
Deep Research
- 88 installs
- 326 repo stars
- Updated February 25, 2026
- wshuyi/deep-research
Helps with ai & agent building tasks.
About
deep-research is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted development.
- deep-research
- AI & Agent Building
- AI-coding skill
Deep Research by the numbers
- 88 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #4,935 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Jul 31, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/wshuyi/deep-research --skill deep-researchAdd your badge
Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.
| Installs | 88 |
|---|---|
| repo stars | ★ 326 |
| Last updated | February 25, 2026 |
| Repository | wshuyi/deep-research ↗ |
What it does
Helps with ai & agent building tasks.
Files
Deep Research(深度调研 8 步法)
将用户提出的模糊主题,通过系统化方法转化为高质量、可交付的调研报告。
核心理念
- 结论来自机制对比,不是「我感觉像」
- 先钉牢事实,再做推导
- 资料权威优先:L1 > L2 > L3 > L4
- 中间结果必须保存,便于回溯和复用
参考文档
| 文档 | 内容 |
|---|---|
templates/intermediate-outputs.md | 中间产物格式模板 |
templates/comparison-framework.md | 对比框架模板 |
templates/fact-card.md | 事实卡片模板 |
templates/report-structure.md | 报告结构模板 |
---
工作目录结构
~/Downloads/research/<topic>/
├── 00_问题拆解.md # Step 0-1 产出
├── 01_资料来源.md # Step 2 产出
├── 02_事实卡片.md # Step 3 产出
├── 03_对比框架.md # Step 4 产出
├── 04_推导过程.md # Step 6 产出
├── 05.5_校验记录.md # Step 6.5 产出(独立 Agent 校验)
├── 05_验证记录.md # Step 7 产出
├── FINAL_调研报告.md # Step 8 产出
└── raw/ # 原始资料存档中间产物格式详见 templates/intermediate-outputs.md
---
资料分层
| 层级 | 资料类型 | 可信度 |
|---|---|---|
| L1 | 官方文档、论文、规范、RFC | ✅ 高 |
| L2 | 官方博客、技术演讲、白皮书 | ✅ 高 |
| L3 | 权威媒体、专家解读、教程 | ⚠️ 中 |
| L4 | 社区讨论、个人博客、论坛 | ❓ 低 |
L4 社区来源(产品对比调研必查):GitHub Issues/Discussions、Reddit、Hacker News
---
执行流程(8 步法)
每步完成后,立即写入对应文件。
Step 0: 问题类型判断
| 问题类型 | 核心任务 | 侧重维度 |
|---|---|---|
| 概念对比型 | 建立对比框架 | 机制差异、适用边界 |
| 决策支持型 | 权衡取舍 | 成本、风险、收益 |
| 趋势分析型 | 梳理演进脉络 | 历史、驱动因素、预测 |
| 问题诊断型 | 根因分析 | 症状、原因、证据链 |
| 知识梳理型 | 系统整理 | 定义、分类、关系 |
Step 0.5: 时效敏感性判断(BLOCKING)
| 敏感级别 | 典型领域 | 资料时间窗口 |
|---|---|---|
| 🔴 极高 | AI/大模型、区块链 | 3-6 个月 |
| 🟠 高 | 云服务、前端框架 | 6-12 个月 |
| 🟡 中 | 编程语言、数据库 | 1-2 年 |
| 🟢 低 | 算法原理、设计模式 | 无限制 |
🔴 极高敏感领域强制规则: 1. 搜索时带时间约束(time_range: "month") 2. 官方源优先(文档、博客、Changelog) 3. 版本号强制标注(禁止「最新版本支持」) 4. 超过 6 个月的博客仅作历史参考 5. 关键信息至少 2 个独立来源确认 6. 直接访问官方下载页面验证(不依赖搜索缓存) 7. 搜索产品支持的协议名称(MCP、ACP 等)
Step 1: 问题拆解与边界界定
把模糊主题拆成 2-4 个可调研的子问题,并明确研究对象边界(人群/地域/时间/层级)。
→ 保存:00_问题拆解.md
Step 2: 资料分层与权威锁定
搜索策略(高敏感领域): 1. 官方源定向搜索(限定官方域名) 2. 官方下载页面直接验证(BLOCKING) 3. 协议/功能名称搜索(BLOCKING) 4. 限时广泛搜索 5. 版本核实 6. 社区声音挖掘(GitHub Issues、Reddit)
适用对象核查(BLOCKING):收录资料前必须验证适用对象与研究边界匹配。
→ 保存:01_资料来源.md(持续更新)
Step 3: 事实抽取与证据卡片
把资料转化为可核验事实卡片,区分「官方说的」和「我推测的」。
→ 保存:02_事实卡片.md(持续更新)
Step 4: 建立对比/分析框架
根据问题类型选择固定维度:
- 通用:目标、机制、输入输出、优劣势、适用场景、成本收益
- 概念对比:定义、触发方式、执行主体、确定性、资源管理、安全边界
- 决策支持:实现成本、维护成本、风险、收益、团队能力要求
→ 保存:03_对比框架.md
Step 5: 参照物基准对齐
确保对比各方定义稳定、公认、无歧义。
Step 6: 从事实到结论的推导链
显式写出「事实 → 对照 → 结论」的推导过程,每个结论都能追溯到具体事实。
⚠️ 推导防护:结论不得悄悄升级事实卡片中的确定性层级。
- 事实卡片写「可能」→ 结论不得写「会」
- 事实卡片写「理论上」→ 结论不得写「实际上」
- 事实卡片 A 说「只有 X 被禁」+ 事实卡片 B 说「Y 可能受影响」→ 结论不得写「X 和 Y 都被禁了」
- 自检:写完每条结论后,回溯引用的事实卡片,确认确定性层级是否一致
→ 保存:04_推导过程.md
Step 6.5: 独立 Agent 校验(BLOCKING)
时机:事实卡片 + 推导过程完成后,写最终报告前。
原则:遵循 CLAUDE.md「计划校验」规范 — 产出者 ≠ 审查者。
执行方式:启动独立 Agent(Task 工具),将 02_事实卡片.md 和 04_推导过程.md 交给 Agent,校验以下维度:
1. 数据准确性:关键数字(价格、版本号、参数规模等)做二次搜索验证,至少抽查 3-5 个核心数据点 2. 推导逻辑:结论是否有跳跃、是否悄悄升级了确定性层级 3. 遗漏检查:是否遗漏了用户关心的关键对比维度
→ 保存:05.5_校验记录.md
铁律:
- ❌ 不得跳过此步直接写最终报告
- ❌ 不得自己校验自己(必须启动独立 Agent)
- ✅ 校验通过 → 继续 Step 7-8;校验发现错误 → 回溯修正事实卡片/推导过程
Step 7: 用例验证(Sanity Check)
用一个典型场景验证结论是否成立,检查有无反例。
→ 保存:05_验证记录.md
Step 8: 可交付化处理
交付三件套: 1. 一句话总结:可在会上直接复述 2. 结构化章节:用小标题切开推导链 3. 证据可追溯:关键事实附出处链接
→ 保存:FINAL_调研报告.md
→ 打包:tar -czvf ~/outcome.tar.gz -C ~/Downloads/research <topic>
---
报告输出结构
# [调研主题] 调研报告
## 摘要
[一句话核心结论]
## 1. 概念对齐
## 2. 工作机制
## 3. 联系
## 4. 区别
## 5. 用例演示
## 6. 总结与建议
## 参考资料详见 templates/report-structure.md
---
质量检查清单
🎯 边界守恒检查(BLOCKING - 防止调研蔓延)
核心问题:调研最容易出的问题不是「查得不够多」,而是「查得太散」。
检查流程:
1. 回顾核心问题:Step 1 拆解的子问题是什么?用一句话写下来。
2. 资料相关性审计:对 01_资料来源.md 中的每条资料,用以下结构化标准判断:
- 「这条资料能回答哪个子问题?」→ 写出对应的子问题编号
- 如果无法对应任何子问题 → 删除,不要心疼
- 如果「有点关系但不直接」→ 降级为补充材料,不进入主报告
- ★ 高风险调研(涉及政策、医疗、法律等):建议使用 Task 工具启动独立 Agent 复核相关性判断(产出者 ≠ 审查者)
3. 事实卡片瘦身:对 02_事实卡片.md 中的每张卡片问:
- 「删掉这张卡片,核心结论还能成立吗?」
- 如果能 → 这张卡片是认知负担,移到附录或删除
4. 报告聚焦检验:最终报告中的每个章节都要能追溯到 Step 1 的子问题
典型症状:
| 症状 | 表现 | 问题 |
|---|---|---|
| 边界蔓延 | 调研 A,顺便查了 B、C、D | 报告臃肿,重点模糊 |
| 资料囤积 | 收集 50 条资料,只用了 10 条 | 浪费时间,增加噪音 |
| 概念发散 | 解释一个概念时引入 3 个新概念 | 读者认知过载 |
| 炫技式延伸 | 「其实还有更深层的机制……」 | 偏离用户实际需求 |
铁律:调研的目标是回答问题,不是展示知识面。
核心检查
- [ ] 所有核心结论都有 L1/L2 级别的事实支撑
- [ ] 对比维度完整,没有遗漏关键差异
- [ ] 有至少一个实际用例验证结论
- [ ] 参考资料完整,链接可访问
- [ ] 每个引用都可被用户直接验证
- [ ] 一句话总结清晰可复述
时效性检查(🔴🟠 敏感领域 BLOCKING)
- [ ] 资料时效性已标注
- [ ] 版本号已明确标注
- [ ] 官方源已优先使用
- [ ] 下载页面已直接验证
- [ ] 协议/功能名称已搜索
- [ ] GitHub Issues 已挖掘
适用对象一致性检查(BLOCKING)
- [ ] 研究边界已明确定义
- [ ] 每条资料都标注了适用对象
- [ ] 事实卡片中无对象混淆
- [ ] 报告中无对象混淆
执行范围与理论风险区分检查(BLOCKING)
核心问题:调研涉及封禁、限制、政策执行等「行动」时,最容易犯的错误是把理论风险等同于实际后果。
错误模式:
- 事实卡片 A 正确记录了「只有 Gemini 被禁用」(确认的实际后果)
- 事实卡片 B 正确记录了「OAuth token 理论上可访问 Gmail/Drive」(安全理由/理论风险)
- 推导过程把 B 的理论范围 → 等同于 A 的执行范围
- 最终报告写成「整个账户生态受影响」← 这是偷换
三层区分(事实卡片和报告中必须明确标注):
| 层级 | 含义 | 标注格式 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 已确认 | 一手用户报告证实发生了 | [已确认] | "Gemini 服务被禁用" |
| 官方理由 | 执行方的解释/动机 | [官方理由] | "OAuth token 可能被滥用于访问更广的 Google 服务" |
| 理论风险 | 技术上可能但未被用户报告证实 | [理论风险] | "Gmail、Drive 等服务可能受牵连" |
检查清单:
- [ ] 涉及封禁/限制/执行动作时,事实卡片是否区分了三层?
- [ ] 推导过程中,是否有从「理论风险」直接跳到「已确认后果」的逻辑跳跃?
- [ ] 最终报告中,执行动作的描述是否严格基于「已确认」层级?
- [ ] 「官方理由」和「理论风险」是否作为分析/解释出现,而非作为已发生的事实?
铁律:「X 在技术上可能发生」≠「X 已经发生」。报告中描述执行后果时,只能使用「已确认」层级的事实。「理论风险」可以作为分析维度呈现,但必须明确标注,不得混入事实性陈述。
典型事故:调研报告说「整个 Google 账户生态可能受影响」(基于 OAuth 理论范围),文章据此写「Gmail、Drive、Cloud 都受牵连——你的数字生活被掐断」。实际上用户报告只有 Gemini/Antigravity 被禁用,Gmail/Drive 完全不受影响。读者亲历者指出错误,作者声誉受损。
---
来源周全性要求
1. URL 可访问性:所有链接公开可访问 2. 引用精确定位:标明具体章节/页码 3. 内容对应性:引用能在原文找到对应 4. 时效性标注:标注发布/更新日期 5. 不可验证信息:标注 [来源受限],不作为唯一支撑
---
最终回复规范
✅ 应该包含:
- 一句话核心结论
- 关键发现摘要(3-5 点)
- 打包文件位置(
~/outcome.tar.gz)
❌ 禁止包含:
- 过程文件列表
- 详细调研步骤
- 工作目录结构
---
版本历史
| 版本 | 变更 |
|---|---|
| v2.1.0 | 新增 Step 6.5:独立 Agent 校验(BLOCKING),写报告前必须校验事实和推导 |
| v2.0.0 | 重构:模板外移到 templates/,SKILL.md 精简 |
| v1.6 | 社区声音挖掘机制 |
| v1.5 | 官方下载页面验证、协议名称搜索 |
| v1.4 | 时效敏感性判断机制 |
| v1.3 | 来源周全性要求 |
| v1.2 | 适用对象核查机制 |
| v1.1 | 中间产物管理 |
| v1.0 | 初始版本 |
对比框架模板
根据问题类型选择对应的对比维度框架。
---
一、概念对比型框架
适用于:技术概念对比、产品对比、方案对比
8 维度对比表
| 维度 | X | Y | 差异说明 |
|---|---|---|---|
| 1. 定义与本质 | |||
| 2. 触发/调用方式 | |||
| 3. 执行主体 | |||
| 4. 输入输出与类型约束 | |||
| 5. 确定性与可重复性 | |||
| 6. 资源与上下文管理 | |||
| 7. 组合与复用方式 | |||
| 8. 安全边界与权限控制 |
使用说明
1. 先填写事实(基于事实卡片) 2. 再填写差异说明(推导) 3. 标注哪些是"决定性差异" 4. 补充缺失维度(如果有)
---
二、决策支持型框架
适用于:技术选型、方案决策、工具选择
决策矩阵
| 维度 | 方案 A | 方案 B | 方案 C | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 实现成本 | ||||
| 维护成本 | ||||
| 学习曲线 | ||||
| 团队经验 | ||||
| 社区生态 | ||||
| 性能表现 | ||||
| 扩展性 | ||||
| 风险评估 | ||||
| 迁移难度 | ||||
| 综合评分 |
风险评估子表
| 风险项 | 可能性 | 影响程度 | 缓解措施 |
|---|---|---|---|
| 高/中/低 | 高/中/低 |
场景适用性
| 场景 | 推荐方案 | 理由 |
|---|---|---|
| 场景 A | ||
| 场景 B | ||
| 场景 C |
---
三、趋势分析型框架
适用于:技术趋势、市场分析、发展预测
演进时间线
[起源阶段] → [发展阶段] → [成熟阶段] → [当前状态] → [未来趋势]
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
[关键事件] [关键事件] [关键事件] [关键事件] [预测依据]PESTEL 分析(外部驱动因素)
| 因素 | 当前状态 | 趋势方向 | 影响评估 |
|---|---|---|---|
| Political 政策 | ↑/↓/→ | ||
| Economic 经济 | ↑/↓/→ | ||
| Social 社会 | ↑/↓/→ | ||
| Technological 技术 | ↑/↓/→ | ||
| Environmental 环境 | ↑/↓/→ | ||
| Legal 法律 | ↑/↓/→ |
竞争格局
| 玩家 | 定位 | 优势 | 劣势 | 动向 |
|---|---|---|---|---|
预测与不确定性
| 预测项 | 时间范围 | 置信度 | 依据 |
|---|---|---|---|
| 短期/中期/长期 | 高/中/低 |
---
四、问题诊断型框架
适用于:故障分析、问题根因、瓶颈诊断
5 Why 分析
问题现象:[描述]
↓ Why?
原因 1:
↓ Why?
原因 2:
↓ Why?
原因 3:
↓ Why?
原因 4:
↓ Why?
根本原因:[Root Cause]鱼骨图分析
┌─ 人员因素
├─ 流程因素
问题 ←──────────────┼─ 技术因素
├─ 环境因素
└─ 工具因素证据链
| 序号 | 症状/现象 | 相关证据 | 指向原因 |
|---|---|---|---|
| 1 | |||
| 2 | |||
| 3 |
解决方案对比
| 方案 | 针对原因 | 实施难度 | 见效时间 | 推荐度 |
|---|---|---|---|---|
| 高/中/低 | 短/中/长 | ★☆☆☆☆ |
---
五、知识梳理型框架
适用于:概念整理、知识体系、领域入门
概念层次结构
一级概念(领域)
├── 二级概念(分类)
│ ├── 三级概念(子类)
│ │ └── 具体实例
│ └── 三级概念
└── 二级概念
└── ...概念关系表
| 概念 A | 关系类型 | 概念 B | 说明 |
|---|---|---|---|
| is-a(继承) | |||
| has-a(包含) | |||
| uses(使用) | |||
| depends-on(依赖) | |||
| conflicts-with(冲突) |
核心概念卡片
## 概念:[名称]
**定义**:[一句话定义]
**本质**:[更深层的解释]
**类比**:[用熟悉事物类比]
**边界**:
- 是什么:
- 不是什么:
**关联概念**:[列表]
**常见误解**:[列表]---
维度选择指南
| 问题类型 | 首选框架 | 核心维度 |
|---|---|---|
| A vs B 区别 | 概念对比 | 机制、触发、输入输出 |
| 该选哪个 | 决策支持 | 成本、风险、场景 |
| 未来会怎样 | 趋势分析 | 驱动因素、演进脉络 |
| 为什么出问题 | 问题诊断 | 症状、证据链、根因 |
| 这是什么 | 知识梳理 | 定义、分类、关系 |
事实卡片模板
用于记录和整理调研过程中抽取的可核验事实。
模板格式
## 事实卡片 #[编号]
**主题**:[所属主题/维度]
**事实陈述**:
[具体的事实描述,使用陈述句,不带主观判断]
**出处**:
- 来源:[文档名称/网站]
- 链接:[URL]
- 章节:[具体章节/段落]
- 获取日期:[YYYY-MM-DD]
**置信度**:[✅ 高 / ⚠️ 中 / ❓ 低]
**置信度理由**:
- ✅ 高:官方文档明确说明
- ⚠️ 中:官方博客/演讲提及,但未正式文档化
- ❓ 低:推测或来自非官方来源
**更名/演变历史**(产品/项目/组织适用):
- 前身:[之前的名称,如有]
- 更名时间:[YYYY-MM-DD]
- 各阶段规模:[如 GitHub stars、用户量等在不同时间点的数据]
- 备注:[更名原因,如商标争议、品牌策略等]
**相关事实**:[关联的其他事实卡片编号]
**备注**:[补充说明、矛盾信息、待验证点]使用示例
## 事实卡片 #001
**主题**:Claude Skills 触发机制
**事实陈述**:
Skills 是 model-invoked(模型调用的),Claude 会根据用户请求与 SKILL.md 中 description 字段的匹配度决定是否启用该 Skill,不需要用户显式调用。
**出处**:
- 来源:Claude Code 官方文档
- 链接:https://code.claude.com/docs/en/skills
- 章节:How skills work
- 获取日期:2025-01-11
**置信度**:✅ 高
**置信度理由**:
官方文档明确说明:"Claude will automatically use relevant skills when they match your request"
**相关事实**:#002(渐进式加载), #003(SKILL.md 结构)
**备注**:与传统函数的显式调用形成对比事实卡片汇总表
| 编号 | 主题 | 置信度 | 关键词 |
|---|---|---|---|
| #001 | 触发机制 | ✅ | model-invoked |
| #002 | 加载方式 | ✅ | progressive disclosure |
| ... | ... | ... | ... |
矛盾信息记录
当发现不同来源的信息有矛盾时,记录如下:
## 矛盾 #M001
**事实 A**:[来源 A 的说法]
**事实 B**:[来源 B 的说法]
**来源对比**:
- A 来自:[来源A的权威级别]
- B 来自:[来源B的权威级别]
**处理方式**:
- [ ] 采信权威更高的来源
- [ ] 两者都保留,在报告中说明分歧
- [ ] 需要进一步验证
**验证方案**:[如何验证哪个是正确的]中间产物模板
00_问题拆解.md
# 问题拆解
## 原始问题
[用户提出的问题]
## 问题类型
[概念对比型/决策支持型/趋势分析型/问题诊断型/知识梳理型]
## 研究对象边界定义
| 维度 | 边界定义 | 说明 |
|------|----------|------|
| **人群** | [明确的群体] | 如:大学生 vs 中小学生 |
| **地域** | [地区限定] | 如:中国高校 vs 全球 |
| **时间** | [时期限定] | 如:2020年后 |
| **层级** | [层面限定] | 如:本科 vs 研究生 |
## 时效敏感性评估
- **敏感级别**:🔴极高 / 🟠高 / 🟡中 / 🟢低
- **判断依据**:[为什么是这个级别]
- **资料时间窗口**:[X 个月/年]
- **优先查阅的官方源**:
1. [官方源 1]
2. [官方源 2]
## 子问题列表
1. [子问题 A:定义与机制]
2. [子问题 B:对比分析]
3. [子问题 C:边界条件]
4. [子问题 D:延伸分析]01_资料来源.md
## 资料 #[序号]
- **标题**:[资料标题]
- **链接**:[URL]
- **层级**:L1/L2/L3/L4
- **发布日期**:[YYYY-MM-DD]
- **时效状态**:✅当前有效 / ⚠️需验证 / ❌已过时
- **版本信息**:[如涉及特定版本]
- **适用对象**:[该资料针对的群体/地域/层级]
- **与研究边界匹配**:✅完全匹配 / ⚠️部分重叠 / 📎仅作参考
- **摘要**:[1-2句关键内容]
- **与子问题关联**:[对应哪个子问题]02_事实卡片.md
## 事实 #[序号]
- **陈述**:[具体事实描述]
- **出处**:[资料#序号] [链接]
- **适用对象**:[该事实适用于哪个群体]
- **置信度**:✅高 / ⚠️中 / ❓低
- **关联维度**:[对应的对比维度]03_对比框架.md
# 对比框架
## 选定的框架类型
[概念对比型/决策支持型/...]
## 选定的维度
1. [维度1]
2. [维度2]
...
## 初步填充
| 维度 | X | Y | 事实依据 |
|------|---|---|----------|
| [维度1] | [描述] | [描述] | 事实#1, #3 |04_推导过程.md
# 推导过程
## 维度 1:[维度名称]
### 事实确认
根据 [事实#X],X 的机制是...
### 对照参照物
而 Y 的机制是...(来源:[事实#Y])
### 结论
因此,X 与 Y 在此维度上的差异是...
### 置信度
✅/⚠️/❓ + 理由05_验证记录.md
# 验证记录
## 验证场景
[场景描述]
## 按结论预期
如果用 X:[预期行为]
如果用 Y:[预期行为]
## 实际验证结果
[实际情况]
## 是否有反例
[有/无,如有则描述]
## 回查清单
- [ ] 初稿结论与事实卡片一致
- [ ] 无遗漏重要维度
- [ ] 无过度推断
## 需要修正的结论
[如有]报告结构模板
根据问题类型选择对应的报告结构。
---
一、概念对比型报告
# [X] vs [Y]:深度对比分析
## 摘要
[一句话核心结论,可直接复述]
例:"X 更像是 [定位A],Y 更像是 [定位B];核心差异在于 [决定性差异]。"
---
## 1. 概念对齐
### 1.1 X 是什么
**官方定义**:[引用官方文档]
**通俗解释**:[用读者熟悉的语言解释]
**为什么存在**:[解决什么问题]
### 1.2 Y 是什么(参照物)
**定义**:[稳定/公认的定义]
**作为对比基准的理由**:[为什么选它做参照]
---
## 2. 工作机制
> 这是区分 X 与 Y 的核心章节
### 2.1 X 的工作机制
[详细描述 X 怎么运行,关键流程是什么]
### 2.2 Y 的工作机制
[简要描述 Y 的机制,作为对照]
### 2.3 机制差异总结
| 维度 | X | Y |
|------|---|---|
| [关键维度1] | | |
| [关键维度2] | | |
| [关键维度3] | | |
---
## 3. 联系(共同点)
> 建立桥梁,避免"完全不一样"的极端论断
1. **[共同点1]**:[解释]
2. **[共同点2]**:[解释]
3. **[共同点3]**:[解释]
---
## 4. 区别(核心差异)
> 按维度逐项对比,重点突出决定性差异
### 4.1 [维度1]:[维度名称]
- **X**:[描述]
- **Y**:[描述]
- **差异影响**:[这个差异意味着什么]
### 4.2 [维度2]:[维度名称]
...
### 4.3 决定性差异总结
最关键的 3 个差异:
1. **[差异1]**:[一句话说明]
2. **[差异2]**:[一句话说明]
3. **[差异3]**:[一句话说明]
---
## 5. 用例演示
> 把抽象落地到具体场景
### 场景:[场景描述]
**如果用 X**:
[具体怎么做]
**如果用 Y**:
[具体怎么做]
**对比**:
[这个场景下,哪个更适合,为什么]
---
## 6. 总结与建议
### 6.1 一句话总结
> 可在会上直接复述
[总结句]
### 6.2 何时选 X
- [场景1]
- [场景2]
### 6.3 何时选 Y
- [场景1]
- [场景2]
### 6.4 注意事项
- [注意点1]
- [注意点2]
---
## 参考资料
### 一手资料(L1/L2)
1. [标题](链接) - [简要说明]
2. ...
### 辅助资料(L3/L4)
1. [标题](链接) - [简要说明]
2. ...
---
## 附录:事实卡片摘要
| 编号 | 事实 | 出处 | 置信度 |
|------|------|------|--------|
| #001 | | | ✅ |
| #002 | | | ⚠️ |---
二、决策支持型报告
# [决策问题]:方案分析与建议
## 摘要
**问题**:[一句话描述决策问题]
**建议**:[推荐方案] + [核心理由]
**前提条件**:[建议成立的前提]
---
## 1. 决策背景
### 1.1 业务场景
[描述需要做决策的业务背景]
### 1.2 关键约束
- 约束 1:[描述]
- 约束 2:[描述]
### 1.3 决策目标
- 主要目标:[描述]
- 次要目标:[描述]
---
## 2. 候选方案概述
### 方案 A:[名称]
[一段话概述]
### 方案 B:[名称]
[一段话概述]
### 方案 C:[名称](如有)
[一段话概述]
---
## 3. 多维度对比
| 维度 | 方案 A | 方案 B | 方案 C |
|------|--------|--------|--------|
| 实现成本 | | | |
| 维护成本 | | | |
| 学习曲线 | | | |
| 性能表现 | | | |
| 扩展性 | | | |
| 生态成熟度 | | | |
---
## 4. 风险分析
### 方案 A 风险
| 风险 | 可能性 | 影响 | 缓解措施 |
|------|--------|------|----------|
| | | | |
### 方案 B 风险
| 风险 | 可能性 | 影响 | 缓解措施 |
|------|--------|------|----------|
| | | | |
---
## 5. 场景化建议
| 如果你是... | 推荐 | 理由 |
|-------------|------|------|
| [场景1] | 方案 A | |
| [场景2] | 方案 B | |
| [场景3] | 方案 C | |
---
## 6. 最终建议
### 6.1 推荐方案
**推荐:[方案名称]**
### 6.2 推荐理由
1. [理由1]
2. [理由2]
3. [理由3]
### 6.3 前提条件
此建议基于以下假设:
- [假设1]
- [假设2]
### 6.4 下一步行动
1. [行动1]
2. [行动2]
---
## 参考资料
[同上]---
三、快速报告模板(简化版)
适用于时间紧张或问题较简单的场景。
# [主题] 调研简报
## 核心结论
[一句话结论]
## 关键发现
1. **[发现1]**:[说明] ([来源])
2. **[发现2]**:[说明] ([来源])
3. **[发现3]**:[说明] ([来源])
## 主要差异/要点
| 维度 | 结论 |
|------|------|
| | |
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## 建议
- [建议1]
- [建议2]
## 参考资料
- [来源1](链接)
- [来源2](链接)---
交付检查清单
完成报告前,确认以下项目:
- [ ] 摘要可复述:一句话总结清晰,老板能转述
- [ ] 结论有支撑:每个核心结论都有事实卡片支撑
- [ ] 来源可追溯:关键引用都有链接
- [ ] 层次清晰:用小标题切分,可快速定位
- [ ] 不确定性标注:推测性结论有标注
- [ ] 用例落地:至少一个实际场景验证
- [ ] 格式一致:表格、列表、标题风格统一