Skill: leeshunee/kinema-concept-research (version 1.0.4)

--- name: kinema-concept-research displayName: "Kinema's Concept Re-Search" version: 1.0.4 description: | Research whether a concept has been implemented and its current state. Use multi-language keywords, multi-engine cross-validation, and multi-dimensional search. When user proposes an idea or concept, systematically research its existing solutions through a structured search process. Trigger: User asks "has anyone done this", "check the status of xxx", "research xxx", etc. --- # Concept Research - Concept Status Research | 概念现状调研 - **Author**: [LeeShunEE](https://github.com/LeeShunEE) - **Organization**: [KinemaClawWorkspace](https://github.com/KinemaClawWorkspace) - **GitHub**: https://github.com/KinemaClawWorkspace/kinema-concept-research Research whether a concept has been implemented and what it looks like. Search thoroughly and output a summary list. 调查一个概念是否已被实现、做成什么样子。彻底搜索，输出摘要清单。 ## Workflow | 工作流 ### Phase 1: Concept Clarification (Dialogue) | 阶段 1: 概念澄清（对话） Through multi-turn dialogue clarify: | 通过多轮对话明确： - What user wants to do | 用户想做什么 - Core functionality | 核心功能是什么 - Target users | 目标用户是谁 - Differentiation expectations | 差异化期望是什么 **Output**: One-sentence concept definition | **产出**: 一句话概念定义 ### Phase 2: Keyword Breakdown | 阶段 2: 关键词拆解 Based on concept definition, break down into multiple keyword groups: | 基于概念定义，拆解为多组关键词： 1. Core word variants - synonyms, near-synonyms, different expressions | 核心词变体 - 同义词、近义词、不同表述 2. Tech stack words - involved technologies, frameworks, protocols | 技术栈词 - 涉及的技术、框架、协议 3. Scenario words - use cases, problems to solve | 场景词 - 使用场景、解决的问题 4. Combined words - core word + tech/scenario | 组合词 - 核心词 + 技术/场景 Generate Chinese and English versions for each group. | 每组生成中英文版本。 ### Phase 3: Broad Search | 阶段 3: 广度搜索 Search using searxng-search batch by batch: | 使用 searxng-search 逐批搜索： 1. Search 1-2 pages for each keyword group | 每组关键词搜索 1-2 页结果 2. Record all relevant links | 记录所有相关链接 3. Preliminary relevance marking based on title/abstract | 根据标题/摘要初步标记相关性 Time filter (if search engine supports): | 时间过滤（如搜索引擎支持）: - Five years ago, two years ago, one year ago, three months ago, recent three months | 五年之前、两年之前、一年之前、三个月之前、最近三个月 ### Phase 4: Deep Exploration | 阶段 4: 深度探索 From high-relevance results, select 3-5 for deep exploration: | 从高相关性结果中挑选 3-5 个进行深度探索： 1. Web pages: Use web_fetch to grab content | Web 页面: 使用 web_fetch 抓取内容 2. GitHub Repo: Clone locally, read README | GitHub Repo: 克隆到本地，阅读 README 3. PDF/Papers: Download and read | PDF/论文: 下载阅读 Record exploration content: | 探索内容记录： - Core functionality | 核心功能 - Technical implementation | 技术实现 - Pros and cons | 优缺点 - Similarities/differences with user concept | 与用户概念的异同 ### Phase 5: Output Report | 阶段 5: 输出报告 Generate summary list: | 生成摘要清单： | Field | Description | 说明 | |-------|-------------|------| | Link | Original URL | 链接 | | Overview | What it is, what it does | 概述 | | Basic Approach | Core technical solution | 基本思路 | | Similarities | Common points with user concept | 相同点 | | Differences | Differences from user concept | 不同点 | | Analysis | Opportunities, improvement space | 分析 | ## Project Directory | 项目目录 All files saved in: `projects/research-{uuid}/` | 所有文件保存在：`projects/research-{uuid}/` ``` projects/research-{uuid}/ ├── concepts/ │ └── definition.md ├── keywords/ │ └── keywords.md ├── search/ │ ├── broad/ │ └── deep/ ├── repos/ ├── papers/ └── report.md ``` ## Search Tools | 搜索工具 Priority: searxng-search. If SearXNG not deployed, can use ddg-search. | 优先使用 searxng-search。如 SearXNG 未部署，可使用 ddg-search。 --- ## Related Documentation | 相关文档 - searxng-search skill - skill-creator skill

path: README.md
content: ---

name: concept-research
description: |
  调查某个概念是否已被实现及实现现状。使用多语言关键词、多引擎交叉验证、多维度搜索。
  当用户提出一个想法或概念时，通过系统化的搜索流程调研其现有解决方案。
  触发条件：用户询问"有没有人做过"、"查一下xxx的现状"、"调研xxx"等。
---

# Concept Research - 概念现状调研

> **ClawHub**: https://clawhub.ai/leeshunee/kinema-concept-research | `clawhub install kinema-concept-research`
> **GitHub**: https://github.com/KinemaClawWorkspace/kinema-concept-research

调查一个概念是否已被实现、做成什么样子。彻底搜索，输出摘要清单。

## 工作流

### 阶段 1: 概念澄清（对话）

通过多轮对话明确：
- 用户想做什么
- 核心功能是什么
- 目标用户是谁
- 差异化期望是什么

**产出**: 一句话概念定义

### 阶段 2: 关键词拆解

基于概念定义，拆解为多组关键词：

1. 核心词变体 - 同义词、近义词、不同表述
2. 技术栈词 - 涉及的技术、框架、协议
3. 场景词 - 使用场景、解决的问题
4. 组合词 - 核心词 + 技术/场景

每组生成中英文版本。

### 阶段 3: 广度搜索

使用 searxng-search 逐批搜索：

1. 每组关键词搜索 1-2 页结果
2. 记录所有相关链接
3. 根据标题/摘要初步标记相关性

时间过滤（如搜索引擎支持）:
- 五年之前、两年之前、一年之前、三个月之前、最近三个月

### 阶段 4: 深度探索

从高相关性结果中挑选 3-5 个进行深度探索：

1. Web 页面: 使用 web_fetch 抓取内容
2. GitHub Repo: 克隆到本地，阅读 README
3. PDF/论文: 下载阅读

探索内容记录：
- 核心功能
- 技术实现
- 优缺点
- 与用户概念的异同

### 阶段 5: 输出报告

生成摘要清单：

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| 链接 | 原始 URL |
| 概述 | 是什么，做了什么 |
| 基本思路 | 核心技术方案 |
| 相同点 | 与用户概念的共性 |
| 不同点 | 与用户概念的差异 |
| 分析 | 机会点、改进空间 |

## 项目目录

所有文件保存在：`projects/research-{uuid}/`

```
projects/research-{uuid}/
├── concepts/
│   └── definition.md
├── keywords/
│   └── keywords.md
├── search/
│   ├── broad/
│   └── deep/
├── repos/
├── papers/
└── report.md
```

## 搜索工具

优先使用 searxng-search。如 SearXNG 未部署，可使用 ddg-search。

---

## 相关文档

- searxng-search skill
- skill-creator skill


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