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Skill v1.0.0
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PublishedApril 29, 2026 at 07:32 PM
Content Hashsha256:52b5f0712c5e55d1...
Git SHA3d1d7c7e6ec6
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SKILL.md · 133 lines · 3.2 KB
version: "1.0.0" name: topic-research description: | 给定一个选题,自动搜集多源信息,整理成结构化素材。 触发词:「调研XX」「搜集XX的资料」「research XX」「调研选题」。 triggers:
- 调研
- 搜集资料
- research
- 调研选题
output_schema: type: object properties: topic: { type: string } core_facts: { type: array } 各方观点: { type: object } key_data: { type: array } 争议点: { type: array } background: { type: string } sources: { type: array } tools:
- web_fetch
选题调研
收到选题后,按以下步骤执行。
Step 1: 多源搜索
搜索顺序:
- X/Twitter - 搜索相关讨论,提取观点和情绪
- 新闻源 - web_fetch 抓取核心文章,提取事实和数据
- Reddit/HN - 搜索深度讨论
- 中文平台 - 知乎、36氪等(如适用)
Step 2: 提取关键信息
从搜索结果中提取:
- 核心事实:这件事到底发生了什么?
- 各方观点:支持方说什么?反对方说什么?
- 数据支撑:有没有具体数字?
- 争议点:最大的分歧在哪里?
- 背景信息:这件事的前因是什么?
Step 3: 整理输出
保存到 ~/.openclaw/workspace-self_media/research/YYYY-MM-DD-选题名.md
输出格式
json
{"topic": "AI编程工具爆发","core_facts": ["GitHub数据显示AI编程工具年增300%","中小企业采纳率不足20%"],"各方观点": {"支持方": ["工具提升效率", "开发者工作方式改变"],"反对方": ["学习成本高", "团队工作流难改"]},"key_data": ["300%年增","20%采纳率","42.5分抽象推理(vs 头部76分)"],"争议点": ["工具爆发≠团队升级","技术采纳率低于预期"],"background": "AI编程工具从2023年开始爆发...","sources": [{"name": "GitHub年报", "url": "https://github.blog/..."},{"name": "TechCrunch文章", "url": "https://techcrunch.com/..."}]}
注意
- 信息需要交叉验证,不采用单一来源
- 区分事实和观点
- 标注信息来源
- 字数控制在 500-800字
示例
输入
调研:AI编程工具爆发但团队采纳率低
输出
json
{"topic": "AI编程工具爆发但团队采纳率低","core_facts": ["GitHub数据显示AI编程工具使用率年增300%","中小企业采纳率不足20%","Arena评测Muse Spark排第三但抽象推理仅42.5分"],"各方观点": {"支持方": ["工具是未来,不接受会被淘汰","已经采纳的团队效率提升显著"],"反对方": ["学习曲线太陡,团队不愿意改","现有工作流稳定,没必要换"]},"key_data": ["300%年增","20%采纳率","头部模型抽象推理76分","Muse Spark 42.5分"],"争议点": ["排名vs具体能力","工具爆发vs组织采纳"],"background": "AI编程工具从2023年开始爆发,GitHub Copilot引领...","sources": [{"name": "GitHub年报2025", "url": "https://github.blog/ai-report-2025"},{"name": "Arena评测报告", "url": "https://arena.com/q1-2026"}]}