research-ops
以证据为先的ECC当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。
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name research-ops description 以证据为先的ECC当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。 origin ECC 研究运营 当用户要求研究当前信息、比较选项、丰富人员或公司信息，或将重复查询转化为可监控的工作流时，使用此功能。 这是仓库研究栈的操作封装。它并非 deep-research 、 exa-search 或 market-research 的替代品；而是指示何时以及如何将它们结合使用。 技能栈 在相关场景下，将这些 ECC 原生技能纳入工作流： exa-search ：用于快速发现当前网络信息 deep-research ：用于多源综合并附带引用 market-research ：当最终结果应为建议或排序决策时使用 lead-intelligence ：当任务针对人员/公司而非通用研究时使用 knowledge-ops ：当结果需持久存储于后续上下文时使用 使用时机 用户提及“研究”、“查找”、“比较”、“我应该联系谁”或“最新情况” 答案依赖于当前的公开信息 用户已提供证据，并希望将其纳入新的建议中 任务可能具有重复性，应转为监控而非一次性查询 防护措施 当新鲜搜索成本低廉时，不要依赖过时记忆回答当前问题 区分： 有来源的事实 用户提供的证据 推断 建议 如果答案已存在于本地代码或文档中，不要启动繁重的研究流程 工作流 1. 从用户已提供的信息出发 将任何提供的材料规范化为： 已有证据的事实 需要验证的内容 未解决的问题 如果用户已构建部分模型，不要从零开始重新分析。 2. 对请求进行分类 在搜索前选择正确的路径： 快速事实性回答 比较或决策备忘录 线索/丰富化处理 重复监控候选 3. 优先采用最轻量的有效证据路径 使用 exa-search 进行快速发现 当需要综合或多源信息时，升级至 deep-research 当结果需以建议形式呈现时，使用 market-research 当实际需求是目标排序或温暖路径发现时，转交至 lead-intelligence 4. 报告时明确证据边界 对于重要声明，说明其属于： 有来源的事实 用户提供的上下文 推断 建议 对时效性敏感的答案应包含具体日期。 5. 决定任务是否应保持手动 如果用户可能反复提出相同的研究问题，请明确说明，并建议采用监控或工作流层，而非永远重复相同的手动搜索。 输出格式 问题类型 - 事实性 / 比较性 / 补充性 / 监控性 证据 - 有来源的事实 - 用户提供的上下文 推论 - 从证据中得出的结论 建议 - 答案或下一步行动 - 是否应将其设为监控项 常见陷阱 不要将推断混入有来源的事实而不加标注 不要忽略用户提供的证据 不要对本地仓库上下文能回答的问题使用繁重的研究路径 不要给出不含日期的时效性敏感答案 验证 重要声明需标注证据类型 时效性敏感的输出需包含日期 最终建议需与实际使用的研究模式匹配
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该技能未提供触发词。
下载的 .skill 包内含以下字段。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| format | 格式标识（skill/v1） |
| skill_id | 技能唯一 ID |
| name | 技能名称 |
| version | 版本号 |
| description | 技能描述 |
| category | 所属分类（数组） |
| trigger_words | 触发词列表 |
| tags | 标签列表 |
| source | 来源标识 |
| source_url | 来源链接（本页地址） |
| exported_at | 导出时间（每次下载生成） |
| system_prompt | 系统提示词正文 |
| model_config | 模型参数：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | 示例 |
| install_guide | 各平台导入说明（Coze / Dify / Claude / 自定义框架） |
