建立符合官方規格的 Claude Code skill:蒐集需求、產出正確格式的 SKILL.md、驗證命名與描述規則、套用 Progressive Disclosure 結構。適合在新增 skill 或 slash command 時使用。
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通用研究工作流:定義研究問題、蒐集多元來源、競品分析、文獻整理、合成洞察並產出結構化報告。適合在進行市場調查、競品分析、技術選型評估、或需要系統整理資訊時使用。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
用 5W1H 框架釐清:
What:要了解什麼?
Why:為什麼需要這個資訊?(決策是什麼)
Who:研究對象是誰?
When:時效性?(過去 1 年 / 3 年 / 歷史)
Where:地理範圍?
How:量化還是質化?
若是技術/產品決策,改用 RFC 格式:
問題:[一句話描述]
限制:[不能違反的約束]
成功標準:[如何評估結論好壞]
| 來源類型 | 範例 | 可信度 |
|---|---|---|
| 一手來源 | 官方文件、研究報告、財報 | ★★★★★ |
| 二手來源 | 媒體報導、分析師報告 | ★★★☆☆ |
| 社群來源 | Reddit/HN/Slack 討論 | ★★☆☆☆ |
| AI 摘要 | ChatGPT/Claude 整理 | 需驗證 |
搜尋策略:
優先:site:官方網站 / filetype:pdf / 學術數據庫
次優:Google Scholar / arxiv / Semantic Scholar
補充:Twitter/X / Reddit / 專業社群
功能矩陣:
| 功能/維度 | 我方 | 競品 A | 競品 B |
|---------|-----|-------|-------|
| [功能 1] | | | |
| [價格] | | | |
| [市場] | | | |
定位圖(選 2 個最重要維度):
高價格
│ 競品A ● ● 我方
│
├──────────────────────→ 功能豐富
│
│ ● 競品B
低價格
SWOT 分析:
優勢(S):[內部正面因素]
劣勢(W):[內部負面因素]
機會(O):[外部正面環境]
威脅(T):[外部負面環境]
從資料到洞察的轉換:
數據:[事實/數字]
→ 模式:[重複出現的規律]
→ 洞察:[為什麼這個規律存在]
→ 行動:[這個洞察意味著什麼決策]
## 研究報告:[主題]
**研究問題**:[一句話]
**資料截止**:[日期]
**來源數量**:[X 個來源]
### 執行摘要
[3-5 個最重要的洞察,可直接用於決策]
### 發現
#### [主題 1]
[詳細發現 + 來源]
#### [主題 2]
...
### 競品分析(如適用)
[功能矩陣 / 定位圖]
### 建議
[基於研究的具體行動建議,標注信心水準:高/中/低]
### 資料來源
[編號列表]
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概要と使いどころ
建立符合官方規格的 Claude Code skill:蒐集需求、產出正確格式的 SKILL.md、驗證命名與描述規則、套用 Progressive Disclosure 結構。適合在新增 skill 或 slash command 時使用。
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啟動 Agent Team 模式,多個 worker 平行處理任務並共享發現。適用於大型重構、codebase 遷移、全面審查。
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分析 claude.com/blog 的新文章,提取可操作洞察並更新 workspace 設定。手動調用。
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分析當前專案的 Claude Code session 資料,產出 context 效率報告(模型用量、工具效率、委派比例、TodoWrite 使用率)。搭配 context-management.md 使用。
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追蹤並計算當前 session 的 Token 使用量和花費(USD)。產出前後對比報告,幫助使用者了解 workspace 優化的實際效益。
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系統性 debug 工作流:捕捉錯誤、分析日誌、關聯跨系統 pattern,產出有根因與修復驗證的報告。適用於 bug、test 失敗、生產異常。
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