data-research

在开始任何分析报告前使用。通过结构化对话理清研究目标、范围、受众和关键问题,形成研究大纲。

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结构化研究启动

通过自然对话,将模糊的分析需求转化为清晰的研究大纲。

先理解背景和目的,再逐步确认范围、受众、关键问题,最终输出研究大纲供确认。

<HARD-GATE> 在研究大纲获得用户确认前,不要开始写报告、做分析、或产出任何结论。无论需求看起来多简单,都必须先过这个流程。 </HARD-GATE>

反模式:"这个分析很简单不需要规划"

每个分析项目都走这个流程。一个简单的对比分析、一个数据汇总、一个趋势判断——都需要。"简单"的任务恰恰最容易因为未审视的假设而浪费时间。大纲可以很短(简单任务几句话即可),但必须呈现并获得确认。

检查清单

按顺序完成以下步骤:

  1. 了解背景 — 检查相关文件、数据源、已有资料
  2. 澄清问题 — 逐个提问,理解目的、约束、成功标准
  3. 确认受众 — 报告给谁看?他们的知识水平和关注点是什么?
  4. 提出 2-3 种研究路径 — 带权衡分析和推荐
  5. 呈现研究大纲 — 按模块逐步确认
  6. 保存研究大纲 — 写入文件并确认
  7. 大纲自查 — 检查占位符、矛盾、模糊点、范围
  8. 用户审阅大纲 — 等待用户确认后才继续
  9. 进入下一步 — 调用 report-outline skill 制定报告结构

流程

了解背景 → 逐个提问澄清 → 确认受众 → 提出研究路径
→ 呈现大纲 → 用户确认? → (否:修改) / (是:保存)
→ 大纲自查 → 用户审阅 → 调用 report-outline

详细步骤

理解需求:

  • 先查看用户提供的相关资料(文件、链接、数据)
  • 评估范围:如果需求涉及多个独立主题(如"分析市场、竞品、技术趋势和财务状况"),先标记需要拆分,不要在细节上花时间
  • 如果项目太大,帮助用户拆分为子课题:有哪些独立部分?它们之间什么关系?先从哪个开始?每个子课题走独立的 研究 → 大纲 → 撰写 循环
  • 对于范围合适的项目,逐个提问深入理解
  • 尽量用选择题,开放题也可以
  • 每条消息只问一个问题
  • 聚焦于:目的、约束、成功标准、受众

探索路径:

  • 提出 2-3 种不同的研究路径,带权衡分析
  • 用对话方式呈现,给出推荐及理由
  • 先说推荐方案,再解释为什么

呈现研究大纲:

  • 一旦你认为理解了需求,呈现研究大纲
  • 每个模块根据复杂度调整篇幅:简单的几句话,复杂的 200-300 字
  • 每个模块确认后再继续
  • 覆盖:研究问题、数据来源、分析方法、预期产出
  • 随时可以回头澄清

大纲之后

保存文档:

  • 将确认的研究大纲保存到合适的位置
  • 文件名格式:YYYY-MM-DD-<主题>-研究大纲.md

大纲自查:

  1. 占位符扫描: 有没有"待定"、"TODO"、未完成的部分?修掉。
  2. 内部一致性: 各部分有没有矛盾?分析方法和研究问题匹配吗?
  3. 范围检查: 这个范围适合一份报告吗?还是需要拆分?
  4. 模糊检查: 有没有可以被两种方式理解的需求?如果有,选一种并明确。

发现问题直接修改,不需要重新审阅。

用户审阅:

"研究大纲已保存到 <路径>。请审阅,有修改意见告诉我,确认后我们开始制定报告结构。"

等待用户回复。有修改则修改后重新自查。确认后才继续。

下一步:

  • 调用 report-outline skill 制定报告结构
  • 不要调用其他 skill

核心原则

  • 每次只问一个问题 — 不要连珠炮
  • 选择题优先 — 比开放题更容易回答
  • YAGNI — 砍掉不必要的分析范围
  • 探索多条路径 — 先提 2-3 种方案再定
  • 逐步确认 — 呈现大纲,确认后才继续
  • 保持灵活 — 发现不清楚的随时回头澄清

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