reverse-skills-max: initial public release (restored, redacted, hardened)
This commit is contained in:
baradok609hecl1pq6qi
@@ -0,0 +1,32 @@
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---
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||||
name: research-add-fields
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||||
user-invocable: true
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||||
description: 向现有调研outline补充字段定义。
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||||
allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
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||||
---
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# Research Add Fields - 补充调研字段
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## 触发方式
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`/research-add-fields`
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## 执行流程
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### Step 1: 自动定位Fields文件
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在当前工作目录查找 `*/fields.yaml` 文件，自动读取现有fields定义。
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### Step 2: 获取补充来源
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询问用户选择：
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- **A. 用户直接输入**：用户提供字段名称和描述
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- **B. Web Search搜索**：启动web-search-agent搜索该领域常用字段
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### Step 3: 展示并确认
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- 展示建议的新字段列表
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- 用户确认哪些字段需要添加
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||||
- 用户指定字段分类和detail_level
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### Step 4: 保存更新
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||||
将确认的字段追加到fields.yaml，保存文件。
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||||
## 输出
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||||
更新后的 `{topic}/fields.yaml` 文件（原地修改，需用户确认）
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@@ -0,0 +1,30 @@
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---
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||||
name: research-add-items
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||||
user-invocable: true
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||||
description: 向现有调研outline补充items（调研对象）。
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||||
allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
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||||
---
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||||
# Research Add Items - 补充调研对象
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## 触发方式
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`/research-add-items`
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## 执行流程
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### Step 1: 自动定位Outline
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||||
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml` 文件，自动读取。
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||||
### Step 2: 并行获取补充来源
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||||
同时进行：
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- **A. 询问用户**：需要补充哪些items？有具体名称吗？
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||||
- **B. 询问是否需要Web Search**：是否启动agent搜索更多items？
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### Step 3: 合并更新
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||||
- 将新items追加到outline.yaml
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||||
- 展示给用户确认
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||||
- 避免重复
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||||
- 保存更新后的outline
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||||
## 输出
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||||
更新后的 `{topic}/outline.yaml` 文件（原地修改）
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||||
@@ -0,0 +1,100 @@
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name: research-deep
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||||
user-invocable: true
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||||
description: 读取调研outline，为每个item启动独立agent进行深度调研。禁用task output。
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||||
allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task
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||||
---
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||||
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||||
# Research Deep - 深度调研
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||||
## 触发方式
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||||
`/research-deep`
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||||
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||||
## 执行流程
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||||
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||||
### Step 1: 自动定位Outline
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||||
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml` 文件，读取items列表、execution配置（含items_per_agent）。
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||||
### Step 2: 断点续传检查
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||||
- 检查output_dir下已完成的JSON文件
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||||
- 跳过已完成的items
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||||
### Step 3: 分批执行
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||||
- 按batch_size分批（完成一批需要得到用户同意才可进行下一批）
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||||
- 每个agent负责items_per_agent个项目
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||||
- 启动web-search-agent（后台并行，禁用task output）
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||||
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||||
**参数获取**：
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||||
- `{topic}`: outline.yaml中的topic字段
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||||
- `{item_name}`: item的name字段
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||||
- `{item_related_info}`: item的完整yaml内容（name + category + description等）
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||||
- `{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**：
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||||
```python
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||||
prompt = f"""## 任务
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||||
调研 {item_related_info}，输出结构化JSON到 {output_path}
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||||
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||||
## 字段定义
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||||
读取 {fields_path} 获取所有字段定义
|
||||
|
||||
## 输出要求
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||||
1. 按fields.yaml定义的字段输出JSON
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||||
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）
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||||
|
||||
## 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 ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {fields_path} -j {output_path}
|
||||
验证通过后才算完成任务。
|
||||
"""
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||||
```
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||||
|
||||
**One-shot示例**（假设调研GitHub Copilot）：
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||||
```
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||||
## 任务
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||||
调研 name: GitHub Copilot
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||||
category: 国际产品
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||||
description: Microsoft/GitHub开发，首个主流AI编程助手，市场份额约40%，输出结构化JSON到 {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
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||||
|
||||
## 字段定义
|
||||
读取 {project_dir}/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（调研过程可用英文，但最终JSON值为中文）
|
||||
|
||||
## 输出路径
|
||||
{project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
|
||||
|
||||
## 验证
|
||||
完成JSON输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
|
||||
python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {project_dir}/fields.yaml -j {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
|
||||
验证通过后才算完成任务。
|
||||
```
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||||
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||||
### Step 4: 等待与监控
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||||
- 等待当前批次完成
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||||
- 启动下一批
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||||
- 显示进度
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||||
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||||
### Step 5: 汇总报告
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||||
全部完成后输出：
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||||
- 完成数量
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||||
- 失败/不确定标记的items
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||||
- 输出目录
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||||
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||||
## Agent配置
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||||
- 后台执行: 是
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||||
- Task Output: 禁用（agent完成时有明确输出文件）
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||||
- 断点续传: 是
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||||
@@ -0,0 +1,93 @@
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||||
---
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||||
name: research-report
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||||
user-invocable: true
|
||||
description: 将deep调研结果汇总为markdown报告，覆盖所有字段，跳过不确定值。
|
||||
allowed-tools: Read, Write, Glob, Bash, AskUserQuestion
|
||||
---
|
||||
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||||
# Research Report - 汇总报告
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||||
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||||
## 触发方式
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||||
`/research-report`
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||||
|
||||
## 执行流程
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||||
|
||||
### Step 1: 定位结果目录
|
||||
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml`，读取topic和output_dir配置。
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||||
|
||||
### 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：
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||||
- github_stars
|
||||
- google_scholar_cites
|
||||
- swe_bench_score
|
||||
- user_scale
|
||||
- valuation
|
||||
- release_date
|
||||
|
||||
使用AskUserQuestion询问用户：
|
||||
- 目录中除了item名称外，还需要显示哪些字段？
|
||||
- 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）
|
||||
- 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. [GitHub Copilot](#github-copilot) - Stars: 10k | Score: 85%`
|
||||
|
||||
#### 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", "release_date": "xxx"}`
|
||||
- 嵌套结构：字段在category子dict中 `{"basic_info": {"name": "xxx"}, "technical_features": {...}}`
|
||||
|
||||
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 = {
|
||||
"基本信息": ["basic_info", "基本信息"],
|
||||
"技术特性": ["technical_features", "technical_characteristics", "技术特性"],
|
||||
"性能指标": ["performance_metrics", "performance", "性能指标"],
|
||||
"里程碑意义": ["milestone_significance", "milestones", "里程碑意义"],
|
||||
"商业信息": ["business_info", "commercial_info", "商业信息"],
|
||||
"竞争与生态": ["competition_ecosystem", "competition", "竞争与生态"],
|
||||
"历史沿革": ["history", "历史沿革"],
|
||||
"市场定位": ["market_positioning", "market", "市场定位"],
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**3. 复杂值格式化**
|
||||
- list of dicts（如key_events, funding_history）：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：`basic_info`, `technical_features`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
|
||||
|
||||
### Step 4: 执行脚本
|
||||
运行 `python {topic}/generate_report.py`
|
||||
|
||||
## 输出
|
||||
- `{topic}/generate_report.py` - 转换脚本
|
||||
- `{topic}/report.md` - 汇总报告
|
||||
@@ -0,0 +1,145 @@
|
||||
---
|
||||
name: research
|
||||
user-invocable: true
|
||||
allowed-tools: Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion
|
||||
description: 对目标话题进行初步调研，生成调研outline。用于学术调研、benchmark调研、技术选型等场景。
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Research Skill - 初步调研
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||||
|
||||
## 触发方式
|
||||
`/research <topic>`
|
||||
|
||||
## 执行流程
|
||||
|
||||
### Step 1: 模型内部知识生成初步框架
|
||||
基于topic，利用模型已有知识生成：
|
||||
- 该领域的主要研究对象/items列表
|
||||
- 建议的调研字段框架
|
||||
|
||||
输出{step1_output}，使用AskUserQuestion确认：
|
||||
- items列表是否需要增减？
|
||||
- 字段框架是否满足需求？
|
||||
|
||||
### 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
|
||||
|
||||
**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
|
||||
调研话题: {topic}
|
||||
当前日期: {YYYY-MM-DD}
|
||||
|
||||
基于以下初步框架，补充最新items和推荐调研字段。
|
||||
|
||||
## 已有框架
|
||||
{step1_output}
|
||||
|
||||
## 目标
|
||||
1. 验证已有items是否遗漏重要对象
|
||||
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（为什么应该加入）
|
||||
...
|
||||
|
||||
### 推荐补充字段
|
||||
- field_name: 字段描述（为什么需要这个维度）
|
||||
...
|
||||
|
||||
### 信息来源
|
||||
- [来源1](url1)
|
||||
- [来源2](url2)
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
**One-shot示例**（假设调研AI Coding发展史）：
|
||||
```
|
||||
## 任务
|
||||
调研话题: AI Coding 发展史
|
||||
当前日期: 2025-12-30
|
||||
|
||||
基于以下初步框架，补充最新items和推荐调研字段。
|
||||
|
||||
## 已有框架
|
||||
### Items列表
|
||||
1. GitHub Copilot: Microsoft/GitHub开发，首个主流AI编程助手
|
||||
2. Cursor: AI-first IDE，基于VSCode
|
||||
...
|
||||
|
||||
### 字段框架
|
||||
- 基本信息: name, release_date, company
|
||||
- 技术特性: underlying_model, context_window
|
||||
...
|
||||
|
||||
## 目标
|
||||
1. 验证已有items是否遗漏重要对象
|
||||
2. 根据遗漏对象进行补充items
|
||||
3. 继续搜索AI Coding 发展史相关且2024年至今内的items并补充
|
||||
4. 补充新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（为什么应该加入）
|
||||
...
|
||||
|
||||
### 推荐补充字段
|
||||
- field_name: 字段描述（为什么需要这个维度）
|
||||
...
|
||||
|
||||
### 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字段文件，如有则读取并合并。
|
||||
|
||||
### Step 4: 生成Outline（分离文件）
|
||||
合并{step1_output}、{step2_output}和用户已有字段，生成两个文件：
|
||||
|
||||
**outline.yaml**（items + 配置）：
|
||||
- topic: 调研主题
|
||||
- items: 调研对象列表
|
||||
- execution:
|
||||
- batch_size: 并行agent数量（需AskUserQuestion确认）
|
||||
- items_per_agent: 每个agent调研项目数（需AskUserQuestion确认）
|
||||
- output_dir: 结果输出目录（默认./results）
|
||||
|
||||
**fields.yaml**（字段定义）：
|
||||
- 字段分类和定义
|
||||
- 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）
|
||||
|
||||
### Step 5: 输出并确认
|
||||
- 创建目录: `./{topic_slug}/`
|
||||
- 保存: `outline.yaml` 和 `fields.yaml`
|
||||
- 展示给用户确认
|
||||
|
||||
## 输出路径
|
||||
```
|
||||
{当前工作目录}/{topic_slug}/
|
||||
├── outline.yaml # items列表 + execution配置
|
||||
└── fields.yaml # 字段定义
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 后续命令
|
||||
- `/research-add-items` - 补充items
|
||||
- `/research-add-fields` - 补充字段
|
||||
- `/research-deep` - 开始深度调研
|
||||
@@ -0,0 +1,197 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import yaml
|
||||
|
||||
CATEGORY_MAPPING = {
|
||||
"基本信息": ["basic_info", "基本信息"],
|
||||
"技术特性": ["technical_features", "technical_characteristics", "技术特性"],
|
||||
"性能指标": ["performance_metrics", "performance", "性能指标"],
|
||||
"里程碑意义": ["milestone_significance", "milestones", "里程碑意义"],
|
||||
"商业信息": ["business_info", "commercial_info", "商业信息"],
|
||||
"竞争与生态": ["competition_ecosystem", "competition", "竞争与生态"],
|
||||
"历史沿革": ["history", "历史沿革"],
|
||||
"市场定位": ["market_positioning", "market", "市场定位"],
|
||||
}
|
||||
|
||||
_SKIP_KEYS = {"_source_file", "uncertain"}
|
||||
|
||||
|
||||
def load_fields_yaml(fields_path):
|
||||
"""解析 fields.yaml，仅接受 research skill 实际生成的唯一 schema：
|
||||
|
||||
fields:
|
||||
<category>:
|
||||
- {name: ..., description: ..., detail_level: ...}
|
||||
...
|
||||
uncertain: []
|
||||
|
||||
只接受这一种格式。不符合的 fields.yaml 会直接报错退出，
|
||||
而不是以零字段静默通过。
|
||||
|
||||
Required 语义（避免校验器空转通过/说谎）：
|
||||
- 若任一字段显式带 `required:` 键 -> 沿用 opt-in 语义
|
||||
- 否则（detail_level 式、无标记）-> 全部字段视为必填，因为脚本的目的就是完整覆盖。
|
||||
"""
|
||||
with fields_path.open(encoding="utf-8") as f:
|
||||
data = yaml.safe_load(f) or {}
|
||||
defs = [] # (name, category, required_or_None)
|
||||
|
||||
fn = data.get("fields")
|
||||
if not isinstance(fn, dict):
|
||||
print(f"[错误] fields.yaml 必须使用 `fields: {{<category>: [{{name, ...}}]}}` 格式；当前为 {type(fn).__name__ if fn is not None else 'None'}。")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
for cname, flist in fn.items():
|
||||
if cname in _SKIP_KEYS:
|
||||
continue
|
||||
if not isinstance(flist, list):
|
||||
print(f"[错误] 分类 `{cname}` 必须映射为字段字典列表；当前为 {type(flist).__name__}。")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
for field in flist:
|
||||
if isinstance(field, dict) and "name" in field:
|
||||
defs.append((str(field["name"]), str(cname), field.get("required", None)))
|
||||
else:
|
||||
print(f"[错误] `{cname}` 下的字段必须是带 `name` 键的字典；当前为 {field!r}。")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
if not defs:
|
||||
print("[错误] fields.yaml 解析到零个字段。请确保至少有一个分类及其字段字典。")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
all_fields = {n for n, _, _ in defs}
|
||||
if any(r is not None for _, _, r in defs):
|
||||
required_fields = {n for n, _, r in defs if r}
|
||||
else:
|
||||
required_fields = set(all_fields)
|
||||
field_categories = {n: c for n, c, _ in defs}
|
||||
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)]
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||||
while stack:
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||||
obj, is_category_level = stack.pop()
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||||
if isinstance(obj, dict):
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||||
for k, v in obj.items():
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||||
if k in _SKIP_KEYS:
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||||
continue
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||||
if is_category_level and k in nested_keys:
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||||
if isinstance(v, dict):
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||||
stack.append((v, True))
|
||||
continue
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||||
fields.add(k)
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||||
elif isinstance(obj, list):
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stack.extend((item, is_category_level) for item in obj if isinstance(item, dict))
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||||
return fields
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||||
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||||
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||||
def validate_json(json_path, all_fields, required_fields, field_categories):
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||||
with json_path.open(encoding="utf-8") as f:
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||||
data = json.load(f)
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||||
json_fields = extract_json_fields(data)
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||||
covered = all_fields & json_fields
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||||
missing = all_fields - json_fields
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||||
extra = json_fields - all_fields
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||||
missing_required = missing & required_fields
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||||
missing_by_category = defaultdict(list)
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||||
for field in missing:
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||||
missing_by_category[field_categories.get(field, "未知")].append(field)
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||||
return {
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||||
"file": json_path.name,
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||||
"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,
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}
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||||
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||||
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||||
def print_result(result, verbose=True):
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status = "通过" if result["valid"] else "失败"
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line = "=" * 60
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||||
print(f"\n{line}")
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||||
print(f"[{status}] {result['file']}")
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||||
print(line)
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||||
print(f"覆盖率: {result['coverage_rate']:.1f}% ({result['covered']}/{result['total_defined']})")
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||||
if result["missing_required"]:
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||||
print(f"\n[错误] 缺少必填字段 ({len(result['missing_required'])}):")
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||||
print("\n".join(f" - {f}" for f in result["missing_required"]))
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||||
if verbose and result["missing_optional"]:
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||||
missing_required = set(result["missing_required"])
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||||
print(f"\n[警告] 缺少可选字段 ({len(result['missing_optional'])}):")
|
||||
for cat in sorted(result["missing_by_category"]):
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||||
optional = [f for f in result["missing_by_category"][cat] if f not in missing_required]
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||||
if optional:
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||||
print(f" [{cat}]: {', '.join(optional)}")
|
||||
if verbose and result["extra_fields"]:
|
||||
extra = result["extra_fields"]
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||||
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")
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||||
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||||
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||||
def main():
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||||
import argparse
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||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="验证JSON文件是否覆盖fields.yaml中定义的所有字段")
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||||
parser.add_argument("--fields", "-f", type=str, help="fields.yaml路径", default="fields.yaml")
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||||
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}")
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||||
all_fields, required_fields, field_categories = load_fields_yaml(fields_path)
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||||
print(f"总字段数: {len(all_fields)} (必填: {len(required_fields)}, 可选: {len(all_fields) - len(required_fields)})")
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||||
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 []
|
||||
)
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||||
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}")
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||||
print("汇总")
|
||||
print(line)
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||||
passed = sum(1 for r in results if r["valid"])
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||||
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)}")
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||||
print(f"平均覆盖率: {avg_coverage:.1f}%")
|
||||
if passed < len(results):
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
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||||
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