Skill: z1one0415/query-planner (version 1.0.0)

--- name: query-planner description: LLM通用查询规划技能。将复杂任务拆解为4类标准查询(identity/event/action/counter)。在需要联网搜索、多步分析、反证检索前使用。触发条件：任务依赖外部信息、需要拆解复杂问题、需要统一query结构供下游消费。 --- # Query Planner — 查询规划技能 ## 核心职责 将任意复杂任务拆解为 **4 类标准查询**，交付给下游搜索/分析模块消费。 **边界（绝对禁止）**： - ❌ 不执行搜索 - ❌ 不判断真假 - ❌ 不输出结论或建议 - ❌ 不发明第 5 类 query 分类 - ❌ 不遗漏 counter_queries **唯一产出**：结构化查询计划。 --- ## 输入规格（最小集） | 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | `primary_task` | ✅ | 用户原始任务的一句话描述 | | `primary_subject` | ✅ | 核心实体/对象（人/组织/技术/事件） | | `canonical_time_frame` | ❌ | 时间范围，如 `2024-2025`、`过去30天`、`null` | | `goal_mode` | ✅ | 目标模式：`analyze`（分析）\|`evaluate`（评估）\|`compare`（对比）\|`investigate`（调查） | | `target_variable` | ❌ | 需要量化/测量的变量，如 "市场份额"、"出口额"、"准确率" | --- ## 输出规格（固定结构） ```json { "task_id": "QP-<uuid前8位>", "primary_subject": "...", "time_frame": "...或null", "goal_mode": "...", "target_variable": "...或null", "identity_queries": [...], "event_queries": [...], "action_queries": [...], "counter_queries": [...] } ``` 每条 query 为字符串，可直接作为搜索关键词使用。 --- ## 4 类查询生成规则 ### 1. identity_queries — "谁/什么" 定义主对象的身份、背景、属性、分类。 - **核心问题**：主对象是什么？它的关键属性和定位是什么？ - **模板**：`"{subject} 是什么"`, `"{subject} 背景 历史"`, `"{subject} 核心特征 属性"` - **数量**：2–5 条 - **约束**：围绕主对象生成，不发散到无关实体 ### 2. event_queries — "发生了什么" 定义与主对象相关的关键事件、时间线、数据点、因果关系。 - **核心问题**：发生了什么？什么时候？有什么数据和趋势？ - **模板**：`"{subject} {time_frame} 重大事件 里程碑"`, `"{subject} {time_frame} 数据 统计 趋势"`, `"{subject} {time_frame} 因果关系 影响"` - **数量**：3–8 条 - **约束**：有 `time_frame` 则必须绑定；有 `target_variable` 则必须纳入至少 1 条 ### 3. action_queries — "做了什么/该做什么" 定义决策、政策、干预措施、战略动作。 - **核心问题**：相关方采取了什么行动？有哪些政策和策略？ - **模板**：`"{subject} 政策 战略 决策"`, `"{subject} 干预措施 行动计划"`, `"{subject} 行业对标 竞争对手策略"` - **数量**：2–6 条 - **约束**：有 `target_variable` 则纳入至少 1 条测量维度 ### 4. counter_queries — "反面证据" 质疑主线叙事，寻找冲突数据、替代解释、被忽略的视角。 - **核心问题**：有没有反面证据？主流观点可能错在哪里？有没有被忽略的因素？ - **模板**：`"{subject} 反面证据 批评 争议"`, `"{subject} 替代解释 不同观点"`, `"{subject} 失败案例 负面数据"`, `"{subject} 数据造假 质疑"` - **数量**：**2–5 条，绝对不为空** - **约束**：即使主任务是正面评估，也必须生成反面查询 --- ## 强制规则 1. **counter_queries 零容忍**：输出中 `counter_queries` 数组长度必须 ≥ 2。违反即视为输出失败。 2. **分类锁定**：只有 identity / event / action / counter 四类。禁止自定义新分类。 3. **主对象聚焦**：默认所有 query 围绕 `primary_subject` 生成。只有 action_queries 可合理扩展到相关方。 4. **时间绑定**：若 `canonical_time_frame` 非 null，event_queries 和 action_queries 中 ≥ 50% 的 query 必须包含时间关键词。 5. **变量渗透**：若 `target_variable` 非 null，它必须出现在 event_queries 和 action_queries 中（至少各 1 条）。 6. **query 可搜索性**：每条 query 必须是可直接复制到搜索引擎的关键词短语，非自然语言长句。 7. **去重**：同一输出内不允许语义重复的 query。 --- ## 执行流程 ``` 输入解析 → 提取 primary_subject/time_frame/target_variable → 按 4 类规则分别生成 query → 检查强制约束（counter≥2, 分类锁定, 时间绑定, 变量渗透） → 输出 JSON ``` --- ## 参考文档 - **查询模式详细规则与模板**：[references/query-patterns.md](references/query-patterns.md) - **完整输入输出用例**：[references/examples.md](references/examples.md)

path: references/examples.md
content: # Query Planner — 完整用例

本文档提供 3 个端到端示例，展示从输入到输出的完整过程。

---

## 用例 1：战略分析场景

**任务**：评估中国半导体产业政策的效果与挑战

### 输入

```json
{
  "primary_task": "评估中国半导体产业政策的效果与挑战，重点关注自给率提升和国际竞争力",
  "primary_subject": "中国半导体产业",
  "canonical_time_frame": "2020-2025",
  "goal_mode": "evaluate",
  "target_variable": "芯片自给率"
}
```

### 输出

```json
{
  "task_id": "QP-a3f7c2e1",
  "primary_subject": "中国半导体产业",
  "time_frame": "2020-2025",
  "goal_mode": "evaluate",
  "target_variable": "芯片自给率",
  "identity_queries": [
    "中国半导体产业 规模 分类 核心企业 产业链分布",
    "中国芯片 自给率 计算口径 定义 国际标准",
    "中国半导体大基金一期二期三期 投资规模 重点方向",
    "中国半导体 28nm及以上成熟制程 能力水平"
  ],
  "event_queries": [
    "中国芯片自给率 2020-2025 变化趋势 实际数据",
    "中国半导体 2020-2025 重大突破 里程碑事件",
    "美国对华芯片出口管制 2020-2025 政策演进 时间线",
    "中国半导体进口额 2020-2025 年度统计",
    "中国芯片设计 制造 封测 产值分布 2024",
    "华为麒麟芯片 2020-2024 迭代历程 性能对比",
    "中国半导体设备材料 国产化率 2020-2025 数据"
  ],
  "action_queries": [
    "中国半导体产业 国家政策 税收优惠 补贴措施 2020-2025",
    "芯片自给率 提升措施 行动计划 具体路径",
    "CHIPS Act 对中国半导体 影响 对冲措施",
    "日本韩国对华半导体限制 2023-2024 应对策略",
    "中国半导体企业 海外布局 投资建厂 东南亚中东",
    "成熟制程扩产 中芯国际 华虹 积塔 计划产能"
  ],
  "counter_queries": [
    "中国芯片自给率 数据口径 争议 质疑 统计方法",
    "半导体产业补贴 效果高估 国际反面案例 日本韩国经验教训",
    "中国半导体 人才缺口 核心技术瓶颈 短板分析",
    "成熟制程产能过剩 风险 价格战 毛利率下降"
  ]
}
```

### 解读

- **identity** (4条)：定义产业全貌、自给率口径、资金工具、技术水平基准线
- **event** (7条)：时间线覆盖5年，变量"自给率"渗透进第1条和第7条
- **action** (6条)：覆盖国内政策、对冲策略、海外布局、产能规划
- **counter** (4条)：覆盖数据质疑、政策效果质疑、技术瓶颈、产能过剩风险
- **时间绑定**：event 7条中有6条含年份 ✅，action 6条中有4条含年份 ✅
- **变量渗透**：event含2条、action含1条关于"自给率" ✅

---

## 用例 2：新闻/政策研究场景

**任务**：分析 TikTok 在美国被强制出售或禁用的政策影响

### 输入

```json
{
  "primary_task": "分析美国对TikTok强制出售或禁令的政策背景、影响范围及各方反应",
  "primary_subject": "TikTok美国禁令",
  "canonical_time_frame": "2024-2025",
  "goal_mode": "investigate",
  "target_variable": null
}
```

### 输出

```json
{
  "task_id": "QP-b8d4f1a9",
  "primary_subject": "TikTok美国禁令",
  "time_frame": "2024-2025",
  "goal_mode": "investigate",
  "target_variable": null,
  "identity_queries": [
    "TikTok 美国用户规模 日活月活 市场份额 2024",
    "TikTok 母公司字节跳动 股权结构 数据安全架构",
    "Protecting Americans from Foreign Adversary Controlled Applications Act 法案内容 全文",
    "CFIUS 美国外国投资委员会 TikTok 国家安全审查 历史"
  ],
  "event_queries": [
    "TikTok美国禁令 2024-2025 立法时间线 关键节点",
    "TikTok 禁令 司法挑战 法院裁决 上诉进展 2024-2025",
    "TikTok 禁令 对美国创作者 经济影响 数据估算",
    "TikTok 禁令 对Meta Google YouTube 竞争影响 受益分析",
    "ByteDance TikTok出售谈判 潜在买家 估值 时间线",
    "其他国家 TikTok限制禁令 印度欧盟 2024-2025"
  ],
  "action_queries": [
    "TikTok 禁令 合规方案 数据本地化 Texas Project",
    "美国国会 TikTok听证会 关键议员 立场 投票记录 2024-2025",
    "TikTok 诉讼策略 第一修正案 法律团队",
    "Meta YouTube Reels Shorts 短视频替代市场策略",
    "TikTok 用户迁移 备选平台 小红书 Lemon8"
  ],
  "counter_queries": [
    "TikTok 国家安全威胁 实际证据 数据泄露案例 争议",
    "TikTok禁令 宪法第一修正案 违宪 质疑 法学观点",
    "TikTok禁令 对中小企业创作者 负面影响 实证数据",
    "美国本土社交平台 数据隐私问题 Meta Google 安全争议 对比"
  ]
}
```

### 解读

- **identity** (4条)：建立用户规模、公司结构、法案定义、历史审查基础
- **event** (6条)：覆盖立法进程、司法挑战、经济影响、竞争影响、出售谈判、国际对比
- **action** (5条)：覆盖合规方案、立法立场、诉讼策略、竞品动作、用户迁移
- **counter** (4条)：质疑安全证据、质疑违宪、关注负面影响、本土平台对比
- **无 target_variable**：变量渗透规则不适用 ✅
- **时间绑定**：event 6条全含年份 ✅，action 5条中3条含年份 ✅

---

## 用例 3：技术调研场景

**任务**：对比 Transformer 与 Mamba 两种模型架构的优劣

### 输入

```json
{
  "primary_task": "对比Transformer和Mamba两种LLM架构的原理、性能和适用场景",
  "primary_subject": "Transformer vs Mamba架构",
  "canonical_time_frame": null,
  "goal_mode": "compare",
  "target_variable": "推理速度"
}
```

### 输出

```json
{
  "task_id": "QP-c1e5a8f3",
  "primary_subject": "Transformer vs Mamba架构",
  "time_frame": null,
  "goal_mode": "compare",
  "target_variable": "推理速度",
  "identity_queries": [
    "Transformer架构 自注意力机制 原理 核心组件",
    "Mamba架构 SSM状态空间模型 选择性机制 原理",
    "Transformer vs Mamba 计算复杂度 时间复杂度 空间复杂度 对比",
    "Mamba论文 Selective State Spaces 原始论文 核心贡献"
  ],
  "event_queries": [
    "Mamba架构 最新进展 Mamba-2 Jamba 2024-2025",
    "Transformer vs Mamba 推理速度 benchmark 对比评测",
    "Mamba架构 实际部署 案例 生产环境 应用",
    "Transformer 长上下文处理 注意力瓶颈 FlashAttention优化",
    "Mamba 架构 在不同任务上的表现 NLU生成代码数学 benchmark",
    "Transformer替代架构 SSM RWKV Hyena 研究进展 2024-2025"
  ],
  "action_queries": [
    "Mamba架构 优化策略 训练技巧 实践经验",
    "企业选择 模型架构 决策因素 成本性能trade-off",
    "Mamba 推理速度优化 GPU部署 CUDA实现",
    "Mamba vs Transformer 长文本任务 选择建议 最佳实践"
  ],
  "counter_queries": [
    "Mamba架构 局限性 缺点 不适用场景",
    "Mamba性能评测 公平性质疑 cherry-picking 实验条件",
    "Transformer替代 极早期失败案例 注意力机制不可替代的证据",
    "Mamba架构 生态不成熟 缺乏预训练模型 第三方支持不足"
  ]
}
```

### 解读

- **identity** (4条)：双架构原理、复杂度对比、原始论文
- **event** (6条)：最新进展、速度 benchmark、部署案例、长上下文处理、多任务表现、替代架构
- **action** (4条)：优化策略、决策框架、部署方案、选择建议
- **counter** (4条)：Mamba 局限性、评测公平性质疑、替代失败案例、生态成熟度
- **变量渗透**：event含1条、action含1条关于"推理速度" ✅
- **无 time_frame**：时间绑定规则不适用 ✅

---

## 用例速查表

| 用例 | 场景 | identity | event | action | counter | 总计 |
|------|------|----------|-------|--------|---------|------|
| 1 | 战略分析(半导体) | 4 | 7 | 6 | 4 | 21 |
| 2 | 政策研究(TikTok) | 4 | 6 | 5 | 4 | 19 |
| 3 | 技术调研(架构对比) | 4 | 6 | 4 | 4 | 18 |


path: references/query-patterns.md
content: # Query Patterns — 4 类查询生成规则详解

本文档是 query-planner 的核心参考。每类查询包含：定义、适用场景、生成模板、正例、反例。

---

## 1. identity_queries — 身份与定义

### 定义
回答"主对象是什么"，建立分析的认知基础。

### 适用场景
- 主对象是未知实体（如"SEPI 协议"、"CXL 标准"）
- 需要确认实体分类（人/组织/技术/概念）
- 分析前需要建立基准知识

### 生成规则
- 聚焦主对象的 **本质定义**、**归属分类**、**关键属性**
- 可包含 1 条关于主对象"上游/下游关系"的 query（如技术栈位置、产业链环节）
- 不涉及动态事件或价值判断

### 模板

| 模板 | 适用 | 示例 |
|------|------|------|
| `"{subject} 定义 是什么 概念解析"` | 通用 | `"CXL 标准定义 是什么 概念解析"` |
| `"{subject} 背景 历史 发展历程"` | 有历史纵深 | `"台积电 背景历史 发展历程"` |
| `"{subject} 分类 类别 定位"` | 需要分类框架 | `"开源许可证 分类 类别 对比"` |
| `"{subject} 核心特征 关键指标"` | 可量化对象 | `"GPT-4 核心特征 参数量 性能指标"` |
| `"{subject} 上游 下游 产业链关系"` | 产业分析 | `"ASML 上游供应商 下游客户 产业链"` |

### 正例
```
"华为海思 芯片设计能力 定义 核心产品线"
"RISC-V 指令集 开源架构 国际生态"
```

### 反例（禁止）
```
"华为海思为什么被制裁"           ← 这是 event/action，不是 identity
"RISC-V是不是比ARM好"            ← 价值判断，query-planner 不做判断
"请告诉我关于芯片的一切"          ← 过于宽泛，不可搜索
```

### 数量：2–5 条

---

## 2. event_queries — 事件与数据

### 定义
回答"发生了什么"，捕获时间线、因果关系、关键数据点。

### 适用场景
- 需要梳理事件脉络（制裁时间线、政策演进、技术迭代）
- 需要量化数据支撑分析（市场份额、增长率、性能数据）
- 因果分析需求（A 事件导致 B 结果）

### 生成规则
- 若有 `canonical_time_frame`，**必须**在 ≥50% 的 query 中体现时间词
- 若有 `target_variable`，**必须**在至少 1 条 query 中包含该变量
- 覆盖"是什么时候""有多少""导致了什么"三个维度
- 优先使用具体数据词（"增长率""份额""数量""金额"）而非模糊词（"影响""变化"）

### 模板

| 模板 | 适用 | 示例 |
|------|------|------|
| `"{subject} {time_frame} 重大事件 时间线"` | 事件梳理 | `"华为 2019-2024 制裁事件 时间线"` |
| `"{subject} {time_frame} 数据 统计 市场份额"` | 量化数据 | `"中国半导体 {2023-2024} 产值 进口额 统计"` |
| `"{subject} {time_frame} 因果关系 影响 链条"` | 因果分析 | `"芯片禁令 2022-2023 全球供应链 影响"` |
| `"{subject} {variable} 变化趋势"` | 有 target_variable | `"台积电 营收 2024 季度变化趋势"` |
| `"{subject} 里程碑 关键节点 转折点"` | 历史梳理 | `"OpenAI 关键里程碑 GPT迭代时间线"` |

### 正例
```
"台积电 2024 季度营收 全球晶圆代工市场份额"
"美国芯片出口管制 2022-2024 政策演进时间线"
"中国半导体自给率 2020-2024 变化趋势"
```

### 反例（禁止）
```
"台积电最近怎么样了"              ← 模糊，不可搜索
"芯片禁令对中国的影响是好是坏"      ← 价值判断
```

### 数量：3–8 条

---

## 3. action_queries — 决策与行动

### 定义
回答"做了什么/该做什么"，捕获政策、战略、干预措施、竞争策略。

### 适用场景
- 评估政策效果
- 分析企业/国家战略
- 对比不同行动方案
- 寻找最佳实践

### 生成规则
- 聚焦 **具体行动**（政策名称、法案编号、战略计划名称）
- 若有 `target_variable`，纳入至少 1 条关于该变量的行动/干预 query
- 可合理扩展到主对象的竞争对手、对标案例
- 使用具体名词（法案名、计划名、项目名）而非泛化动词

### 模板

| 模板 | 适用 | 示例 |
|------|------|------|
| `"{subject} 政策 法规 管制措施"` | 政策分析 | `"美国 对华芯片出口 政策 法规 管制措施"` |
| `"{subject} 战略计划 发展路线图"` | 战略分析 | `"中国半导体 大基金 发展战略 三期投资"` |
| `"{subject} 对标 竞争对手 最佳实践"` | 竞争分析 | `"三星vs台积电 先进制程 对标 竞争策略"` |
| `"{subject} 干预措施 效果评估"` | 政策评估 | `"芯片补贴政策 效果评估 ROI"` |
| `"{subject} {variable} 提升措施 行动计划"` | 有 target_variable | `"国产芯片 自给率 提升措施 行动计划"` |

### 正例
```
"CHIPS Act 美国芯片法案 具体条款 补贴额度 落地进展"
"中国集成电路大基金三期 投资方向 金额 重点企业"
"日本韩国 半导体出口管制 2023 对华限制措施"
```

### 反例（禁止）
```
"各国应该怎么做"                  ← 泛化建议，query-planner 不给建议
"怎么发展半导体"                  ← 过于宽泛
```

### 数量：2–6 条

---

## 4. counter_queries — 反面证据（强制）

### 定义
质疑主线叙事，寻找冲突数据、替代解释、被忽略的视角、失败案例。

### 适用场景
- **所有任务**（无例外）
- 分析可能存在幸存者偏差
- 政策/战略效果需要验证
- 技术对比需要看到缺点
- 数据可能被操纵

### 生成规则
- **数量绝对不为 0**（最少 2 条）
- 覆盖至少 3 个质疑维度（从以下选）：
  1. **数据质疑**：数据来源是否可靠？有没有被操纵的嫌疑？
  2. **替代解释**：同一现象有没有其他解释？
  3. **失败案例**：有没有类似的失败先例？
  4. **利益冲突**：信息发布方是否有利益相关？
  5. **时间偏差**：结论是否只是短期现象？长期趋势是否相反？
  6. **范围谬误**：结论是否被不当推广到更大范围？
- 使用否定词/质疑词（"质疑""争议""失败""泡沫""高估""低估"）

### 模板

| 模板 | 适用 | 示例 |
|------|------|------|
| `"{subject} 质疑 争议 问题"` | 通用反面 | `"中国半导体 自研能力 质疑 争议"` |
| `"{subject} 失败案例 教训"` | 历史反面 | `"芯片国产化 失败案例 历史教训"` |
| `"{subject} 数据真实性 造假 夸大"` | 数据质疑 | `"某公司 营收数据 真实性 质疑"` |
| `"{subject} 泡沫 高估 回调风险"` | 过热质疑 | `"AI芯片 需求泡沫 估值高估"` |
| `"{subject} 替代方案 不同观点 反对意见"` | 观点对立 | `"RISC-V 替代ARM 不同观点 局限性"` |
| `"{subject} 利益相关方 偏见 宣传"` | 利益冲突 | `"ASML 中国市场数据 利益相关 偏见"` |

### 正例
```
"中国芯片自给率统计 数据口径 争议 质疑"
"半导体产业补贴 政策效果 高估 国际经验反面案例"
"AI算力需求 泡沫论 数据中心过剩风险"
```

### 反例（禁止）
```
"这个主题没有反面证据"            ← 不允许，必须找到反面角度
"反面证据不重要"                 ← 不允许跳过
```

### 数量：**2–5 条，强制 ≥ 2**

---

## 全局约束速查

| 规则 | 约束 |
|------|------|
| 分类数量 | 恰好 4 类，禁止新增 |
| counter 最少 | ≥ 2 条，零容忍 |
| query 形式 | 可直接搜索的关键词短语 |
| 主对象聚焦 | 默认围绕 primary_subject |
| 时间绑定 | 有 time_frame 时 event+action 的 ≥50% 包含时间词 |
| 变量渗透 | 有 target_variable 时 event+action 各 ≥1 条包含 |
| 去重 | 同输出内禁止语义重复 |
| 总量控制 | 4 类合计 9–24 条（建议 12–18 条） |


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