mcpField
H
huashu-research

huashu-research

github.com/alchaincyf生产力2.1k747 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 huashu-research

huashu-research 是用于网络调研的结构化技能，适合文章前期准备、产品技术了解及竞品或行业信息搜集。它要求先创建调研文件，并在搜索过程中增量记录来源与阶段摘要，降低会话中断造成的工作损失。

主要功能

  1. 01搜索前创建调研文件
  2. 02每次搜索后增量保存发现
  3. 03记录来源 URL 与日期
  4. 04每三次搜索生成阶段摘要
  5. 05整理结论、来源及可信度

适用场景

  1. 01为文章写作搜集背景资料
  2. 02了解新产品、技术或发布信息
  3. 03跟踪竞品信息与行业动态

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alchaincyf/huashu-skills --skill huashu-research

安装后在 Claude Code 中输入/huashu-research确认已加载。

详细介绍

来自项目 README

调研 Skill

结构化的网络调研流程，核心目标：调研成果实时持久化，防止会话截断丢失工作。

何时使用

  • 为写文章做前期调研
  • 了解新产品、新技术、新发布
  • 搜集竞品信息或行业动态
  • 任何需要多次 WebSearch 的信息搜索任务

执行流程

Step 1: 立即创建调研文件
  • 在开始搜索之前，先创建文件
  • 路径：_knowledge_base/research-<主题>-<YYYYMMDD>.md
  • 初始内容包含：调研目标、关键问题、预期输出
# [主题] 调研笔记

调研日期：YYYY-MM-DD
调研目标：[一句话说明]

## 关键问题
1. [问题1]
2. [问题2]
3. [问题3]

## 发现

（调研中逐步填充）

## 来源列表

（每次搜索后追加）
Step 2: 搜索并增量保存
  • 每次 WebSearch 后，立即将发现追加到文件
  • 每条发现附上来源 URL 和日期
  • 遵循信息源优先级（见 SHARED-RULES.md）
Step 3: 阶段摘要
  • 每完成3次搜索，在文件中保存一次「阶段摘要」
  • 格式：### 阶段摘要 (第N轮) + 当前关键发现
Step 4: 最终简报

调研结束时，整理文件为结构化简报：

## 调研结论

### 关键事实
1. [事实1]（来源：URL）
2. [事实2]（来源：URL）

### 来源列表
| 来源 | URL | 发布日期 | 可信度 |
|------|-----|---------|--------|
| ... | ... | ... | 高/中/低 |

### 待确认问题
- [还需要进一步验证的点]

### 写作建议
- [基于调研结果，对后续写作的建议]

关键原则

  • 先建文件再搜索：确保第一次搜索结果就被保存
  • 增量保存不等到最后：每次搜索后立即追加
  • 调研和写作分离：本 Skill 只做调研，不开始写草稿
  • 标注可信度：区分一手信息（官方）和二手信息（媒体/社区）
  • 忽略过时信息源：知乎/百度（2025年前）、营销软文

与其他 Skill 的关系

  • 调研完成后，用户可触发 /选题生成 来确定写作方向
  • 调研文件将作为后续写作的输入素材
  • 如果调研中发现的信息适合长期留存，保存到对应的 _knowledge_base 分类目录

输出位置

  • 调研笔记：_knowledge_base/research-<主题>-<YYYYMMDD>.md
  • 长期知识：_knowledge_base/<分类>/<主题>-<YYYYMM>.md

最后更新: 2026-02-06

花叔出品 | AI Native Coder · 独立开发者 公众号「花叔」| 30万+粉丝 | AI工具与效率提升 代表作：小猫补光灯（AppStore付费榜Top1）·《一本书玩转DeepSeek》

评论

支持 Markdown