，也不是只给几条搜索结果链接的敷衍行为，更不是把通用百科知识当成可落地的写作研究结论。</p>\n<p>本 Skill 的目标，是把\"小说作者需要深入调研的课题\"拆成<strong>可规划、可深搜、可验证、可落盘、可被其他 Skill 引用</strong>的完整工作流：</p>\n<ul>\n<li>先按小说写作的<strong>七大研究域</strong>确定调研方向与维度；</li>\n<li>再生成结构化的调研大纲（items + fields），<strong>人机确认</strong>后进入并行深搜；</li>\n<li>每个调研条目由专用搜索代理深度挖掘，逐项收集创作可用的结构化信息；</li>\n<li>最后汇总为可直接保存到 <code>调研报告/</code>（项目强相关）或 <code>写作研究/</code>（通用/题材相关）目录下的 Markdown 报告。</li>\n</ul>\n<p>基于 <a href=\"https://github.com/Weizhena/Deep-Research-skills\">Deep-Research-skills</a> 项目架构，改造为小说写作专用版本。</p>\n\n<h2>核心命令</h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>命令</th>\n<th>说明</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><code>/research &lt;topic&gt;</code></td>\n<td>初步调研：确定研究域→生成 outline.yaml + fields.yaml</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>/research-deep</code></td>\n<td>并行深度搜索：逐项启动搜索代理，收集结构化数据</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>/research-report</code></td>\n<td>汇总生成可直接落盘的 Markdown 研究报告</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>/research-add-items</code></td>\n<td>追加调研条目</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>/research-add-fields</code></td>\n<td>追加调研字段</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h2>工作流程</h2>\n<pre><code>/research \"起点中文网都市悬疑题材 2025-2026 趋势\"\n    ↓ 确定研究域：题材趋势研究\n    ↓ 生成大纲（items: Top10 作品 / 读者偏好 / 签约趋势… + fields）\n    ↓ 【检查点1】用户确认/修改调研条目与维度\n/research-deep\n    ↓ 并行 web-search-agent 逐项深搜\n    ↓ 结果写入 results/\n    ↓ 【检查点2】调研质量摘要 → 用户确认\n/research-report\n    ↓ 汇总为 起点中文网都市悬疑题材趋势研究.md\n    ↓ 【检查点3】诚实边界 + 三重验证自检\n    ↓ 判断落盘位置：题材级通用研究 → 落盘到 都市悬疑/写作研究/\n    （若为项目强相关，则落盘到 项目根/调研报告/）\n</code></pre>\n<h2>小说写作七大研究域</h2>\n<p>本 Skill 将小说写作的研究需求归纳为以下七域。每次 <code>/research</code> 启动时，必须先从七域中确认<strong>主研究域</strong>，再生成对应的调研条目与字段。</p>\n<h3>一、题材趋势研究</h3>\n<p>某题材在目标平台的热度走向、饱和度、创新空间、读者偏好迁移、新兴子类型。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"起点中文网 2026 年都市题材细分赛道趋势\"</li>\n<li>\"番茄小说女频爱情题材热门元素演变\"</li>\n<li>\"悬疑推理题材在免费平台与付费平台的差异化表现\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-设计题材定位框架</code>、<code>通用-平台签约评估框架</code></p>\n<h3>二、平台生态研究</h3>\n<p>某平台的读者画像、内容偏好、推荐机制、签约标准、流量分配规则、作者生态。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"七猫免费小说平台的读者画像与阅读行为特征\"</li>\n<li>\"知乎盐选专栏的选题偏好与过稿标准\"</li>\n<li>\"起点中文网 2026 年推荐资源体系与获取条件\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-平台签约评估框架</code>、<code>通用-多平台小说适配</code></p>\n<h3>三、专业知识研究</h3>\n<p>某种职业、技术、程序、科学原理的真实细节——用于增强故事设定的真实性、专业感与不可替代性。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"法医 DNA 检验的真实流程、时间线与常见误区\"</li>\n<li>\"中国刑警命案侦办的标准程序与内部术语\"</li>\n<li>\"区块链技术原理及其在社会治理中的可能应用\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-设计故事设定</code>、<code>通用-执行场景单元</code></p>\n<h3>四、场景/环境研究</h3>\n<p>某个真实地点、时代、建筑类型、城市空间的具体特征——用于增强场景描写的质感与说服力。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"2003 年广州城中村的日常生活细节\"</li>\n<li>\"上海陆家嘴金融写字楼的职场生态与空间特征\"</li>\n<li>\"中国县级公安局的建筑布局与内部氛围\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-执行微空间受限场景</code>、<code>通用-创建小说正文</code></p>\n<h3>五、人物原型研究</h3>\n<p>某类人群的行为模式、语言习惯、心理特征、社会处境——用于增强人物传记的真实感与辨识度。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"中国基层刑警的职业倦怠与心理应对机制\"</li>\n<li>\"2020 年代中国一线城市独居女性的生活状态与社交模式\"</li>\n<li>\"程序员转行外卖骑手的真实经历与社会心态\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-设计人物传记</code>、<code>通用-执行对话冲突</code></p>\n<h3>六、写作技法研究</h3>\n<p>某种叙事手法、节奏控制、对话技巧、悬念设计、爽点编排的原理与经典案例。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"章末钩子的 12 种经典类型与起点爆款案例拆解\"</li>\n<li>\"长篇小说的中段防崩策略与结构设计\"</li>\n<li>\"第一人称与第三人称在悬疑推理中的叙事效果对比\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-强化章末钩子</code>、<code>通用-强化章节开头</code>、<code>通用-去AI味重写</code>、<code>通用-正文润色</code></p>\n<h3>七、读者/市场研究</h3>\n<p>某读者群体的偏好、付费习惯、阅读场景、弃书原因、讨论热点。</p>\n<p><strong>典型课题</strong>：</p>\n<ul>\n<li>\"起点男频核心付费读者对'降智'内容的敏感阈值\"</li>\n<li>\"免费平台读者与付费平台读者在爽点偏好上的差异\"</li>\n<li>\"2025-2026 年中国网文读者的阅读时长、场景与设备分布\"</li>\n</ul>\n<p><strong>服务 Skill</strong>：<code>通用-平台签约评估框架</code>、<code>通用-多平台小说适配</code>、<code>通用-分析竞对作品</code></p>\n<h2>与 <code>通用-分析竞对作品</code> 的边界与协作</h2>\n<p>本 Skill 与 <code>通用-分析竞对作品</code> 是<strong>互补关系</strong>，不是替代关系：</p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>维度</th>\n<th>通用-深度研究</th>\n<th>通用-分析竞对作品</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>研究对象</td>\n<td>题材、平台、知识、技法、读者等广泛课题</td>\n<td>具体竞对作品的四层深拆</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>产出形式</td>\n<td>研究报告（Markdown），项目强相关 → <code>调研报告/</code>，通用/题材相关 → <code>写作研究/</code></td>\n<td>竞对分析报告，落盘到 <code>竞对分析/</code></td>\n</tr>\n<tr>\n<td>研究粒度</td>\n<td>可覆盖宏观趋势到微观细节</td>\n<td>聚焦单书/多书的深拆对比</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>典型触发</td>\n<td>\"帮我研究都市悬疑2026趋势\"</td>\n<td>\"分析排行榜前5本书为什么强\"</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><strong>协作路径</strong>：</p>\n<ul>\n<li>深度研究的产出（如题材趋势报告）可作为竞对分析的<strong>前置知识</strong>——帮助确定榜单上哪些作品更值得深拆。</li>\n<li>竞对分析的结论（如某竞品的强项与短板）可作为深度研究的<strong>条目输入</strong>——深入某个竞品暴露的知识缺口。</li>\n<li>两个 Skill 可在同一任务中先后调用：先做领域深度研究建立认知底盘，再做竞对深拆锁定具体标杆。</li>\n</ul>\n<h2>研究报告落盘位置规范</h2>\n<p>研究报告的落盘位置根据研究内容与项目的关系分为两类：</p>\n<h3>项目强相关 → <code>调研报告/</code></h3>\n<p>若研究课题<strong>直接服务于某个具体的小说项目</strong>（如为\"项目X\"调研专业知识、场景环境、人物原型等），报告应落盘到<strong>该项目根目录下的 <code>调研报告/</code></strong> 子目录。</p>\n<p>典型场景：</p>\n<ul>\n<li>为当前正在创作的小说调研专业知识（如法医流程、区块链原理）→ <code>调研报告/</code></li>\n<li>为当前项目的人物原型做研究（如基层刑警职业状态）→ <code>调研报告/</code></li>\n<li>为当前项目的场景做环境考证（如 2003 年广州城中村）→ <code>调研报告/</code></li>\n</ul>\n<blockquote>\n<p>判断标准：如果研究结论只对当前这个项目有直接用途，放入 <code>调研报告/</code>。</p>\n</blockquote>\n<h3>通用/题材相关 → <code>写作研究/</code></h3>\n<p>若研究课题<strong>不绑定具体项目</strong>，而是通用的题材趋势、平台生态、写作技法、读者市场研究，或仅与某个题材相关但不指向特定小说项目，应落盘到<strong>项目根目录下的 <code>写作研究/</code></strong> 子目录。</p>\n<p>典型场景：</p>\n<ul>\n<li>\"起点中文网 2026 年都市题材细分赛道趋势\"（题材通用）→ <code>写作研究/</code></li>\n<li>\"番茄小说女频爱情题材热门元素演变\"（题材通用）→ <code>写作研究/</code></li>\n<li>\"章末钩子的 12 种经典类型与起点爆款案例拆解\"（写作技法通用）→ <code>写作研究/</code></li>\n</ul>\n<blockquote>\n<p>判断标准：如果研究结论可供多个项目复用、或属于题材级别的知识沉淀，放入 <code>写作研究/</code>。</p>\n</blockquote>\n<h3>落盘前检查</h3>\n<ul>\n<li>若目标目录下已存在与本次课题相关的研究报告，<strong>必须先读取并纳入参考</strong>，避免重复研究同一课题——但可以更新、深化、补充。</li>\n<li>研究报告文件名规范：<code>{研究域简称}_{课题简述}.md</code>，例如：\n<ul>\n<li>项目强相关：<code>专业知识_法医DNA检验流程.md</code>（放在 <code>调研报告/</code> 下）</li>\n<li>题材通用：<code>题材趋势_起点都市悬疑2026趋势.md</code>（放在 <code>写作研究/</code> 下）</li>\n</ul>\n</li>\n<li>其他 Skill（如 <code>通用-设计故事设定</code>、<code>通用-设计人物传记</code>）在需要时可以通过引用 <code>调研报告/</code> 或 <code>写作研究/</code> 下的报告来获取研究结论。</li>\n</ul>\n<h2>研究产物落盘规范（强制）</h2>\n<ul>\n<li>默认产物是<strong>可直接引用的 Markdown 研究报告</strong>，必须写回文件，不能只在聊天中讨论。</li>\n<li>报告必须包含：<code>## 研究课题</code>、<code>## 研究方法与来源</code>、<code>## 核心发现</code>、<code>## 创作可用的结论与抓手</code>、<code>## 信息来源</code>。</li>\n<li>\"创作可用的结论与抓手\" 部分必须把研究发现翻译成<strong>作者可以直接在正文、设定、大纲中使用的具体建议</strong>，不能停留在抽象总结。</li>\n<li>每条关键结论尽量标注信息来源与置信度（高/中/低），不确定处必须写明。</li>\n<li>落盘位置按 <strong>【研究报告落盘位置规范】</strong> 执行：项目强相关 → <code>调研报告/</code>，通用/题材相关 → <code>写作研究/</code>。</li>\n<li>若研究过程中发现与现有旧报告冲突，以本轮新证据为准，并在报告中显式标注冲突与更新理由。</li>\n</ul>\n<h3>诚实边界（强制）</h3>\n<p>每份研究报告必须包含\"诚实边界\"段落，明确写出本研究的局限：</p>\n<ul>\n<li><strong>信息截止日期</strong>：调研时间点，之后的变化未覆盖。</li>\n<li><strong>信息缺口声明</strong>：哪些维度公开信息极少、哪些结论基于有限样本推测。</li>\n<li><strong>不确定项清单</strong>：明确列出本研究中标记为 <code>[不确定]</code> 的字段与条目。</li>\n<li><strong>置信度总评</strong>：对整体研究结论的可信度给出高/中/低总评及理由。</li>\n<li><strong>反常识声明</strong>：如果某个结论与主流认知不一致，明确标注并说明证据强度。</li>\n</ul>\n<blockquote>\n<p>一份不告诉你局限在哪的研究报告，不值得信任。</p>\n</blockquote>\n<hr>\n<h2>信息质量验证框架（Nuwa 三重验证）</h2>\n<p>并非所有搜到的信息都值得写进研究报告。从 nuwa-skill 的心智模型验证方法论迁移而来的三层过滤，确保每条写入报告的结论都经得起推敲：</p>\n<h3>验证1：跨源复现</h3>\n<p>同一发现/趋势/模式是否出现在至少 <strong>2 个独立来源</strong>中？</p>\n<ul>\n<li>例：\"都市悬疑读者偏好社会派\"——需要在起点书评区 + 行业分析 + 知乎读者讨论中均出现，才算成立</li>\n<li>仅一个来源出现 → 降级为\"待验证线索\"，标注 <code>[待验证]</code></li>\n<li>多个来源互相矛盾 → 进入矛盾处理流程（见下节）</li>\n</ul>\n<h3>验证2：创作可迁移（生成力）</h3>\n<p>这个发现能否<strong>推导出具体的创作建议</strong>？能否指导作者写出某个场景、设计某个人物、调整某个节奏？</p>\n<ul>\n<li>能生成 ≥2 条具体创作建议 → 通过</li>\n<li>只能停留在\"某题材很火\"\"读者喜欢XX\"的抽象总结 → 不通过，丢弃或深化搜索</li>\n<li>生成力是区分\"研究结论\"与\"搜索摘要\"的核心标准</li>\n</ul>\n<h3>验证3：有区分度（排他性）</h3>\n<p>这个发现是**\"不说也知道\"的常识**，还是真正有信息量的洞察？</p>\n<ul>\n<li>例：\"网文需要强冲突\" = 常识，不纳入核心发现</li>\n<li>例：\"起点都市悬疑题材中，社会派推理的章均本章说数是纯刑侦派的 2.3 倍\" = 有信息量的洞察</li>\n<li>常识性发现可作为背景铺垫，但不得占据\"核心发现\"的篇幅</li>\n</ul>\n<h3>三重验证结果分类</h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>通过重数</th>\n<th>定级</th>\n<th>处理方式</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>三重全过</td>\n<td><strong>核心发现</strong></td>\n<td>写入报告核心发现，可被其他 Skill 作为高置信度输入引用</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>通过两重</td>\n<td><strong>参考发现</strong></td>\n<td>写入报告，标注置信度\"中\"，注明未通过的维度</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>仅通过一重</td>\n<td><strong>待验证线索</strong></td>\n<td>写入报告附录，标注 <code>[待验证]</code>，不做强结论</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>零重通过</td>\n<td><strong>丢弃</strong></td>\n<td>不纳入报告（可能是特定语境下的随口一说，或搜索噪声）</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<hr>\n<h2>信息来源分级与黑名单</h2>\n<h3>信息源优先级（从高到低）</h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>优先级</th>\n<th>来源类型</th>\n<th>揭示什么</th>\n<th>可信度</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>最高</strong></td>\n<td>平台官方数据（起点榜单/番茄数据/后台截图）</td>\n<td>客观市场表现</td>\n<td>★★★★★</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>最高</strong></td>\n<td>一线从业者亲述（作者访谈/编辑公开分享/行业会议纪要）</td>\n<td>真实创作生态</td>\n<td>★★★★★</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>高</strong></td>\n<td>读者一线反馈（本章说/书评区/书友圈——直接打开作品页查看）</td>\n<td>即时读者反应</td>\n<td>★★★★</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>高</strong></td>\n<td>学术论文/行业报告</td>\n<td>系统性分析</td>\n<td>★★★★</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>中</strong></td>\n<td>行业媒体分析（非自媒体）</td>\n<td>二手分析</td>\n<td>★★★</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>中</strong></td>\n<td>社交平台读者讨论（知乎/小红书/微博）</td>\n<td>读者舆论</td>\n<td>★★★（需交叉验证）</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>低</strong></td>\n<td>自媒体/个人博客的分析文章</td>\n<td>个人观点</td>\n<td>★★（仅作参考）</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>最低</strong></td>\n<td>AI 生成的综述/总结</td>\n<td>可能包含幻觉</td>\n<td>★（不得单独作为结论依据）</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h3>信息源黑名单（永远排除）</h3>\n<p>以下来源不纳入研究材料：</p>\n<ul>\n<li><strong>知乎匿名回答 / 无来源声称</strong>：无法核验身份与资质，信息失真率高</li>\n<li><strong>微信公众号文章（封闭生态类）</strong>：无法验证原始出处、大量洗稿转述</li>\n<li><strong>百度百科 / 百度知道</strong>：信息陈旧且不可靠</li>\n<li><strong>内容农场 / SEO 水文</strong>：拼凑内容，无一手信息</li>\n<li><strong>未标明来源的\"网文数据\"</strong>：无法核实的数据等同于编造</li>\n</ul>\n<p>中文权威渠道替代方案：36氪、极客公园、晚点LatePost、财新、第一财经、虎嗅、少数派、机器之心；网文行业类优先使用作家访谈原文、平台官方公告、阅文年报等可核验来源。</p>\n<hr>\n<h2>矛盾与不确定性处理原则</h2>\n<p>研究过程中遇到矛盾信息，是<strong>信号而非噪音</strong>。矛盾往往暴露了选题的张力所在——对创作者来说，张力就是可写的空间。</p>\n<h3>三种矛盾类型</h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>类型</th>\n<th>特征</th>\n<th>处理方式</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>时间性矛盾</strong></td>\n<td>同一事物在不同时间点表现不同（如某题材 2024 年火爆、2025 年降温）</td>\n<td>记录变化轨迹，标注时间窗口，以最新数据为主但保留历史参照</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>来源性矛盾</strong></td>\n<td>不同来源对同一事物的描述不一致（如平台榜单 vs 读者口碑有偏差）</td>\n<td>并列呈现双方的证据与立场，分析偏差的可能原因，不做硬性调和</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>观点性矛盾</strong></td>\n<td>不同群体对同一事物的评价相反（如某写法在资深读者中受追捧、在新读者中被弃读）</td>\n<td>标注分歧双方的人群画像，这种分歧本身就是\"创作者的选择空间\"</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h3>错误处理方式（禁止）</h3>\n<ul>\n<li>❌ 选一边忽略另一边，装作矛盾不存在</li>\n<li>❌ 编一个调和的解释，把矛盾\"圆\"掉</li>\n<li>❌ 因为不确定就删掉整条发现</li>\n</ul>\n<h3>信息不足时的处理</h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>情况</th>\n<th>处理</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>某个维度公开信息极少</td>\n<td>标注\"信息不足\"，降低该维度的置信度</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>只有二手信息</td>\n<td>标注为\"据[来源]报道，未经一手核验\"</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>信息相互矛盾且无法判断主次</td>\n<td>并列呈现，让使用者自行判断</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>关键数据无法获取（如均订/追读）</td>\n<td>使用代理信号（如榜单排名/本章说数）并显式标注为代理</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<hr>\n<h2>调研质量检查点</h2>\n<p>调研不是一次性跑完就够了。借鉴 nuwa-skill 的分阶段质量控制，在关键节点设置检查点，垃圾进垃圾出——在这里拦截比报告落盘后再返工成本低得多。</p>\n<h3>检查点 1：大纲确认后（/research 产出 → /research-deep 启动前）</h3>\n<p>向用户展示调研大纲摘要并确认：</p>\n<pre><code>调研大纲摘要\n├── 研究课题: [topic]\n├── 主研究域: [domain]\n├── 辅助研究域: [sub-domains，如有]\n├── 调研条目: [N] 项\n├── 调研字段: [M] 个\n├── 信息缺口预判: [初步判断哪些维度信息可能稀缺]\n└── 继续 /research-deep？\n</code></pre>\n<h3>检查点 2：深度搜索结束后（/research-deep 完成 → /research-report 启动前）</h3>\n<p>自动统计并展示调研质量摘要：</p>\n<pre><code>┌──────────────────┬──────────┬──────────────────────────┐\n│ 维度              │ 状态      │ 关键发现                  │\n├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤\n│ 完成条目          │ N/N      │                           │\n│ 不确定字段        │ M 个     │ [列出关键不确定字段]       │\n│ 信息矛盾点        │ K 处     │ [列出主要矛盾]             │\n│ 高置信度发现      │ P 条     │ [列出 top 3]              │\n│ 信息不足维度       │ Q 个     │ [标注缺口]                │\n│ 三重验证通过率     │ X%      │ 核心/参考/待验证分布       │\n└──────────────────┴──────────┴──────────────────────────┘\n</code></pre>\n<p>用户确认调研质量 OK → 进入 /research-report。用户觉得某维度不够 → 补充调研后再继续。</p>\n<h3>检查点 3：报告落盘前（/research-report 产出后）</h3>\n<p>自检清单：</p>\n<ul>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 报告包含\"诚实边界\"段落？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 每条核心发现都有 ≥2 个来源支撑？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> \"创作可用的结论与抓手\"中有 ≥3 条可直接使用的具体建议？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 不确定的信息已显式标注？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 矛盾发现已保留（而非强行统一）？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 报告文件名符合 <code>{研究域简称}_{课题简述}.md</code> 规范？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 已确认落盘位置正确（项目强相关 → <code>调研报告/</code>、通用/题材相关 → <code>写作研究/</code>）？</li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> 已检查目标目录下无重复研究？</li>\n</ul>\n<hr>\n<h2>调研品味守则</h2>\n<p>遇到判断困难时回看这些原则。来自 nuwa-skill 品控方法论的本土化。</p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>原则</th>\n<th>说明</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>长文 &gt; 金句</strong></td>\n<td>一篇 3000 字的行业分析比 50 条碎片帖子更揭示深层结构</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>争议 &gt; 共识</strong></td>\n<td>最被争议的写法/趋势最能揭示创作机会——共识意味着红海</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>变化 &gt; 固定</strong></td>\n<td>同一事物的演变轨迹比静态快照有更多信息量</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>从业者 &gt; 评论者</strong></td>\n<td>一线作者/编辑的碎碎念可能比行业媒体的总结更有创作价值</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>负面 &gt; 正面</strong></td>\n<td>读者说\"为什么弃书\"比\"为什么喜欢\"更值得研究——弃书原因指向创作底线</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>细粒度 &gt; 宏观</strong></td>\n<td>\"某职业的真实工作流程\"比\"某职业的行业概况\"对创作者更有用</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h3>绝不做的事</h3>\n<ul>\n<li>把 AI 生成的综述/百科当一手信息</li>\n<li>编造不存在的数据或趋势</li>\n<li>在信息不足时强行生成\"看上去完整\"的结论</li>\n<li>忽略与主流认知矛盾的发现</li>\n<li>对搜索结果的第 1 页浅尝辄止——最有价值的信息往往在第 2-3 页</li>\n</ul>\n<h2>调研技能自身的刻意练习方法（新增——吸收自知乎专栏「中国网络文学研究」#28）</h2>\n<p>深度研究本身就是一项可刻意练习的职业技能。以下四法是专栏作者总结的通用写作练习法，同样适用于提升调研与报告产出质量：</p>\n<h3>1. 拆解式阅读</h3>\n<p>找一份优秀的研究报告或一篇高质量的行业分析，不把它当读者看，把它当教材看。逐项问自己：</p>\n<ul>\n<li>这个调研的调研条目是如何设计的？为什么选这些维度？</li>\n<li>核心发现是如何从原始信息中提炼出来的？用了什么分类框架？</li>\n<li>\"创作可用的结论与抓手\"是怎样翻译成具体行动的？</li>\n<li>如果让我重做这个课题，我会在哪些维度深化？</li>\n</ul>\n<h3>2. 仿写式练习</h3>\n<p>拆解一份高水平研究报告的结构和论证方式，然后用同样的方式做一个完全不同课题的报告。这不是复制内容，而是复制方法论。</p>\n<h3>3. 限时调研</h3>\n<p>给自己设一个时间限制：一个中等难度的调研课题必须在 X 小时内完成。限时强迫你：放弃完美主义，先完成再完美；逼出本能判断力，很多好的研究判断恰恰是不经过度思考时浮现的。</p>\n<h3>4. 针对性短板训练</h3>\n<p>不要每次都做全流程调研。如果你的报告总是\"核心发现不够sharp\"，那就专门练\"从原始材料中提取关键洞察\"这一步，连续练 5 个不同课题，每个不超过 500 字。</p>\n<blockquote>\n<p>来源：知乎专栏「中国网络文学研究」#28《小说写得不好？别灰心，网文写作是可以刻意练习的职业技能》顾里木图的小酒馆\n置信度：中 — 四法在该专栏为通用写作练习法，此处根据调研场景做了适配改写；方法本身合理但缺乏报告写作方向的专项验证</p>\n</blockquote>\n<hr>\n<h2>输出示例</h2>\n<pre><code>{课题_slug}/\n├── outline.yaml       # 调研条目 + 执行配置\n├── fields.yaml        # 字段定义\n├── results/           # 逐项搜索结果\n│   ├── item_1.json\n│   ├── item_2.json\n│   └── ...\n├── generate_report.py # 报告生成脚本\n└── report.md          # 最终研究报告\n</code></pre>\n<h3>落盘路径示例</h3>\n<p><strong>项目强相关（放入 <code>调研报告/</code>）</strong>：</p>\n<pre><code>专业知识_法医DNA检验流程.md          # → 项目根/调研报告/\n场景环境_2003广州城中村日常.md        # → 项目根/调研报告/\n人物原型_中国基层刑警职业状态.md      # → 项目根/调研报告/\n</code></pre>\n<p><strong>通用/题材相关（放入 <code>写作研究/</code>）</strong>：</p>\n<pre><code>题材趋势_起点都市悬疑2026趋势.md      # → 题材名/写作研究/ 或 项目根/写作研究/\n平台生态_七猫免费小说读者画像.md      # → 题材名/写作研究/ 或 项目根/写作研究/\n写作技法_章末钩子12种经典类型.md      # → 项目根/写作研究/\n</code></pre>\n<h2>致谢</h2>\n<ul>\n<li>原作者：<a href=\"https://github.com/Weizhena\">Weizhena</a></li>\n<li>底层框架：Deep-Research-skills</li>\n<li>灵感：RhinoInsight — Improving Deep Research through Control Mechanisms for Model Behavior and Context</li>\n<li>小说写作改造：本工作区 Skill 体系</li>\n<li>信息质量验证框架与诚实边界方法论：借鉴自 <a href=\"https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill\">nuwa-skill（女娲·Skill造人术）</a> —— 心智模型三重验证、矛盾处理原则、调研品味守则、分阶段质量检查点等品控方法论</li>\n</ul>\n<h2>继续读取的 references（强制读取门禁）</h2>\n<p><strong>以下所列 references 文件必须通过 <code>read_file</code> 工具逐文件读取，不得因\"已有相关知识\"、\"之前执行时已读过\"、\"该文件只是参考\"为理由跳过任何一条。</strong> 每条 references 按其标注的必读等级强制执行：</p>\n<ul>\n<li>标注 <strong>必读</strong> 的文件：必须读取，少一条即视为流程违规，不得开始执行流程。</li>\n<li>未标注必读的文件：必须读取，但读取后可仅提取与当前任务直接相关的段落，不要求逐字通读。</li>\n<li>若文件路径指向的文件不存在（如引用的外部路径未就位），必须在日志中显式记录 <code>reference_missing_{refName}</code>，不得静默跳过。</li>\n</ul>\n<blockquote>\n<p>以下 references 为当前 skill 目录下的补充文件，<strong>强制读取</strong>。\n-\nreferences/元数据归档.md — 元数据归档</p>\n</blockquote>\n","files":[{"path":"agents/web-search-agent.md","sizeBytes":9430,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/academic-papers.md","sizeBytes":1651,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/general-web.md","sizeBytes":1335,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/novel-platforms.md","sizeBytes":1961,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/reader-insights.md","sizeBytes":3155,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/real-world-knowledge.md","sizeBytes":3040,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/writing-community.md","sizeBytes":2105,"isText":true},{"path":"agents/web-search-modules/writing-technique.md","sizeBytes":2987,"isText":true},{"path":"agents/web-search-opencode.md","sizeBytes":7364,"isText":true},{"path":"references/元数据归档.md","sizeBytes":545,"isText":true},{"path":"research-add-fields/SKILL.md","sizeBytes":1059,"isText":true},{"path":"research-add-items/SKILL.md","sizeBytes":1019,"isText":true},{"path":"research-deep/SKILL.md","sizeBytes":7362,"isText":true},{"path":"research-en/research-add-fields/SKILL.md","sizeBytes":1003,"isText":true},{"path":"research-en/research-add-items/SKILL.md","sizeBytes":866,"isText":true},{"path":"research-en/research-deep/SKILL.md","sizeBytes":3583,"isText":true},{"path":"research-en/research-report/SKILL.md","sizeBytes":3901,"isText":true},{"path":"research-en/research/SKILL.md","sizeBytes":4411,"isText":true},{"path":"research-en/research/validate_json.py","sizeBytes":6716,"isText":true},{"path":"research-report/SKILL.md","sizeBytes":6013,"isText":true},{"path":"research/SKILL.md","sizeBytes":8038,"isText":true},{"path":"research/validate_json.py","sizeBytes":6559,"isText":true},{"path":"SKILL.md","sizeBytes":24602,"isText":true}],"reviewScore":null,"reviewSummary":null,"trust":{"provenance":"trusted-source-unreviewed","notice":"Community-authored 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