Skill: linshengli/technical-research (version 1.0.0)

--- name: technical-research description: | 技术领域深度调研。对任意技术领域进行系统化调研，产出包含概念剖析、行业情报、方案对比、精华整合四个维度的完整报告，并最终整合为一份完整 md 文件。GitHub 数据通过 WebSearch/WebFetch 实时获取。适用于技术选型、领域入门、竞品分析等场景。当用户提到"调研"、"研究"、"了解"某技术领域，或需要对某技术进行全面分析时，使用此 Skill。 --- # 技术领域深度调研 对任意技术领域进行结构化、可复现的深度调研，产出四个维度的专业报告和一份精华总结。 ## 适用场景 - 技术选型前的全面调研 - 新领域快速入门 - 竞品/方案横向对比 - 团队内部技术分享素材准备 ## 用法 ``` 调研 {技术领域} ``` 示例：`调研 Agent Memory 机制`、`调研 RAG 技术`、`调研 向量数据库` --- ## 调研框架 一次完整调研包含四个维度 + 最终整合，按依赖关系分为两个层级： ``` 第一层（独立维度，可同时开展）: ├── 概念剖析 —— 技术原理和架构的深度理解 ├── 行业情报 —— 最新开源项目、论文、博客的信息收集 └── 方案对比 —— 多种实现方案的横向评估 第二层（依赖第一层的结果）: ├── 精华整合 —— 将三份报告浓缩为可传播的总结 └── 最终整合 —— 将所有内容（三个维度 + 精华整合）合并为一份完整 md 文件 ``` 以下逐一定义每个维度的目标、方法和输出规范。 --- ## 维度一：概念剖析 ### 目标 建立对目标技术的深层理解——不仅知道"是什么"，还要理解"为什么这样设计"和"如何实现"。 ### 输出规范 #### 1. 定义澄清（约 200 字） - **通行定义**：该领域最被广泛接受的定义 - **常见误解**：至少列出 3 个容易混淆的认知偏差 - **边界辨析**：与相邻概念（易混淆技术）的核心区别 #### 2. 核心架构 使用 ASCII 图呈现系统架构，标注各组件的职责和数据流向： ``` ┌──────────────────────────────────────┐ │ {领域} 系统架构 │ ├──────────────────────────────────────┤ │ 输入 → [处理层] → [存储层] → [输出层] │ │ ↓ ↓ │ │ [辅助组件] [监控组件] │ └──────────────────────────────────────┘ ``` 每个组件附带一句话说明其功能。 #### 3. 数学形式化（3-5 个公式） 用 LaTeX 公式描述核心机制，覆盖以下方面： - 核心算法的数学定义 - 关键性能指标的计算方式 - 效率/成本的量化模型 公式应当反映技术本质，而非堆砌符号。每个公式附带一行自然语言解释。 #### 4. 实现逻辑（Python 伪代码） ```python class CoreSystem: """核心类，体现该领域的关键抽象""" def __init__(self, config): self.component_a = ... # 说明职责 self.component_b = ... # 说明职责 def core_operation(self, input): """核心操作，体现关键算法逻辑""" intermediate = self.component_a.process(input) result = self.component_b.transform(intermediate) return result ``` 伪代码应当体现架构思想，而非纠缠于实现细节。 #### 5. 性能指标 | 指标 | 典型目标值 | 测量方式 | 说明 | |------|-----------|---------|------| | 延迟 | < X ms | 端到端基准测试 | ... | | 吞吐 | > Y req/s | 负载测试 | ... | | 准确率 | > Z% | 标准评测集 | ... | | ... | ... | ... | ... | #### 6. 扩展性与安全性 - **水平扩展**：如何通过增加节点提升容量 - **垂直扩展**：单节点的优化上限 - **安全考量**：该领域特有的安全风险和防护要点 - ... --- ## 维度二：行业情报 ### 目标 收集该领域最新的开源项目、学术论文和技术博客，建立对当前生态的全景认知。 ### 数据新鲜度要求 所有情报数据必须标注来源和日期。使用以下脚本模板进行实时信息采集： #### GitHub 项目采集 **必须使用 WebSearch/WebFetch 工具获取最新 GitHub 数据**，不能依赖训练数据中的过时信息。 搜索策略（使用 WebSearch 执行以下查询）： ``` "{topic} github stars 2025 2026" "best {topic} open source libraries github" "awesome {topic} github" "site:github.com {topic} stars" ``` 对搜索结果中发现的重要项目，使用 WebFetch 访问其 GitHub 页面，获取以下实时数据： - 当前 Stars 数量 - 最近提交日期 - 项目描述和核心功能 - 技术栈信息 筛选标准： - 最近 6 个月有活跃提交 - Stars > 1000（优先）或 > 500（补充） - 官方维护或知名团队维护 #### 学术论文采集 **必须使用 WebSearch/WebFetch 工具获取最新数据** 搜索查询模板： ``` "site:arxiv.org {topic} {current_year-5} {current_year}" "{topic} NeurIPS OR ICML OR ACL OR AAAI {current_year-5}" ``` #### 技术博客采集 **必须使用 WebSearch/WebFetch 工具获取最新数据** 搜索查询模板： ``` "{topic} tutorial best practices {current_year}" "{topic} medium.com OR dev.to {current_year-5} {current_year}" ``` ### 输出规范 #### 1. GitHub 热门项目（15+ 个） | 项目 | Stars | 核心功能 | 技术栈 | 最后更新 | 链接 | |------|-------|---------|--------|---------|------| #### 2. 关键论文（12 篇） 选择策略（按优先级）： 1. **影响力优先**：被引次数高、GitHub 实现多、社区讨论热 2. **时效性次之**：近两年的最新研究 3. **来源权威**：顶级会议 > arXiv 顶会投稿 > arXiv 预印本 4. ... 推荐比例： - 经典高影响力论文（奠基性工作）：约 40% - 最新 SOTA 论文（前沿进展）：约 60% | 论文 | 作者/机构 | 年份 | 会议/期刊 | 核心贡献 | 影响力指标 | 链接 | |------|----------|------|----------|---------|-----------|------| #### 3. 系统化技术博客（10 篇） 选择标准： - **内容深度**：系列文章、深度教程、架构解析（排除碎片化新闻） - **作者权威**：官方团队博客、知名专家、一线工程师实践 - **语言平衡**：英文约 70%，中文约 30% 英文推荐来源：OpenAI Blog、Google AI Blog、Anthropic Blog、LangChain Blog、个人专家（Eugene Yan、Chip Huyen、Sebastian Raschka 等） 中文推荐来源：大厂技术博客（美团、阿里、字节等）、知乎专栏、机器之心、PaperWeekly ... | 博客标题 | 作者/来源 | 语言 | 类型 | 核心内容 | 日期 | 链接 | |---------|----------|------|------|---------|------|------| #### 4. 技术演进时间线 按时间顺序列出该领域的关键里程碑事件，标注事件、发起方和影响。 --- ## 维度三：方案对比 ### 目标 对该领域的主流实现方案进行系统化横向对比，给出可操作的选型建议。 ### 输出规范 #### 1. 历史发展时间线 ``` {年份} ─┬─ {技术/事件} → {对行业的影响} {年份} ─┼─ {技术/事件} → {对行业的影响} {年份} ─┼─ {技术/事件} → {对行业的影响} {年份} ─┴─ 当前状态：{一句话总结} ``` #### 2. N 种方案横向对比（5-7 种） | 方案 | 原理 | 优点（3+） | 缺点（3+） | 适用场景 | 成本量级 | |------|------|-----------|-----------|---------|---------| 每个方案的优缺点至少各列 3 条，避免泛泛而谈。 #### 3. 技术细节对比 | 维度 | 方案A | 方案B | 方案C | 方案D | 方案E | |------|------|------|------|------|------| | 性能 | | | | | | | 易用性 | | | | | | | 生态成熟度 | | | | | | | 社区活跃度 | | | | | | | 学习曲线 | | | | | | #### 4. 选型建议 | 场景 | 推荐方案 | 核心理由 | 预估月成本 | |------|---------|---------|-----------| | 小型项目/原型验证 | | | | | 中型生产环境 | | | | | 大型分布式系统 | | | | 选型建议应当基于当年最新的技术趋势和生态状况。 --- ## 精华整合 ### 目标 将三份维度报告浓缩为可快速传播的精华内容。精华整合依赖前三个维度的输出。 ### 输出规范 #### 1. The One 公式 用一个"悖论式等式"概括该领域的核心本质： $$ \text{领域} = \underbrace{\text{核心组件1}}_{\text{功能}} + \underbrace{\text{核心组件2}}_{\text{功能}} - \underbrace{\text{核心损耗}}_{\text{说明}} $$ 这个公式的目的是帮助读者用一个心智模型记住整个领域。 #### 2. 一句话解释 用费曼技巧写一句话，让非技术背景的人也能理解该领域是做什么的。 #### 3. 核心架构图 ``` 输入 → [层1] → [层2] → [层3] → 输出 ↓ ↓ ↓ 指标1 指标2 指标3 ``` #### 4. STAR 总结 | 部分 | 内容要求 | 字数 | |------|---------|------| | **Situation**（背景+痛点） | 行业现状和核心挑战 | 100-150 字 | | **Task**（核心问题） | 技术要解决的关键问题和约束 | 80-120 字 | | **Action**（主流方案） | 技术演进的关键阶段和核心突破 | 120-180 字 | | **Result**（效果+建议） | 当前成果、现存局限、实操建议 | 80-120 字 | #### 5. 理解确认问题 提出 1 个能检验是否真正理解该领域的问题，并给出参考答案。 --- ## 最终整合 ### 目标 将所有内容（三个维度报告 + 精华整合）合并为一份完整的 Markdown 文件: ${topic}-research.md。**不裁剪内容**，完整保留所有部分。 ### 整合规范 最终输出文件按以下结构组织： ```markdown # {topic} 深度调研报告 > 调研日期：{date} > 调研主题：{topic} --- ## 第一部分：概念剖析 {完整的概念剖析报告内容，原样保留} --- ## 第二部分：行业情报 {完整的行业情报报告内容，原样保留} --- ## 第三部分：方案对比 {完整的方案对比报告内容，原样保留} --- ## 第四部分：精华整合 {完整的精华整合内容，包括 The One 公式、一句话解释、核心架构图、STAR 总结、理解确认问题} ``` 注意事项： - **不裁剪内容**：四个部分的内容完整合并，不删减任何部分 - 各部分之间使用 `---` 分隔线隔开 - 保持原始报告中的所有表格、代码块、图表 --- ## 输出文件结构 ``` research/{topic}/ ├── 00-索引.md # 文件导航和执行统计 ├── 01-完整调研报告.md # 全部维度报告合集 ├── 02-The-All-in-One.md # 精华整合 ├── 03-STAR-总结.md # STAR 方法论总结 ├── {topic}-concept.md # 概念剖析报告 ├── {topic}-intel.md # 行业情报报告 ├── {topic}-analysis.md # 方案对比报告 └── {topic}-research.md # 【最终整合】包含全部四个部分的完整单文件 ``` 对每个文件检验是否存在是否符合整合规范，确保所有内容完整保留，如果内容缺失，需要及时提醒用户并要求重新生成。 `research/{topic}` 目录存放面向读者的最终产出 + 各维度的原始报告，便于后续引用和增量更新。`{topic}-research.md` 是最终的一站式完整文件。 --- ## 质量标准 1. **数据新鲜度**：情报维度的所有数据必须标注来源和日期，优先使用近两年的信息 2. **内容完整性**：每份报告生成后需验证字符数 > 100，确认包含有效内容 3. **格式规范性**：所有报告使用 Markdown 格式，表格对齐、代码块标注语言 4. **总字数**：全部产出合计约 6000 字以上 5. **可操作性**：选型建议需包含具体场景和成本估算，而非笼统的"各有优缺点" --- *版本：4.0 | 类型：知识流程版*

path: README.md
content: # Technical Research Skill

A Claude skill for systematic, in-depth technical research that produces structured reports across four dimensions.

## Overview

This skill performs comprehensive technical research on any domain, producing professional reports covering:

1. **Concept Analysis** - Deep understanding of principles and architecture
2. **Industry Intelligence** - Latest open-source projects, papers, and blogs
3. **Solution Comparison** - Horizontal evaluation of multiple approaches
4. **Essence Integration** - Condensed summary for knowledge sharing

## Usage

Invoke with:
```
/technical-research
```

Or ask directly:
```
调研 {technology domain}
```

Examples:
- `调研 Agent Memory 机制`
- `调研 RAG 技术`
- `调研 向量数据库`

## Output Structure

For each research topic, the skill produces:

```
research/{topic}/
├── 00-索引.md              # File index and execution stats
├── 01-完整调研报告.md       # Complete report (all dimensions)
├── 02-The-All-in-One.md     # Essence summary
├── 03-STAR-总结.md          # STAR methodology summary
├── {topic}-concept.md       # Concept analysis
├── {topic}-intel.md         # Industry intelligence
├── {topic}-analysis.md      # Solution comparison
└── {topic}-research.md      # Final integrated report
```

## Use Cases

- **Technology Selection** - Comprehensive research before choosing tools/frameworks
- **Domain Learning** - Rapid onboarding to new technical areas
- **Competitive Analysis** - Compare multiple solutions systematically
- **Team Sharing** - Prepare materials for internal tech talks

## Quality Standards

- **Data Freshness** - All intelligence includes source and date (prioritize recent 2 years)
- **Completeness** - Each report >100 characters, total ~6000+ words
- **Actionable** - Selection advice includes scenarios and cost estimates
- **Structured** - Markdown format with proper tables, code blocks, diagrams

## Research Framework

```
First Layer (independent, can run in parallel):
  ├── Concept Analysis  - Technical principles & architecture
  ├── Industry Intelligence - Projects, papers, blogs
  └── Solution Comparison - Horizontal evaluation

Second Layer (depends on first layer):
  ├── Essence Integration - Condensed summary
  └── Final Integration - Complete markdown report
```
---

**Version**: 4.0 | **Type**: Knowledge Process


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