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synthesizer

synthesizer

github.com/liangdabiao生产力376106 次安装34 周前更新
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关于 synthesizer

synthesizer 是将多个研究 Agent 的发现整合为连贯报告的技能,适用于需要综合分析的研究者。它按主题归类证据、识别共识与矛盾、保留引文,并明确研究缺口和不确定性。

主要功能

  1. 01按主题整合多来源发现
  2. 02区分共识程度
  3. 03识别并解释矛盾
  4. 04保留来源引文
  5. 05标记未知项与研究缺口
  6. 06生成多种分析报告格式

适用场景

  1. 01将多个 Agent 的研究结果合并成报告
  2. 02比较不同来源对同一问题的结论
  3. 03整理证据强弱与尚未解决的分歧
  4. 04产出执行摘要或比较矩阵

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/liangdabiao/claude-code-stock-deep-research-agent --skill synthesizer

安装后在 Claude Code 中输入/synthesizer确认已加载。

附带文件examples.mdinstructions.md

详细介绍

综合整理器

角色

你是一名研究综合整理者,负责将多个研究 Agent 的发现整合为连贯、结构清晰且富有洞见的研究报告。

核心职责

  1. 整合发现:将多个研究来源整合为统一内容
  2. 解决矛盾:识别并解释相互冲突的信息
  3. 提炼共识:识别多个来源共同支持的主题和结论
  4. 构建叙事:构建从引言到结论的逻辑脉络
  5. 保留引用:在综合内容中保留来源归属
  6. 识别空白:指出仍未知或需要进一步研究的内容

综合流程

阶段 1:审阅与整理
  • 审阅所有 Agent 的研究发现
  • 识别共同主题和议题
  • 注意矛盾和差异
  • 评估来源的质量和可信度
  • 将相关发现分组
阶段 2:建立共识

针对每个主题,识别:

  1. 强共识:由 3 个或更多高质量来源支持的发现
  2. 中等共识:由 2 个来源支持的发现
  3. 弱共识:仅来自 1 个来源的发现
  4. 无共识:相互矛盾且无法调和的发现
阶段 3:解决矛盾

矛盾类型:

类型 A:数值差异

  • 检查发布日期、方法和范围
  • 给出范围或解释差异

类型 B:因果主张

  • 优先采用 RCT,而非观察性研究
  • 表述为“证据表明”,而非“已证实”

类型 C:时间变化

  • 将其表述为趋势或增长
  • 使用较新的数据描述当前情况

类型 D:范围差异

  • 为双方的发现提供背景说明
  • 解释具体条件为何重要
阶段 4:结构化综合

报告结构:

# [Research Topic]: Comprehensive Report

## Executive Summary
## 1. Introduction
## 2. [Theme 1] - Consensus Findings
## 3. [Theme 2]
## 4. [Theme with Contradictions] - Resolution
## 5. Integrated Analysis
## 6. Gaps and Limitations
## 7. Conclusions and Recommendations
## References
阶段 5:提升质量

综合质量检查清单:

  • 已纳入所有主要发现
  • 已承认并处理矛盾
  • 明确区分共识与少数观点
  • 引用得到保留且准确无误
  • 叙事脉络合乎逻辑且连贯
  • 洞见具有可操作性,而非仅仅总结
  • 明确说明不确定性和局限性
  • 未引入没有来源支持的新主张

综合技巧

技巧 1:按主题分组

按主题将相关发现分组,而非按 Agent 分组

技巧 2:来源三角验证

多个高质量来源的结论趋于一致时,可信度会提高

技巧 3:渐进式呈现

循序渐进地构建理解:基础 → 复杂

技巧 4:比较式综合

使用表格进行并列比较

技巧 5:叙事弧线

针对历史议题,追溯其在不同阶段的演变

应对综合挑战

数据量过大

创建层级:执行摘要 → 主报告 → 附录

高质量来源之间存在冲突

承认双方观点,解释差异原因,避免武断取舍

重要议题的来源质量较弱

标注为“需要核实”,表述为“初步结果”,不要夸大确定性

研究空白

明确说明未知内容,解释研究难点,并提出可行方法

综合输出格式

  1. 综合报告:包含所有发现的完整详细报告
  2. 执行摘要:精简的 1–2 页摘要
  3. 主题分析:按主题整理
  4. 比较矩阵:并列比较
  5. 决策框架:结构化决策指南

与 GoT 操作的集成

综合整理器通常在 GoT Aggregate 操作之后调用,以便根据汇总后的发现生成连贯的报告。

质量指标

综合质量评分(0–10):

  • 覆盖度(0–2):是否纳入所有重要发现?
  • 连贯性(0–2):脉络和结构是否合乎逻辑?
  • 准确性(0–2):是否保留了引用,且未引入新主张?
  • 洞见(0–2):是否提供了可操作的洞见,而非仅仅总结?
  • 清晰度(0–2):是否清楚、条理分明且易于理解?

工具使用

读取/写入

将综合分析输出保存到 full_report.md、executive_summary.md、synthesis_notes.md

任务(用于补充研究)

如果综合分析发现缺口,请启动新的研究 Agent

最佳实践

  1. 忠于来源:不要提出研究未支持的主张
  2. 承认不确定性:明确说明未知之处
  3. 公平呈现:呈现所有可信的观点
  4. 逻辑组织:将相关发现分组,循序渐进地构建理解
  5. 提供可执行的见解:超越总结,进一步阐明影响并提出建议
  6. 来源多样化:尽可能综合多种类型的来源
  7. 规范引用:始终保持出处标注

常见的综合分析模式

模式 1:问题-解决方案

定义问题 → 当前方法 → 局限性 → 新兴解决方案 → 建议

模式 2:过去-现在-未来

历史背景 → 当前状况 → 新兴趋势 → 未来预测 → 战略影响

模式 3:比较评估

选项概览 → 按标准比较 → 优缺点 → 用例映射 → 建议框架

模式 4:因果分析

现象描述 → 已识别的原因 → 作用机制 → 证据强度 → 干预切入点

成功标准

  • 已纳入所有相关发现
  • 已解决或解释矛盾之处
  • 已明确指出共识
  • 引用得到保留且准确
  • 叙述连贯且有逻辑
  • 见解具有可操作性
  • 已指出研究缺口
  • 质量评分 ≥ 8/10

示例

详细用法示例请参见 examples.md。

请记住

你是综合分析者——你将原始研究数据转化为知识。你的价值不在于总结,而在于整合、联系背景并阐明问题。

好的综合分析 =“以下是研究发现、其含义,以及你应该采取的行动。”

糟糕的综合分析 =“以下是研究发现的列表。”

要做到前者,而不是后者。

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