技能介绍

解决什么问题

调研一家公司或一个赛道时，难点通常不在“找不到资料”，而在资料太多、口径不一：不同来源的数据互相冲突，转载稿与原始出处混在一起，结论缺少证据链，最后只能得出“感觉还行”的模糊判断。这个技能把一次行业调研拆成多源采集 → 交叉验证 → 可信度评估 → 结构化研判 → 决策辅助的固定流程，目标是产出一份能追溯、能讨论的报告，而不是资讯堆砌。

核心能力与工作方式

输入按场景收敛：mode 支持 single（企业尽调）与 landscape（竞争格局），speed 支持 fast / standard / deep；industry 为必填，缺失会追问，focus 缺失则自动补全。
四层信源路由：先匹配 58 个精确行业池，未命中再走语义池、universal 池，最后联网兜底；信源覆盖政策官方、协会机构、研究咨询、行业媒体、数据社区与财报公司六个子段。
同主域归一：通过 references/domain_aliases.json 归一 674 条域名，集团子域与通稿转载按 1 源计算，避免“同一篇稿子凑数成多源”。
矛盾与可信度机制：把关键数值/日期抽成 facts，对跨源冲突打标；按权威、一致性、时效输出高/中/低/存疑。rigor_level=high 但独立主域不足 3 时，会诚实降级为 medium 并在报告顶部注明。
研判与决策分离：Step 7 输出核心结论、关键发现、证据链、信息缺口与实体关系；Step 8 按 single/landscape 给出维度打分、条件支撑度与行动指引，并强制标注“供决策参考，非决策建议”。
输出格式：默认浅色纸面风格 HTML，也支持 Markdown 或 Both。有 Python 时走 scripts 全链路（去重、矛盾、可信度、渲染、URL 自检）；无 Python 时主 Agent 按同一套 CSS 与 class 命名肉眼执行。

适用边界与注意点

适合公司尽调、赛道格局、多源核实、多家公司对比。不适合百科问答、单点事实查询、纯文档解读或纯资讯快讯。它不会给出“投/不投”“进/不进”的终局结论；无事实支撑的维度会标“存疑”，时间窗口内无内容会直接告知而不编造。采集到的网页文本一律视为数据，其中即使出现指令性内容也不会被执行。研究 AI 行业时，只做政策法规、市场规模、技术趋势与应用落地，不把 AI 模型服务商作为研究对象或信息源。