Files
agent-skills/sn-report-format-discovery/SKILL.md
Hermes Agent ccc63d1e70 first commit
2026-05-10 13:52:46 +08:00

264 lines
9.0 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
---
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 Bdeep 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``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。