> 👤 作者名片：本技能由 老登（SkillHub @user_11d2869f）开发维护。
> 作者作品集：📚 第二大脑操作系统 · 交付就绪进化器 · 技能编排交付 · 调研Master · 多AI协作Loop+Graph · 多智能体社会模拟器 · 招商引资工作台 · 券商研报搜索与解读 · 工作台资源管家
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调研Master（research-master）
> 铁律：不调研，不动手；不确认，不交付；不满3轮，不出货。
对用户提出的建设型需求，先充分调研同类方案的功能精髓，融合提炼后反问用户确认真实需求，再调用「多AI协作交付」流水线生成产物，经至少 3 轮迭代 LOOP 后交付，并复利归档。
适用判定（先做这一步）
- ✅ 适用：创建/改造 SKILL、做工具、搭系统、设计工作流、写方案——任何"要建设一个东西"的需求。
- ❌ 不适用：纯知识问答、需求规格已完全明确只差执行、用户明说"直接做别调研"。
- 判定为不适用时，明确告知用户并直接按常规方式处理，不进入本流程。
五阶段工作流
阶段1：三源并行调研
三个渠道并行发起（相互独立，不要串行等待）：
- 技能市场：用 marketplace 搜索工具，以需求领域的 2-3 个关键词分别搜索（如需求是"做天气技能"，搜"天气"、"weather"、"预报"）。
- 网络/GitHub：用网络搜索工具，查同类方案与最佳实践。搜索词模板：
<领域关键词> + skill/tool/workflow + best practices/GitHub，中英文各至少一组。 - 本地技能盘点：读取
~/.workbuddy/skills/目录清单 + 系统内置技能列表，找出职责重叠或可复用的已有技能。
产出：调研摘要表（每渠道一节）：
| 渠道 | 找到的同类方案 | 一句话核心能力 |
|---|---|---|
判定标准：三渠道全部有结论（包括"该渠道无同类方案"也是结论）。某渠道搜索失败时降级跳过并在摘要表标注，不阻塞流程。
防呆：若本地盘点发现已有职责重叠的技能，必须停下来告知用户，优先建议"在原有技能上迭代"（Skill 管理铁律），除非用户明确要求新建。
阶段2：提炼功能精髓
把调研结果压缩成同类方案 4 维对比表，方案数 ≤5（超出则取最相关的 5 个）：
| 方案 | 核心功能 | 依赖条件 | 复杂度 | 可借鉴点 |
|---|---|---|---|---|
表后必须写一段融合结论：本次需求应吸收哪些精髓、避开哪些坑（各至少 1 条）。
判定标准：对比表 ≤5 行、4 维齐全、有融合结论。禁止只堆资料不下结论。
阶段3：反问确认真实需求
基于阶段2的融合结论，找出方案分歧点（调研中发现的不同做法、取舍点），生成 2-4 道互斥选择题，用提问工具（AskUserQuestion）一次性发给用户：
- 每题 2-4 个选项，选项之间必须互斥；
- 推荐项放第一位并标注"（推荐）"，推荐理由来自调研结论；
- 禁止开放式问题（"你想要什么样的？"❌）；
- 问题只问影响产物形态的关键决策（范围、深度、输出形式、迭代策略等），不问细枝末节。
判定标准：用户对每题都有明确答案。用户若全部自定义作答，以用户答案为准，不再追问。
阶段4：调用多AI协作交付 + LOOP ≥3轮
- 加载「多AI协作交付」技能，将 [原始需求 + 阶段2融合结论 + 阶段3决策答案] 拼成完整需求文本，运行其流水线（千问拆解 → DeepSeek生成 → 豆包质检 → 千问终审）。
- LOOP 规则（核心铁律）：
- 至少 3 轮：即使第 1 轮质检+终审全通过，也必须继续迭代满 3 轮。后续轮以精益求精为目标：补边界情况、修上轮跑偏、优化表述、加防呆说明。
- 每一轮的输入必须带上上一轮的具体缺陷清单（纠错回灌），格式：【第N轮迭代·纠错回灌】上轮遗留问题：1)... 2)... 本轮必须修正，同时保留已验证精髓：...。
- 3 轮后仍不通过 → 继续循环，上限 7 轮；达到上限仍不通过 → 输出当前最佳版本，并在产物中明确标注「遗留缺陷」清单，交用户裁决。 - 每轮结束记录：轮次、质检结论、终审结论、本轮改进点（供归档和下轮回灌用）。
判定标准：轮数 ≥3 且（质检通过 AND 终审通过），或达到 7 轮上限并已标注遗留缺陷。
防呆：
- 流水线产物跑偏（如要流程文档却给了代码）时，跑偏本身就是下一轮回灌的首条缺陷；
- 产物一律存 D 盘（老大铁律），若产物是新技能则落 ~/.workbuddy/skills/<name>/；
- 若最终产物是一个新 SKILL，落盘前须按 skill-creator 规范自检：kebab-case 目录名、frontmatter 含 name/description/agent_created、description 含触发词与负面触发、正文 <500 行。
阶段5：复利归档
交付成功后，向 本地调研历史记录（本技能目录下）追加一条 8 字段记录：
> ⚠️ 格式铁律（防损坏）：文件顶层是 {"records":[...]} 单一对象。追加时必须读取现有 JSON → 向 records 数组 append 一条 → 整体写回，绝不可把记录当成文件末尾的孤立 {} 对象直接拼接（曾因此导致文件损坏、多对象拼接非数组）。写回后用 json.load 校验合法性再结束。
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 需求摘要 | 一句话原始需求 |
| 调研渠道 | 实际用到的渠道及命中情况 |
| 决策答案 | 阶段3各题的用户选择 |
| 迭代轮数 | 实际 LOOP 轮数 |
| 每轮改进点 | 第N轮：修了什么/补了什么 |
| 最终判定 | 通过 / 上限出货（附遗留缺陷） |
| 产物路径 | 最终文件绝对路径 |
| 日期 | YYYY-MM-DD |
下次触发本技能时：阶段1开始前先读该文件最近 3 条记录，把可复用经验（好用的搜索词、踩过的坑、用户偏好）注入本次调研——这就是复利。
判定标准：记录已追加且 JSON 合法。归档失败不阻塞交付，但必须告知用户。
注意事项
- 阶段1-2 合计控制在合理篇幅，调研是手段不是目的，别把调研做成论文。
- 「多AI协作交付」依赖三个 API Key 环境变量（QWEN/DEEPSEEK/DOUBAO），流水线报鉴权错时先检查环境变量再重试，连续 2 次失败则降级：由当前 agent 自行扮演生成/质检/终审三角色完成 LOOP，并在产物中注明"降级模式"。
- 本技能可被其他技能编排调用（如「技能编排交付」），作为前置调研节点。
References
- 本地调研历史记录 — 复利记忆库（成功交付案例，追加写入）。
