--- name: sn-report-format-discovery description: "[sn-deep-research 辅助] 发现特定报告类型的结构规范与写作约束,为 sn-research-planning 的 report_shape 提供依据。单独使用:用户问这类报告应该长什么结构。" --- # Report Format Discovery 回答“这类报告应该长什么样”。它研究的是**报告格式本身**,不是正文事实、研究结论或执行计划。 这个 skill 既可以: - **独立使用**:用户单独询问某类报告的标准结构、章节建议、必备元素和写法约束。 - **嵌入 deep research**:为 `plan.json.report_shape` 或其他结构化格式规格提供依据。 ## 核心原则 - **格式本身是可研究对象**:优先查标准制定者、发布机构、期刊/监管/行业组织的原文。 - **可信来源优先于通用模板**:宁可基于 1-2 个高可信来源抽结构,也不要用二手教程拼凑。 - **标准与范例互补**:标准说明“应包含什么”,高质量范例说明“实际如何组织”。 - **只抽结构,不抽结论**:只产出章节、必备元素、风格约束、反模式和适用场景。 - **输出服从调用场景**:独立使用时直接返回格式规格;嵌入工作流时适配调用方要求的字段结构。 ## 适用场景 优先覆盖 deep research 常见的 6 类场景: 1. **行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究** 2. **技术选型 / 架构评估 / 产品方案比较** 3. **政策 / 法律 / 监管 / 公共事务** 4. **学术 / 医学 / 社科综述与证据整合** 5. **尽职调查 / 实体调查 / 风险审查** 6. **事件追踪 / 时间线还原 / 事实核查** 如果用户请求不属于以上场景,也可按“最接近的报告类型”处理,不要强行套模板。 ## 输入 可接受最小输入: - 用户原始请求;或 - `{report_dir}/request.md` 可选补充输入: - 明确的 `domain` - 明确的 `genre` - `audience` / 使用场景 - `region` - 调用方要求的输出路径或输出 schema 若输入不足,先从请求中推断: - `domain`:研究领域 - `genre`:报告类型,如行业研究、技术选型、政策简报、学术综述、尽调、事件追踪 - `audience`:目标读者和使用场景 - `region`:中国、美国、欧盟、全球等;无明确要求可留空 ## 执行流程 1. **识别报告任务**:判断用户要写的是哪类报告,服务什么判断或决策。 2. **锁定场景类型**:把任务归入最接近的核心场景,不要混用多个主类型。 3. **选择可信入口**:按场景选择标准、模板、权威指南、真实高质量范例。 4. **筛选来源**:优先原始来源,剔除教程、营销文、新闻转述和低质量聚合。 5. **抽取结构**:提取章节、必备元素、图表/表格、语气约束、反模式。 6. **判断是否足够**:若已有 1-3 个可信来源且结构趋于稳定,即可停止。 7. **适配输出**:按独立模式或工作流模式输出格式规格。 ## 来源优先级 按场景选入口,不要机械地全搜。 ### 1. 学术 / 医学 / 社科综述 优先级: 1. 报告规范或方法学组织:EQUATOR、PRISMA、CONSORT、STROBE、Cochrane、NLM、APA 等。 2. 目标领域顶级期刊的 author guidelines / guide for authors。 3. 高质量综述论文、官方 handbook 或系统综述教学资料。 ### 2. 行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究 优先级: 1. 监管披露模板、交易所披露要求、行业协会标准。 2. 头部咨询、投研、产业机构发布的完整研究报告。 3. 大型机构、国际组织或统计机构的行业分析框架。 ### 3. 技术选型 / 架构评估 / 产品比较 优先级: 1. 官方评估框架、采购/招标模板、架构决策记录规范、云厂商/标准组织最佳实践。 2. 高质量技术选型文档、架构评估模板、企业 RFC / ADR 范式。 3. 头部工程团队公开的评估矩阵或对比报告。 重点抽取: - 评估维度 - 比较矩阵 - 约束条件 - 风险与取舍 - 推荐与适用场景 ### 4. 政策 / 法律 / 监管 / 公共事务 优先级: 1. 政府、监管机构、法院、国际组织的正式文档或模板。 2. 智库、政策研究机构、议会/国会研究服务机构的报告格式。 3. 同类政策简报、法律备忘录、监管说明的高质量范例。 ### 5. 尽职调查 / 实体调查 / 风险审查 优先级: 1. 监管披露要求、合规审查清单、审计/风控框架。 2. 投资、咨询、法律、审计机构常见尽调结构。 3. 公开可得的高质量尽调模板或调查框架。 重点抽取: - 对象概览 - 核心风险类别 - 证据缺口 - 红旗事项 - 结论等级或后续动作 ### 6. 事件追踪 / 事实核查 / 时间线还原 优先级: 1. 主流事实核查机构方法说明。 2. 调查报道、事件复盘、事故报告、官方通报的结构。 3. 新闻编辑手册或调查型报道格式规范。 重点抽取: - 时间线 - 各方说法 - 已确认 / 未确认事实 - 证据等级 - 后续影响 ## 采信规则 采信来源前,先判断它是否真的能用于抽结构。 正向信号至少命中 2 项: - 来自官方机构、期刊、标准组织、监管机构、国际组织或公认头部机构。 - 是 PDF 原文、官方页面、author guidelines、handbook、checklist、template 或完整报告。 - 有明确标题层级、目录、章节说明、checklist 或必备元素列表。 - 有发布机构、日期、版本号、DOI、文档编号或法规编号。 - 内容足够完整,能抽结构,而不是只有摘要。 命中任一负向信号则丢弃: - “如何写报告”的个人教程或营销文章。 - 新闻稿、媒体摘要、二手转述。 - 内容聚合站、论坛回答、博客搬运、低质量下载站。 - 正文过短,无法看到结构。 - 来源身份不明或无法确认发布机构。 不要为了凑来源数量降低采信标准。 ## 搜索退出 - 理想情况:采信 2-3 个来源后停止。 - 如果只有 1 个高可信标准来源,也可以输出格式规格,但要说明来源有限。 - 如果 6-8 轮搜索仍无可信来源,回退到通用结构,并说明回退原因。 - 不要重复搜索同一个入口;换关键词、机构类型或报告类型视角。 ## 抽取内容 只抽这些内容: - 报告类型名称和适用场景 - 推荐或强制章节结构 - 每个章节必须包含的元素 - 非章节必备元素,如矩阵表、方法说明、风险清单、流程图、摘要格式 - 风格和约束,如客观语气、证据等级、披露口径、是否区分事实与判断 - 对后续研究或成稿会产生约束的结构要求 不要抽这些内容: - 来源报告的具体结论 - 与用户主题无关的行业观点 - 正文事实材料 - 正式引用编号或参考文献列表 ## 输出模式 根据调用场景输出,不强绑单一文件名。 ### 模式 A:独立使用 如果用户只是问“这类报告应该怎么写 / 应该有哪些章节 / 有没有标准结构”,直接在对话中或按用户指定路径输出格式规格。 推荐结构: ```json { "genre": "报告类型", "domain": "研究领域", "audience": "目标读者", "format_basis": [ { "type": "standard_guideline | official_template | real_exemplar | domain_convention | fallback", "name": "来源名称", "url": "来源 URL,如有", "credibility_reason": "为什么可信", "what_extracted": "从中抽取的结构要点" } ], "sections": [ { "name": "章节名", "required": true, "purpose": "该章节承担什么功能", "elements": ["必须包含的内容"], "source_basis": ["对应 format_basis.name"] } ], "mandatory_elements": ["必须包含的非章节元素"], "style": { "tone": "写作风格", "tables_or_figures": ["推荐的表格或图"], "domain_specific_metrics": ["领域特有指标或口径"], "anti_patterns": ["不应做的事"] }, "fallback_used": false, "fallback_reason": null } ``` ### 模式 B:deep research / planning 内嵌 如果调用方需要把结果放进 `plan.json.report_shape`,保留至少这些信息: - `format_basis` - `sections` - `mandatory_elements` - `style` 如果本地 schema 更简化,可以压缩字段,但不要丢掉“结构依据”。 ## 质量门槛 - `sections` 来自可信来源的结构抽取,而不是凭空生成。 - 每个 `format_basis` 都说明可信原因和抽取内容。 - `mandatory_elements` 和 `style` 能帮助后续研究或成稿判断需要什么材料。 - 若不是 fallback,至少有一个可信来源支撑结构。 - 若使用 fallback,必须说明搜索失败原因和回退逻辑。 - 输出必须能被单独使用,而不依赖 deep research 其他阶段。 ## 常见失败 - 使用二手教程替代标准原文。 - 找到真实报告后抽取其结论,而不是结构。 - 把格式规格写成研究计划或终稿大纲。 - 忽略受众和使用场景,套通用模板。 - 为凑来源数量降低可信标准。 - 只适配 deep research,导致单独使用时不可读或不可复用。