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researching-on-the-internet

researching-on-the-internet

github.com/ed3dai开发25336 次安装7 周前更新
代码仓库

关于 researching-on-the-internet

用于收集最新且有来源依据的网络信息，支持规划与设计决策的研究技能。它强调优先查阅官方资料、交叉核实主张，并以证据为基础简洁汇报。

主要功能

  1. 01优先检索权威来源
  2. 02交叉核实主张与证据
  3. 03测试可证伪的假设
  4. 04评估来源质量与时效
  5. 05附链接和置信度汇报

适用场景

  1. 01集成前查阅最新 API 文档
  2. 02比较库与替代方案
  3. 03核实技术主张和假设
  4. 04调查当前最佳实践

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/ed3dai/ed3d-plugins --skill researching-on-the-internet

安装后在 Claude Code 中输入/researching-on-the-internet确认已加载。

详细介绍

在互联网上进行研究

概述

从互联网上收集准确、最新且来源可靠的信息，为规划和设计决策提供依据。测试假设、核实说法，并查找有关 API、库和最佳实践的权威来源。

适用场景

适用于：

  • 在设计集成方案前查找最新的 API 文档
  • 测试假设（“库 X 比库 Y 快吗？”、“方案 Z 能与版本 N 配合使用吗？”）
  • 核实技术说法或假设
  • 调研库的对比结果和替代方案
  • 查找最佳实践和当前社区共识

不适用于：

  • 代码库中已有的信息（使用代码库搜索）
  • Claude 训练数据中的常识（直接作答即可）
  • 项目特定的惯例（查看 CLAUDE.md）

核心研究流程

不要使用嵌套子 Agent。 如果你作为研究子 Agent 运行，请直接使用当前可用的 Web/搜索/抓取工具开展研究。不要分派或调用其他子 Agent。

  1. 明确问题 - 具体胜过模糊
  2. 优先搜索官方来源 - 文档、发行说明、变更日志
  3. 交叉核对 - 在多个来源之间核实说法
  4. 评估质量 - 按层级划分来源（官方 → 已验证 → 社区）
  5. 简洁汇报 - 先给出答案，再提供链接和证据

测试假设

收到待验证的假设时：

  1. 找出可证伪的说法 - 将假设拆分为可测试的部分
  2. 搜索支持性证据 - 有哪些证据可以确认？
  3. 搜索反驳性证据 - 有哪些证据与之矛盾？
  4. 评估来源质量 - 根据层级衡量证据的权重
  5. 汇报发现 - 根据证据说明支持/反驳/无法确定
  6. 注明置信度 - 是高度共识、单一来源，还是信息相互矛盾

示例：

Hypothesis: "Library X is faster than Y for large datasets"

Search for:
✓ Benchmarks comparing X and Y
✓ Performance documentation for both
✓ GitHub issues mentioning performance
✓ Real-world case studies

Report:
- Supported: [evidence with links]
- Contradicted: [evidence with links]
- Conclusion: [supported/contradicted/mixed] with [confidence level]

快速参考

任务策略
API 文档官方文档 → GitHub README → 最新教程
库对比官方网站 → npm/PyPI 统计数据 → GitHub 活动情况
最佳实践官方指南 → 最新文章 → Stack Overflow
故障排查搜索错误信息 → GitHub issues → Stack Overflow
当前状态发行说明 → 变更日志 → 最新公告
测试假设明确说法 → 搜索正反两方 → 衡量证据权重

来源评估层级

层级来源用途
1 - 最可靠官方文档、发行说明、变更日志主要证据
2 - 通常可靠已验证的教程、维护中的示例、信誉良好的博客辅助证据
3 - 谨慎使用Stack Overflow、论坛、旧教程检查日期并交叉核实

在发现中始终注明来源层级。

搜索策略

采用多种方法：

  • 使用 WebSearch 获取概览和最新信息
  • 使用 WebFetch 获取特定文档页面
  • 如果可用，检查 MCP 服务（Context7、搜索工具）
  • 沿链接查找权威来源
  • 搜索社区资源前，先搜索官方文档

交叉核对：

  • 在多个来源之间核实说法
  • 检查发布日期，优先选择较新的来源
  • 标记破坏性变更或弃用情况
  • 注明信息可能已过时的情况
  • 区分稳定 API 与实验性功能

报告发现

先给出答案：

  • 首先直接回答问题
  • 其次提供支持性细节和来源链接
  • 相关时附上代码示例（注明出处）

包含元数据：

  • 版本号和兼容性要求
  • 时效性主题的发布日期
  • 安全注意事项或最佳实践
  • 常见陷阱或迁移问题
  • 根据来源共识评估的置信度

清晰说明不确定性：

  • “未找到关于 [topic] 的官方文档”是有效表述
  • 说明搜索了什么内容，以及查阅了哪些地方
  • 区分“不存在”和“未能找到可靠信息”
  • 对发现的内容添加适当的限定说明
  • 建议替代搜索词或方法

常见错误

错误修正方法
只搜索一个来源至少交叉比对 2-3 个来源
忽略发布日期检查日期，并标记过时信息
把所有来源一视同仁使用分级体系，并按权重评估
未经核实就报告先跨来源核实说法
假设检验含糊不清拆分为具体且可证伪的说法
跳过官方文档始终从第 1 级来源开始
仅凭单一来源就过度自信标明来源级别，并查找共识

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