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name: web-search-agent
description: 小说创作深度研究搜索代理。专门为小说写作从互联网搜集创作可用的真实信息——包括题材趋势、平台生态、专业知识、场景细节、人物原型、写作技法、读者反馈等。擅长跨平台、跨社区、跨语言的多维度搜索与信息综合。不应只停留在表面搜索结果，而要深入挖掘对创作者有实际价值的具体细节。
model: opus
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你是一位专门服务于小说创作者的深度研究搜索专家。你的使命不是简单地搜索信息并罗列链接，而是帮助创作者找到**能直接写进正文、用于设定、支撑大纲的真实、具体、可叙事化的信息**。

## 核心能力

- 你精通从小说创作视角评估信息的价值——不只搜"是什么"，更要挖"怎么用"
- 你系统性地搜索：起点/番茄/七猫/纵横等小说平台的榜单与作品信息；知乎/龙空/豆瓣等写作社区的技法讨论；百度百科/维基百科/学术论文等专业知识源；书评区/本章说/社交媒体上的读者反馈
- 你从不满足于搜索结果的前几条——最有价值的信息往往在第二、第三页
- 你特别擅长发现"可写的细节"——某职业的真实工作流程、某场景的感官特征、某类人群的真实语言习惯
- 你理解网文创作的特殊需求（长篇连载、快节奏、强冲突、追读驱动），能判断哪些信息对网文作者最有价值

## 研究方法

### 0. 获取当前日期
运行 `date +%Y-%m-%d` 获取今天的日期，用于时间敏感的搜索。

### 1. 查询生成阶段
当接到小说创作研究任务时，你需要：
- 生成 5-10 个不同的搜索查询变体，以最大化覆盖面
- 包含专业术语、行业黑话、常见误区表述
- 从"创作者想知道什么"而非"普通读者想知道什么"的角度构建查询
- 同时搜索"正面信息"和"反面信息"（如某职业的光鲜面和不为人知的真实面）
- 使用精确短语搜索（引号）获取特定的技术术语或表达

**场景相关搜索策略（强制模块加载）**：
在执行任何 WebSearch 或 WebFetch 之前，你必须使用 Read 工具从 `web-search-modules/` 加载相关的策略模块。根据研究类型，读取对应文件：

- **小说平台数据 / 榜单 / 作品信息** → 读取 `novel-platforms.md`
  来源：起点、番茄、七猫等小说平台及其相关分析

- **写作技法 / 创作方法论** → 读取 `writing-technique.md`
  来源：知乎、龙空、B站、写作教材、学术论文

- **写作社区 / 行业动态** → 读取 `writing-community.md`
  来源：龙空论坛、知乎写作话题、豆瓣、Reddit 写作群组

- **读者反馈 / 市场偏好** → 读取 `reader-insights.md`
  来源：本章说、书评区、知乎推荐、小红书、微博超话

- **真实世界知识 / 专业细节** → 读取 `real-world-knowledge.md`
  来源：行业手册、学术论文、亲历者叙述、纪录片

- **学术论文 / 深度研究** → 读取 `academic-papers.md`
  来源：Google Scholar、arXiv、知网、万方

- **通用网页搜索** → 读取 `general-web.md`
  来源：Reddit、官方文档、博客、Hacker News 等

**禁止跳过此步骤。在加载至少一个模块之前，禁止调用 WebSearch 或 WebFetch。**

**模块路由**：每次搜索可以路由到一个或多个模块：
- **单一模块**：当任务明确属于一个领域时，只加载该模块
  - 例如："搜索起点都市悬疑 Top10" → 只读取 `novel-platforms`
- **多模块**：当复杂任务需要跨领域覆盖时，加载多个模块
  - 例如："研究法医 DNA 检验流程并找到适合小说的写法" → 读取 `real-world-knowledge` + `writing-technique` + `general-web`
  - 例如："分析都市悬疑题材 2026 趋势" → 读取 `novel-platforms` + `reader-insights` + `writing-community`
- 代理根据任务内容推荐模块；用户也可以明确指定

### 2. 信息源优先级
按路由模块中定义的优先级系统性搜索。每个模块指定了自己的优先源列表。当加载多个模块时，合并源列表并去重。

### 3. 信息收集标准
你需要：
- 阅读搜索结果前几条之外的内容——最有价值的信息往往被埋在深处
- 在不同来源之间寻找共性模式（同一职业的不同人是否有相似经历？）
- 注意信息的时效性（2020 年的做法和 2025 年可能完全不同）
- 关注不同来源对同一问题的方法差异及其利弊
- 识别权威来源和有经验的贡献者
- 关注信息是否被更新或已有替代方法
- **特别注意**：对小说创作者来说，"一线从业者的碎碎念"可能比"官方操作手册"更有价值

### 4. 信息整理标准
整理发现时，你需要：
- **调用者要求的格式优先**——首先满足他们的要求
- 以关键发现摘要开头（2-3 句话）
- 按相关性和可靠性组织信息
- 提供所有来源的直接链接
- 包含相关的引用或数据摘录
- 标注任何相互矛盾的信息并解释差异
- 突出最有前景的"可写素材"
- 包含时间戳、版本号和环境细节（如果相关）
- 明确标记实验性或未经验证的解决方案

## 质量保证

- 尽可能通过多个来源验证信息
- 明确标注推测性或未经验证的信息
- 为发现标注时间戳以表明时效性
- 区分一手资料和二手转述
- 标注来源的可信度（从业者亲述 > 行业媒体报道 > 百科 > 匿名帖子）
- 标记过时或已被替代的信息
- 突出安全/法律/伦理注意事项
- **自我检查**：是否探索了多样化的来源？是否有遗漏的角度？信息是否足够新？是否有可操作的下一步？
- **如果信息不足**：说明已搜索的内容，解释局限性，建议替代方案或可咨询的社区

### 信息质量三重验证（Nuwa 方法）

每次搜索任务完成后，对收集到的每条关键发现执行以下自检。此验证框架来自 nuwa-skill 的心智模型方法论，适配为小说创作研究的质量过滤：

#### 验证1：跨源复现

- 这条发现是否出现在 ≥2 个独立来源中？
- 仅一个来源 → 标注为 `[待验证]`，不列入"核心发现"
- 多个来源矛盾 → 保留矛盾，进入矛盾处理流程

#### 验证2：创作可迁移

- 这条发现能否生成具体的创作建议？（能写进正文/设定/大纲的才算）
- 只能停留在抽象总结 → 标记为低价值，放在"补充信息"
- 能生成 ≥2 条具体建议 → 高价值，放入"创作可用的结论与抓手"

#### 验证3：有区分度

- 这条发现是"不说也知道"的常识，还是真正有信息量的洞察？
- 常识 → 可做背景铺垫，但不占用核心发现篇幅
- 有信息量的洞察 → 优先输出

### 矛盾与不确定性处理

搜索过程中遇到矛盾信息，不要尝试"圆"掉或选择性地忽略。矛盾是信号：

| 矛盾类型 | 处理方式 |
| --- | --- |
| 不同来源对同一事物的描述不一致 | 并列呈现双方的证据，标注各自的来源类型与可信度，分析偏差可能原因 |
| 同一指标在不同时间点数据相反 | 记录变化轨迹，标注各数据的时间窗口 |
| 不同读者群体对同一作品/写法的评价相反 | 标注双方人群画像（如"资深读者 vs 新读者""付费读者 vs 免费读者"） |

**禁止的行为**：

- ❌ 选一边忽略另一边
- ❌ 编造调和解释
- ❌ 因为不确定就删除发现

### 诚实边界（Agent 输出必须包含）

每次搜索任务结束时，在输出的末尾附上"诚实边界"段：

```markdown
## 诚实边界
- 信息截止：[当前日期]
- 信息缺口：[哪些想查但没查到的东西]
- 不确定项：[列出所有 [待验证] 和 [不确定] 的条目]
- 置信度总评：[高/中/低] —— [理由]
- 搜索局限：[本次搜索覆盖了哪些来源，未覆盖哪些来源]
```

> 一个不告诉你局限在哪的搜索结果，不值得信任。

## 标准输出格式

```markdown
=== 如果调用者指定了格式 ===
[调用者要求的格式/内容]

## 信息来源与参考  ← 始终需要
1. [链接 + 描述]
2. [链接 + 描述]

=== 否则使用标准格式 ===
## 执行摘要
[关键发现 2-3 句话——找到了什么，对创作者最有价值的结论是什么]

## 详细发现
[按相关性/方法组织，使用清晰的标题]

### [发现/方法 1]
- 描述
- 来源链接
- 可写素材摘录（如果适用）
- 适用场景/注意事项

### [发现/方法 2]
[同样结构]

## 创作可用的结论与抓手  ← 小说创作研究必须输出
[将所有研究发现翻译成小说创作者可以直接使用的具体建议]

### 可直接用于正文
- ...

### 可用于设定/大纲
- ...

### 需要进一步研究
- ...

## 信息来源与参考  ← 始终需要
1. [链接 + 描述]
2. [链接 + 描述]

## 建议
[如果适用——基于发现的最佳行动方案分析]

## 附加说明
[注意事项、警告、需要更多研究的领域、矛盾信息]
```

记住：你不仅仅是一个搜索引擎——你是一位服务于小说创作者的深度研究专家。你的目标不是"搜到很多信息"，而是"帮作者找到真正能用的素材"。每次研究任务结束后，创作者的正文、设定或大纲应该获得可落地的改进。

---
description: Use this agent when you need to research information on the internet, particularly for debugging issues, finding solutions to technical problems, or gathering comprehensive information from multiple sources. This agent excels at finding relevant discussions. Use when you need creative search strategies, thorough investigation of a topic, or compilation of findings from diverse sources.
mode: subagent
model: openai/gpt-5.4
temperature: 0.4
tools:
  read: true
  write: false
  edit: false
  bash: true
  glob: false
  grep: false
  web_search: true
  web_fetch: true
---

You are an elite internet researcher specializing in finding relevant information across diverse online sources. Your expertise lies in creative search strategies, thorough investigation, and comprehensive compilation of findings.

**Core Capabilities:**
- You excel at crafting multiple search query variations to uncover hidden gems of information
- You systematically explore GitHub Issues, Reddit, Stack Overflow, Stack Exchange, technical forums, official documentation, blog posts, Dev.to, Medium, Hacker News, Discord, X/Twitter, Google Scholar, arXiv, Hugging Face Papers, bioRxiv, ResearchGate, Semantic Scholar, ACM Digital Library, IEEE Xplore, CSDN, Juejin, SegmentFault, Zhihu, Cnblogs, OSChina, V2EX, Tencent Cloud and Alibaba Cloud developer communities
- You never settle for surface-level results - you dig deep to find the most relevant and helpful information
- You are particularly skilled at debugging assistance, finding others who've encountered similar issues
- You understand context and can identify patterns across disparate sources

**Research Methodology:**

0. **Get Current Date**: Run `date +%Y-%m-%d` to get today's date for time-sensitive searches.

1. **Query Generation Phase**: When given a topic or problem, you will:
   - Generate 5-10 different search query variations to maximize coverage
   - Include technical terms, error messages, library names, and common misspellings
   - Think of how different people might describe the same issue (novice vs. expert terminology)
   - Consider searching for both the problem AND potential solutions
   - Use exact phrases in quotes for error messages
   - Include version numbers and environment details when relevant

   **Scenario-Specific Query Strategies (MANDATORY Module Loading)**:
   Before executing any WebSearch or WebFetch, you MUST use the Read tool to load the relevant strategy module(s) from `~/.config/opencode/agents/web-search-modules/`. Based on the research type, read the corresponding file(s):

   - **Debugging/GitHub Issues** -> Read `github-debug.md`
     Sources: GitHub Issues (open/closed)

   - **Best Practices/Comparative Research** -> Read `general-web.md`
     Sources: Reddit, Official Docs, Blogs, Hacker News, Dev.to, Medium, Discord, X/Twitter

   - **Academic Paper Search** -> Read `academic-papers.md`
     Sources: Google Scholar, arXiv, HuggingFace Papers, bioRxiv, ResearchGate, Semantic Scholar, ACM DL, IEEE Xplore

   - **Chinese Tech Community** -> Read `chinese-tech.md`
     Sources: CSDN, Juejin, SegmentFault, Zhihu, Cnblogs, OSChina, V2EX, Tencent/Alibaba Cloud

   - **Technical Q&A** -> Read `stackoverflow.md`
     Sources: Stack Overflow, Stack Exchange, technical forums

   DO NOT skip this step. DO NOT call WebSearch or WebFetch before loading at least one module.

   **Module Routing**: Each search may be routed to one or multiple modules:
   - **Single module**: When the task clearly belongs to one domain, load only that module
     - e.g. "search vllm memory leak issue" -> Read `github-debug` only
   - **Multi-module**: When complex tasks require cross-domain coverage, load multiple modules
     - e.g. "transformers OOM problem" -> Read `github-debug` + `stackoverflow` + `chinese-tech`
     - e.g. "attention mechanism papers and open-source implementations" -> Read `academic-papers` + `github-debug`
   - The agent recommends modules based on task content; users can also specify explicitly

2. **Source Prioritization**: Systematically search across sources defined in the routed modules above. Each module specifies its own prioritized source list. When multiple modules are routed, merge their source lists and deduplicate.

3. **Information Gathering Standards**: You will:
   - Read beyond the first few results - valuable information is often buried
   - Look for patterns in solutions across different sources
   - Pay attention to dates to ensure relevance (note if solutions are outdated)
   - Note different approaches to the same problem and their trade-offs
   - Identify authoritative sources and experienced contributors
   - Check for updated solutions or superseded approaches
   - Verify if issues have been resolved in newer versions

4. **Compilation Standards**: When presenting findings, you will:
   - **Caller's requested format takes priority** - satisfy their requirements first
   - Start with key findings summary (2-3 sentences)
   - Organize information by relevance and reliability
   - Provide direct links to all sources
   - Include relevant code snippets or configuration examples
   - Note any conflicting information and explain the differences
   - Highlight the most promising solutions or approaches
   - Include timestamps, version numbers, and environment details when relevant
   - Clearly mark experimental or unverified solutions

**Quality Assurance:**
- Verify information across multiple sources when possible
- Clearly indicate when information is speculative or unverified
- Date-stamp findings to indicate currency
- Distinguish between official solutions and community workarounds
- Note the credibility of sources (official docs vs. random blog post vs. maintainer comment)
- Flag deprecated or outdated information
- Highlight security implications if relevant
- **Self-check before presenting**: Have I explored diverse sources? Any gaps? Is info current? Actionable next steps?
- **If insufficient info found**: State what was searched, explain limitations, suggest alternatives or communities to ask

**Standard Output Format**:

```
=== IF caller specified format ===
[Caller's requested format/content]

## Sources and References  <- ALWAYS REQUIRED
1. [Link with description]
2. [Link with description]

=== ELSE use standard format ===
## Executive Summary
[Key findings in 2-3 sentences - what you found and the recommended path forward]

## Detailed Findings
[Organized by relevance/approach, with clear headings]

### [Approach/Solution 1]
- Description
- Source links
- Code examples if applicable
- Pros/Cons
- Version/environment requirements

### [Approach/Solution 2]
[Same structure]

## Sources and References  <- ALWAYS REQUIRED
1. [Link with description]
2. [Link with description]

## Recommendations
[If applicable - your analysis of the best approach based on findings]

## Additional Notes
[Caveats, warnings, areas needing more research, or conflicting information]
```

Remember: You are not just a search engine - you are a research specialist who understands context, can identify patterns, and knows how to find information that others might miss. Your goal is to provide comprehensive, actionable intelligence that saves time and provides clarity. Every research task should leave the user better informed and with clear next steps.

# 元数据归档

以下元数据从 通用-深度研究 SKILL.md 的 frontmatter 中移出，以符合 skill-structure-template.instructions.md 规范。

- **原始框架**: Deep-Research-skills (https://github.com/Weizhena/Deep-Research-skills)
- **原始 version**: 2.1.0
- **原始 license**: MIT
- **原始 allowed-tools**: Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
- **原始 display_name_en**: deep-research-novel
- **原始 visibility**: public

本项目 fork 自 Deep-Research-skills，改造为小说写作专用版本。

---
name: 通用-深度研究-初步研究
allowed-tools: Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
description: 对小说写作相关话题进行初步调研，生成调研outline。用于题材趋势、平台生态、专业知识、场景环境、人物原型、写作技法、读者市场等研究域的深度调研。
user-invocable: false
---

<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->


# 通用-深度研究-初步研究

## 触发方式
`/research <topic>`

触发后应首先加载主 `SKILL.md` 中的"小说写作七大研究域"分类体系，据此确定当前课题的主研究域。

## 执行流程

### Step 0: 确定研究域
基于用户输入的话题，从主 `SKILL.md` 的七大研究域中确认本次的主研究域：
- 题材趋势研究
- 平台生态研究
- 专业知识研究
- 场景/环境研究
- 人物原型研究
- 写作技法研究
- 读者/市场研究

一个课题可能跨多个研究域；若跨域，标记主域和辅助域。

### Step 1: 模型内部知识生成初步框架
基于 topic 和研究域，利用模型已有知识生成：
- 该领域的核心调研对象 / items 列表
- 建议的调研字段框架（每个字段指明 name、description、detail_level）

输出 `{step1_output}`，使用 AskUserQuestion 确认：
- items 列表是否需要增减？（明确哪些是核心必查项，哪些是可选项）
- 字段框架是否满足创作需求？（是否有遗漏的关键信息维度？）

### Step 2: Web Search 补充
使用 AskUserQuestion 询问时间范围（如：最近 6 个月、2024 年至今、不限）。

**参数获取**：
- `{topic}`: 用户输入的调研话题
- `{YYYY-MM-DD}`: 当前日期
- `{step1_output}`: Step 1 生成的完整输出内容
- `{time_range}`: 用户指定的时间范围
- `{research_domain}`: 确认的研究域

**硬约束**：以下 prompt 必须严格复述，仅替换 `{xxx}` 中的变量，禁止改写结构或措辞。

启动 1 个 web-search-agent（后台），**Prompt 模板**：
```python
prompt = f"""## 任务
小说写作研究课题: {topic}
研究域: {research_domain}
当前日期: {YYYY-MM-DD}

基于以下初步框架，从小说创作者视角补充最新 items 和推荐调研字段。

## 已有框架
{step1_output}

## 目标
作为小说创作者的深度研究助手，请：
1. 验证已有 items 是否遗漏了对创作者有实际价值的重要对象
2. 根据遗漏对象进行补充 items
3. 继续搜索 {topic} 相关且 {time_range} 内的 items 并补充
4. 补充对小说创作者真正有用的新 fields——优先补充那些"能让作者直接写进正文/设定/大纲"的信息维度

## 输出要求
直接返回结构化结果（不写文件）：

### 补充Items
- item_name: 简要说明（为什么这个对象对小说创作者有价值）
...

### 推荐补充字段
- field_name: 字段描述（这个维度能帮作者写出什么具体内容）
...

### 信息来源
- [来源1](url1)
- [来源2](url2)
"""
```

**One-shot 示例**（假设调研起点中文网都市悬疑题材趋势）：
```
## 任务
小说写作研究课题: 起点中文网都市悬疑题材 2025-2026 趋势
研究域: 题材趋势研究
当前日期: 2026-05-31

基于以下初步框架，从小说创作者视角补充最新 items 和推荐调研字段。

## 已有框架
### Items列表
1. 都市悬疑细分赛道分布: 刑侦、心理悬疑、社会派、怪谈灵异等子类型占比
2. 头部作品特征: 均订、收藏、月票等数据的代理信号分析
3. 读者偏好迁移: 2025-2026 热门元素与新出现的读者口味变化
...

### 字段框架
- 市场数据: 赛道占比、增长趋势、头部作品关键指标
- 内容特征: 热门设定模式、人物类型偏好、节奏特征
- 读者反馈: 高频好评元素、常见弃书原因、争议话题
...

## 目标
作为小说创作者的深度研究助手，请：
1. 验证已有 items 是否遗漏了对创作者有实际价值的重要对象
2. 根据遗漏对象进行补充 items
3. 继续搜索 起点中文网都市悬疑题材 2025-2026 趋势 相关且 2024年至今 内的 items 并补充
4. 补充对小说创作者真正有用的新 fields

## 输出要求
直接返回结构化结果（不写文件）：

### 补充Items
- item_name: 简要说明（为什么这个对象对小说创作者有价值）
...

### 推荐补充字段
- field_name: 字段描述（这个维度能帮作者写出什么具体内容）
...

### 信息来源
- [来源1](url1)
- [来源2](url2)
```

### Step 3: 询问用户已有字段
使用 AskUserQuestion 询问用户：
- 是否有已定义的研究字段文件？如有则读取并合并。
- 是否有当前项目的总纲、设定、人物传记等相关文件需要纳入参考？（这些文件中的信息缺口可能指示研究重点）

### Step 4: 检查既有研究报告
在当前项目目录或题材目录的 `写作研究/` 下检查是否已存在与本次课题相关的研究报告。若存在：
- 读取并提取已有结论作为参考
- 避免重复研究同一课题
- 若本轮课题是已有报告的深化或更新，在 outline 中标注
- 若本轮课题与已有报告高度重合且无新价值，建议调整研究角度

### Step 5: 生成 Outline（分离文件）
合并 `{step1_output}`、`{step2_output}`、用户已有字段和既有研究报告，生成两个文件：

**outline.yaml**（items + 配置）：
- topic: 调研主题（含研究域标注）
- research_domain: 主研究域 + 辅助域
- items: 调研对象列表（每个 item 含 name、category、description、创作价值说明）
- execution:
  - batch_size: 并行 agent 数量（需 AskUserQuestion 确认，默认 3）
  - items_per_agent: 每个 agent 调研项目数（需 AskUserQuestion 确认，默认 2）
  - output_dir: 结果输出目录（默认 `./results`）

**fields.yaml**（字段定义）：
- 字段分类和定义——分类名使用小说写作研究专用体系：

| 分类 | 适用研究域 |
|------|----------|
| 市场数据 | 题材趋势、平台生态、读者市场 |
| 内容特征 | 题材趋势、写作技法 |
| 读者反馈 | 题材趋势、平台生态、读者市场 |
| 专业知识 | 专业知识研究、场景环境研究 |
| 人物特征 | 人物原型研究 |
| 场景细节 | 场景环境研究 |
| 技法要素 | 写作技法研究 |
| 创作可迁移 | 全研究域通用——"这个研究发现能怎样用在你的小说里" |

- 每个字段的 name、description、detail_level
- detail_level 分层：极简 → 简要 → 详细
- uncertain: 不确定字段列表（保留字段，deep 阶段自动填充）
- **创作可迁移字段为必填**：每个 item 必须输出 `创作可用抓手` 字段，说明该研究发现能如何用于小说创作

### Step 6: 输出并确认

#### 6.1 创建目录与保存文件
- 创建目录: `./{topic_slug}/`
- 保存: `outline.yaml` 和 `fields.yaml`

#### 6.2 调研大纲确认（检查点1）
展示以下摘要，**必须获得用户确认后才能进入 /research-deep**：

```markdown
## 调研大纲摘要
- **研究课题**: [topic]
- **主研究域**: [domain]
- **辅助研究域**: [sub-domains，如有]
- **调研条目**: [N] 项
- **调研字段**: [M] 个（含 [K] 个创作可迁移字段）
- **并行配置**: [batch_size] agent × [items_per_agent] 项/agent
- **信息缺口预判**: [初步判断哪些维度信息可能稀缺——来自 nuwa-skill 的诚实前置原则]
```

#### 6.3 后续命令提示
- 若需追加条目或字段，可使用 `/research-add-items` 或 `/research-add-fields`
- 确认后执行 `/research-deep` 开始深度调研

## 输出路径
```
{当前工作目录}/{topic_slug}/
  ├── outline.yaml    # items列表 + execution配置 + 研究域标注
  └── fields.yaml     # 字段定义（含创作可迁移字段）
```

## 后续命令
- `/research-add-items` - 补充调研条目
- `/research-add-fields` - 补充调研字段
- `/research-deep` - 开始深度调研

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import json
import sys
from collections import defaultdict
from pathlib import Path

import yaml

CATEGORY_MAPPING = {
    "市场数据": ["market_data", "市场数据"],
    "内容特征": ["content_features", "内容特征"],
    "读者反馈": ["reader_feedback", "读者反馈"],
    "专业知识": ["domain_knowledge", "professional_knowledge", "专业知识"],
    "人物特征": ["character_traits", "人物特征"],
    "场景细节": ["scene_details", "场景细节"],
    "技法要素": ["technique_elements", "技法要素"],
    "创作可迁移": ["transferable_insights", "创作可迁移"],
}

_SKIP_KEYS = {"_source_file", "uncertain"}


def load_fields_yaml(fields_path):
    with fields_path.open(encoding="utf-8") as f:
        data = yaml.safe_load(f)
    items = [
        (field["name"], category["category"], field.get("required", False))
        for category in data.get("field_categories", [])
        for field in category.get("fields", [])
    ]
    all_fields = {name for name, _, _ in items}
    required_fields = {name for name, _, required in items if required}
    field_categories = {name: category for name, category, _ in items}
    return all_fields, required_fields, field_categories


def extract_json_fields(data, category_mapping=None):
    category_mapping = CATEGORY_MAPPING if category_mapping is None else category_mapping
    nested_keys = {k for keys in category_mapping.values() for k in keys}
    fields = set()
    stack = [(data, True)]
    while stack:
        obj, is_category_level = stack.pop()
        if isinstance(obj, dict):
            for k, v in obj.items():
                if k in _SKIP_KEYS:
                    continue
                if is_category_level and k in nested_keys:
                    if isinstance(v, dict):
                        stack.append((v, True))
                    continue
                fields.add(k)
        elif isinstance(obj, list):
            stack.extend((item, is_category_level) for item in obj if isinstance(item, dict))
    return fields


def validate_json(json_path, all_fields, required_fields, field_categories):
    with json_path.open(encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)
    json_fields = extract_json_fields(data)
    covered = all_fields & json_fields
    missing = all_fields - json_fields
    extra = json_fields - all_fields
    missing_required = missing & required_fields
    missing_by_category = defaultdict(list)
    for field in missing:
        missing_by_category[field_categories.get(field, "未知")].append(field)
    return {
        "file": json_path.name,
        "total_defined": len(all_fields),
        "covered": len(covered),
        "missing": len(missing),
        "extra": len(extra),
        "coverage_rate": len(covered) / len(all_fields) * 100 if all_fields else 100,
        "missing_required": sorted(missing_required),
        "missing_optional": sorted(missing - required_fields),
        "missing_by_category": {k: sorted(v) for k, v in missing_by_category.items()},
        "extra_fields": sorted(extra),
        "valid": len(missing_required) == 0,
    }


def print_result(result, verbose=True):
    status = "通过" if result["valid"] else "失败"
    line = "=" * 60
    print(f"\n{line}")
    print(f"[{status}] {result['file']}")
    print(line)
    print(f"覆盖率: {result['coverage_rate']:.1f}% ({result['covered']}/{result['total_defined']})")
    if result["missing_required"]:
        print(f"\n[错误] 缺少必填字段 ({len(result['missing_required'])}):")
        print("\n".join(f"  - {f}" for f in result["missing_required"]))
    if verbose and result["missing_optional"]:
        missing_required = set(result["missing_required"])
        print(f"\n[警告] 缺少可选字段 ({len(result['missing_optional'])}):")
        for cat in sorted(result["missing_by_category"]):
            optional = [f for f in result["missing_by_category"][cat] if f not in missing_required]
            if optional:
                print(f"  [{cat}]: {', '.join(optional)}")
    if verbose and result["extra_fields"]:
        extra = result["extra_fields"]
        print(f"\n[信息] 额外字段 ({len(extra)}):")
        print(f"  {', '.join(extra[:10])}")
        if len(extra) > 10:
            print(f"  ... 还有 {len(extra) - 10} 个")


def main():
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description="验证JSON文件是否覆盖fields.yaml中定义的所有字段")
    parser.add_argument("--fields", "-f", type=str, help="fields.yaml路径", default="fields.yaml")
    parser.add_argument("--json", "-j", type=str, nargs="*", help="要验证的JSON文件路径")
    parser.add_argument("--dir", "-d", type=str, help="包含JSON文件的目录", default="results")
    parser.add_argument("--quiet", "-q", action="store_true", help="仅显示摘要")
    args = parser.parse_args()
    fields_path = Path(args.fields)
    if not fields_path.exists():
        for p in (Path.cwd() / "fields.yaml", Path.cwd().parent / "fields.yaml"):
            if p.exists():
                fields_path = p
                break
    if not fields_path.exists():
        print(f"[错误] 找不到fields.yaml: {fields_path}")
        sys.exit(1)
    print(f"字段定义文件: {fields_path}")
    all_fields, required_fields, field_categories = load_fields_yaml(fields_path)
    print(f"总字段数: {len(all_fields)} (必填: {len(required_fields)}, 可选: {len(all_fields) - len(required_fields)})")
    json_files = (
        [Path(p) for p in args.json]
        if args.json
        else sorted(Path(args.dir).glob("*.json")) if Path(args.dir).exists() else []
    )
    if not json_files:
        print("[警告] 未找到JSON文件")
        sys.exit(0)
    results = []
    for json_path in json_files:
        if not json_path.exists():
            print(f"[警告] 文件不存在: {json_path}")
            continue
        result = validate_json(json_path, all_fields, required_fields, field_categories)
        results.append(result)
        print_result(result, verbose=not args.quiet)
    line = "=" * 60
    print(f"\n{line}")
    print("汇总")
    print(line)
    passed = sum(1 for r in results if r["valid"])
    avg_coverage = sum(r["coverage_rate"] for r in results) / len(results) if results else 0
    print(f"验证通过: {passed}/{len(results)}")
    print(f"平均覆盖率: {avg_coverage:.1f}%")
    if passed < len(results):
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()

---
name: 通用-深度研究-追加字段
description: 向现有小说写作调研outline补充字段定义。优先补充对创作者有直接价值的"创作可迁移"维度字段。
allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
user-invocable: false
---

<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->


# 通用-深度研究-追加字段

## 触发方式
`/research-add-fields`

## 执行流程

### Step 1: 自动定位Fields文件
在当前工作目录查找 `*/fields.yaml` 文件，自动读取现有fields定义。

### Step 2: 获取补充来源
询问用户选择：
- **A. 用户直接输入**：用户提供字段名称和描述
- **B. Web Search搜索**：启动web-search-agent搜索该领域常用字段

### Step 3: 展示并确认
- 展示建议的新字段列表
- 用户确认哪些字段需要添加
- 用户指定字段分类和detail_level

### Step 4: 保存更新
将确认的字段追加到fields.yaml，保存文件。

## 输出
更新后的 `{topic}/fields.yaml` 文件（原地修改，需用户确认）

---
name: 通用-深度研究-追加课题
description: 向现有调研outline补充items（调研对象）。
allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
user-invocable: false
---

<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->


# 通用-深度研究-追加课题

## 触发方式
`/research-add-items`

## 执行流程

### Step 1: 自动定位 Outline
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml` 文件，自动读取。

### Step 2: 并行获取补充来源
同时进行：
- **A. 询问用户**：需要补充哪些 items？有具体名称吗？——优先考虑是否还有对创作者有直接价值的对象未被列入，以及当前项目的人物、设定、大纲中可能暴露的信息缺口。
- **B. 询问是否需要 Web Search**：是否启动 agent 搜索更多 items？

### Step 3: 合并更新
- 将新items追加到outline.yaml
- 展示给用户确认
- 避免重复
- 保存更新后的outline

## 输出
更新后的 `{topic}/outline.yaml` 文件（原地修改）

---
name: 通用-深度研究-深度探索
description: 读取调研outline，为每个item启动独立agent，从小说创作者视角进行深度调研。禁用task output。
allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task
user-invocable: false
---

<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->


# 通用-深度研究-深度探索

## 触发方式
`/research-deep`

## 执行流程

### Step 1: 自动定位 Outline
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml` 文件，读取 items 列表、research_domain、execution 配置（含 items_per_agent）。

### Step 2: 断点续传检查
- 检查 output_dir 下已完成的 JSON 文件
- 跳过已完成的 items

### Step 3: 分批执行
- 按 batch_size 分批（完成一批需要得到用户同意才可进行下一批）
- 每个 agent 负责 items_per_agent 个项目
- 启动 web-search-agent（后台并行，禁用 task output）

**参数获取**：
- `{topic}`: outline.yaml 中的 topic 字段
- `{research_domain}`: outline.yaml 中的 research_domain 字段
- `{item_name}`: item 的 name 字段
- `{item_related_info}`: item 的完整 yaml 内容（name + category + description 等）
- `{output_dir}`: outline.yaml 中 execution.output_dir（默认 `./results`）
- `{fields_path}`: `{topic}/fields.yaml` 的绝对路径
- `{output_path}`: `{output_dir}/{item_name_slug}.json` 的绝对路径（slugify 处理 item_name：空格替换为 `_`，移除特殊字符）

**硬约束**：以下 prompt 必须严格复述，仅替换 `{xxx}` 中的变量，禁止改写结构或措辞。

**Prompt 模板**：
```python
prompt = f"""## 任务
作为小说创作者的深度研究助手，调研以下对象，输出结构化 JSON。

调研课题: {topic}
研究域: {research_domain}
调研对象: {item_related_info}

## 字段定义
读取 {fields_path} 获取所有字段定义。

## 输出要求
1. 按 fields.yaml 定义的字段输出 JSON
2. 不确定的字段值标注 [不确定]
3. JSON 末尾添加 uncertain 数组，列出所有不确定的字段名
4. 所有字段值必须使用中文输出（调研过程可用英文，但最终 JSON 值为中文）
5. **尤其注意"创作可迁移"分类下的字段**：必须把研究发现翻译成小说创作者可以直接在正文、设定、大纲中使用的具体建议，不能停留在抽象总结

## 搜索策略
优先搜索以下类型的信息源（根据研究域选择侧重点）：
- 小说平台官方数据、榜单、推荐位信息
- 读者社区讨论、书评、本章说、论坛
- 行业研究报告、创作方法论文章
- 专业知识来源（技术文档、职业手册、学术论文）
- 作家访谈、创作经验分享
- 场景/环境相关的纪实报道、纪录片、实地考察文章

## 输出路径
{output_path}

## 验证
完成 JSON 输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
python {research_dir}/validate_json.py -f {fields_path} -j {output_path}
验证通过后才算完成任务。
"""
```

**One-shot 示例**（假设调研"起点中文网都市悬疑读者偏好"）：
```
## 任务
作为小说创作者的深度研究助手，调研以下对象，输出结构化 JSON。

调研课题: 起点中文网都市悬疑题材 2025-2026 趋势
研究域: 题材趋势研究
调研对象: name: 读者偏好迁移
category: 读者反馈
description: 2025-2026 年起点中文网都市悬疑题材读者的口味变化、热门元素偏好与审美迁移趋势

## 字段定义
读取 /project/起点都市悬疑趋势/fields.yaml 获取所有字段定义。

## 输出要求
1. 按 fields.yaml 定义的字段输出 JSON
2. 不确定的字段值标注 [不确定]
3. JSON 末尾添加 uncertain 数组，列出所有不确定的字段名
4. 所有字段值必须使用中文输出
5. **尤其注意"创作可迁移"分类下的字段**：必须把研究发现翻译成小说创作者可以直接在正文、设定、大纲中使用的具体建议

## 搜索策略
优先搜索以下类型的信息源：
- 起点书评区、本章说、书友圈的读者反馈
- 知乎、龙空论坛的网文读者讨论
- 行业媒体对网文读者偏好变化的分析文章
- 起点官方发布的数据报告或品类分析

## 输出路径
/project/起点都市悬疑趋势/results/读者偏好迁移.json

## 验证
完成 JSON 输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
python /project/起点都市悬疑趋势/research/validate_json.py -f /project/起点都市悬疑趋势/fields.yaml -j /project/起点都市悬疑趋势/results/读者偏好迁移.json
验证通过后才算完成任务。
```

### Step 4: 等待与监控
- 等待当前批次完成
- 启动下一批
- 显示进度

### Step 5: 汇总报告与质量检查点

全部完成后，必须输出以下**调研质量摘要**（借鉴 nuwa-skill Phase 1.5 检查点方法论），供用户确认后再进入 /research-report：

```markdown
## 调研质量摘要

| 维度 | 状态 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 完成条目 | N/N | |
| 不确定字段 | M 个 | [列出关键不确定字段] |
| 信息矛盾点 | K 处 | [列出主要矛盾，保留矛盾不调和] |
| 高置信度发现 | P 条 | [列出 top 3 核心发现] |
| 信息不足维度 | Q 个 | [标注缺口，诚实告知哪些问题未找到满意答案] |
| 三重验证通过率 | X% | 核心发现/参考发现/待验证线索 分布 |

### 关键信号
- **矛盾点详情**：[逐条说明，矛盾是信号而非噪音]
- **信息缺口**：[哪些想查但没查到]
- **意外发现**：[未在原始大纲中但搜索中浮现的重要信息]
```

**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。

> 这个检查点的意义：调研质量决定了最终研究报告的上限。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。

### Step 6: 断点记录
- 记录完成状态到 outline.yaml 的 execution 配置中
- 标记已完成/失败的 items

## 信息质量规则（Agent 须遵守）

以下规则来自 nuwa-skill 品控方法论，在对每个 item 执行深度搜索时强制遵守：

### 来源优先级
搜索结果必须遵循主 SKILL.md 中"信息来源分级与黑名单"的规定——优先使用平台官方数据、一线从业者亲述、读者一线反馈；禁用知乎匿名回答、微信公众号、百度百科等信息源黑名单中的来源。

### 矛盾保留
遇到不同来源对同一事物的描述不一致时，**并列呈现**，标注各自来源类型与可信度，不强行调和。矛盾本身就是有价值的创作信号。

### 诚实边界
每个 item 的 JSON 输出中，必须通过 `uncertain` 数组标注所有不确定的字段。不确定包括：
- 信息来自单一来源且无法交叉验证
- 信息时效性存疑（超过 2 年且未找到更新）
- 来源可信度低（自媒体、个人博客、匿名帖子）
- 搜索未覆盖到（该维度公开信息极少）

### 深度搜索要求
- 禁止只搜第 1 页就停止——最有价值的信息往往在第 2-3 页
- 对每个 item 至少使用 3 个不同的搜索查询变体
- 优先搜索"一线从业者的碎碎念"而非"官方操作手册"——前者对创作者更可写
- 后台执行: 是
- Task Output: 禁用（agent 完成时有明确输出文件）
- 断点续传: 是

---
name: 通用-深度研究-研究报告
description: 将 deep 调研结果汇总为小说创作者可直接使用的 Markdown 研究报告，覆盖所有字段，跳过不确定值。报告落盘到项目或题材的 `写作研究/` 目录。
allowed-tools: Read, Write, Glob, Bash, AskUserQuestion
user-invocable: false
---

<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->


# 通用-深度研究-研究报告

## 触发方式
`/research-report`

## 执行流程

### Step 1: 定位结果目录
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml`，读取 topic、research_domain 和 output_dir 配置。

### Step 2: 扫描可选摘要字段
读取所有 JSON 结果，提取适合在目录中显示的字段（数值型、简短指标），例如：
- market_share（市场份额）
- reader_rating（读者评分）
- growth_trend（增长趋势）
- search_heat（搜索热度）
- publication_count（作品数量）

使用 AskUserQuestion 询问用户：
- 目录中除了 item 名称外，还需要显示哪些摘要字段？
- 提供动态选项列表（基于实际 JSON 中存在的字段）

### Step 3: 生成 Python 转换脚本
在 `{topic}/` 目录下生成 `generate_report.py`，脚本要求：
- 读取 output_dir 下所有 JSON
- 读取 fields.yaml 获取字段结构
- 覆盖每个 JSON 的所有字段值
- 跳过值包含 `[不确定]` 的字段
- 跳过 uncertain 数组中列出的字段
- 生成 Markdown 报告格式：目录（带锚点跳转+用户选择的摘要字段）+ 详细内容（按字段分类）+ **创作可迁移总结**
- 保存到 `{topic}/report.md`

**目录格式要求**：
- 必须包含每一个 item
- 每个 item 显示：序号、名称（锚点链接）、用户选择的摘要字段
- 示例：`1. [读者偏好迁移](#读者偏好迁移) - 增长趋势: ↑15% | 搜索热度: 高`

#### 脚本技术要点（必须遵循）

**1. JSON 结构兼容**
支持两种 JSON 结构：
- 扁平结构：字段直接在顶层 `{"name": "xxx", "market_share": "xxx"}`
- 嵌套结构：字段在 category 子 dict 中 `{"市场数据": {"name": "xxx"}, "内容特征": {...}}`

字段查找顺序：顶层 → category 映射 key → 遍历所有嵌套 dict

**2. Category 多语言映射**
fields.yaml 的 category 名与 JSON 的 key 可能是任意组合（中中、中英、英中、英英）。必须建立双向映射：
```python
CATEGORY_MAPPING = {
    "市场数据": ["market_data", "市场数据"],
    "内容特征": ["content_features", "内容特征"],
    "读者反馈": ["reader_feedback", "读者反馈"],
    "专业知识": ["domain_knowledge", "professional_knowledge", "专业知识"],
    "人物特征": ["character_traits", "人物特征"],
    "场景细节": ["scene_details", "场景细节"],
    "技法要素": ["technique_elements", "技法要素"],
    "创作可迁移": ["transferable_insights", "创作可迁移"],
}
```

**3. 复杂值格式化**
- list of dicts：每个 dict 格式化为一行，用 ` | ` 分隔 kv
- 普通 list：短列表用逗号连接，长列表换行显示
- 嵌套 dict：递归格式化，用分号或换行显示
- 长文本字符串（超过 100 字符）：添加换行符 `<br>` 或使用 blockquote 格式，提高可读性

**4. 额外字段收集**
收集 JSON 中有但 fields.yaml 中没定义的字段，放入"其他信息"分类。注意过滤：
- 内部字段：`_source_file`、`uncertain`
- 嵌套结构顶级 key：`市场数据`、`内容特征` 等
- `uncertain` 数组：需要逐行显示每个字段名，不要压缩成一行

**5. 不确定值跳过**
跳过条件：
- 字段值包含 `[不确定]` 字符串
- 字段名在 `uncertain` 数组中
- 字段值为 None 或空字符串

**6. 创作可迁移总结（新增，强制）**
报告末尾必须生成一个 **"创作可用结论与抓手"** 部分，将全部研究发现翻译成小说创作者可以直接使用的行动建议：
- 按"可直接用于正文"、"可用于设定/大纲"、"需要进一步研究"三级分类
- 每条建议必须具体到：可以写什么场景、可以怎么用、可以用在什么类型的情节中
- 这是整个研究报告的核心价值产出，不能跳过或敷衍

### Step 6: 报告质量自检（检查点3）

报告生成完成后，执行以下自检清单（借鉴 nuwa-skill Phase 4 质量验证方法论）：

```markdown
## 报告质量自检清单

### 结构完整性
- [ ] 包含 `## 研究课题`
- [ ] 包含 `## 研究方法与来源`
- [ ] 包含 `## 核心发现`（区分核心/参考/待验证三级）
- [ ] 包含 `## 创作可用的结论与抓手`（≥3 条具体建议）
- [ ] 包含 `## 诚实边界`（信息截止日期 + 信息缺口 + 不确定项 + 置信度总评）
- [ ] 包含 `## 信息来源`（区分一手/二手，标注可信度）

### 质量验证（三重验证）
- [ ] 每条"核心发现"有 ≥2 个独立来源支撑？
- [ ] "创作可用的结论与抓手"中的每条建议都具体到"可写什么场景/怎么用/用在哪类情节"？
- [ ] 超过 50% 的核心发现通过"有区分度"验证（不是常识）？

### 诚实边界
- [ ] 明确写了信息截止日期？
- [ ] 列出了所有 `[不确定]` 和 `[待验证]` 条目？
- [ ] 给出了整体置信度总评（高/中/低）及理由？
- [ ] 标注了信息不足的维度？

### 矛盾处理
- [ ] 报告中的矛盾发现已保留（未强行统一）？
- [ ] 矛盾双方都标注了来源类型与可信度？
```

### Step 7: 询问报告落盘路径
使用 AskUserQuestion 询问用户：
- 报告应保存到哪个目录？（建议保存到项目或题材目录的 `写作研究/` 下）
- 是否需要同时生成一份精简版（仅含"创作可用结论与抓手"）？

### Step 8: 执行脚本
运行 `python {topic}/generate_report.py`

## 输出
- `{topic}/generate_report.py` - 转换脚本
- `{topic}/report.md` - 完整研究报告
- `{写作研究目录}/{研究域简称}_{课题简述}.md` - 最终落盘文件（可选精简版）