潮汐深度研究 6D
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_208026f3/chaoxi-deep-research-6d。
技能介绍
解决的问题
Deep Research 类提示词常把“研究主题”“假设”“质量要求”拆成多个顶层模块，导致后续研究 agent 执行时目标、来源标准、交付格式相互分散。这个技能把研究需求收敛成一套可直接执行的提示词：不直接给答案，而是生成给另一个 AI 研究 agent 使用的任务指令。
如何工作
核心能力是把用户给出的粗略主题改写为 D1–D6 六段式提示词：D1 Define 放入研究目标、默认假设与边界；D2 Decompose 明确维度、地区、对象或问题；D3 Design Fields 定义需要收集的字段和完整标准；D4 Discover 规定多源检索渠道、来源质量与排除规则；D5 Digest 约束去重、核验、冲突处理和引用规范；D6 Deliver 指定表格、报告或建议方案等交付形式。
技能会先识别决策场景、受众和预期交付物，再设计搜索计划，避免“先找资料、后想结论”。如果缺少关键细节，它会做保守假设并写入 D1，只在缺失内容实质改变研究范围时追问。
适用边界与注意点
该技能适合把市场分析、产品调研、政策法规、学术研究或工程材料研究整理成结构化研究任务。它不替代最终事实核验，生成内容仍是提示词而非研究答案。输出默认使用中文，除非用户要求其他语言；若领域涉及法律、标准或实验参数，应在 D4–D6 中补充可验证来源、引用格式和不确定性说明。
使用场景
- 市场竞品调研：把玩家、定价、渠道、客群和趋势证据整理成 D1–D6 研究提示词。
- 产品用户调研：围绕场景、痛点、功能对比和证据可信度，生成字段与交付要求。
- 政策法规调研：明确辖区、生效日期、原始法规、执法机构与合规影响，输出可执行提示词。
- 学术技术研究：写入定义、方法、基准论文、数据集、评估指标与可复现性约束。
适合人员
- 需要把竞品、渠道和趋势资料整理成研究任务的行业分析师
- 要给用户场景、痛点和功能对比做证据汇总的产品经理
- 需要梳理法规适用边界、生效日期和合规影响的法务研究员
- 要复现论文实验并核对方法、数据集与指标的数据科学家
相关技能
基于诊断、结构分层、设计模式与指令精简，优化现有 Skill 的触发、流程与 Token 消耗。
基于 STOM 方法论审计任意 SKILL.md 的规模、密度、分层、架构与弱模型适配性，并给出可执行的瘦身优化方案。
Agent 驱动的思考涟漪引擎，适合深度推演、头脑风暴和超长任务降级执行；通过多轮真实推理、新颖性自评、状态持久化与断点续跑，只输出高价值发现。
将模糊需求转化为包含角色、任务、上下文、约束的结构化提示，仅输出可直接使用的 Prompt，不执行任务。