Community研究与数据分析github.com

DanMcInerney/social-search

研究有限的公共来源范围,然后返回一份独立的排名评估。

social-search 是什么?

该技能旨在通过系统化的研究流程,对受限的公共来源范围(如社交媒体、公开资料等)进行深度分析,最终生成一份独立的、经过排名的评估报告。它适用于需要从有限信息源中提取关键洞见的场景,例如开源情报调查或竞争对手分析。技能的核心工作流分为三个阶段:首先,根据用户提给的范围和问题,将研究任务拆分为多个独立分配项(每个分配项对应一个信息源或子问题),并确保各分配项共享相同的原始来源检查以避免重复劳动;其次,按截止日期异步收集每个分配项的实际结果,对于未完成或失败的分配项记录为缺口;最后,将所有证据、缺口以及剩余边界信息合并,调用排名评估子技能,生成一份统一的、按贡献度排序的评估报告。技能支持任意数量的分配项(N个),每个分配项由独立工作者执行,最终由单个评审者汇总。其关键设计理念包括:通过共享库上下文和证据合同确保一致性,通过分组重叠范围提高效率,并通过严格的截止时间管理保障整体时间预算。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/DanMcInerney/orchflows/tree/main/example-workflows/social-search/skills/social-search

Installed? Explore more 研究与数据分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

在你喜欢的 AI 中提问

打开一个已预加载此 Agent Skill 的新对话。

文档

保持在调用者的上下文中。重用或建立库上下文。

重用所提供的证据,依据证据合同。仅对未满足的范围分配收集任务,根据每个分配任务对问题的贡献度进行选择,并保留所请求的来源和日期。将重叠的范围分组,以避免不同的工作者重复相同的调查。共享原始来源检查由一个所有者负责;其他分配任务收集不同的证据,将规范的线索传递给该所有者,并重用其支持。

将调用者的边界划分为多个分配任务。总时间限制包括证据编写、收集和最终审查:在设置读取和交付截止日期时,为这些活动预留时间。共享问题、输出要求、所有权和截止日期;为每个分配任务提供独立的证据目录。

在此处为每个分配任务调用 search-site,并推迟收集。在收集之前启动独立的分配任务,在容量和共享提供者限制范围内进行。

按每个分配任务的交付截止日期收集其实际结果;停止未完成的工作者,并保留部分工件,将缺失或失败的分配任务记录为缺口。

调用 rank-evidence 一次,传入问题、所有提供的和返回的证据及缺口、剩余边界以及报告位置。

返回评估结果。对于 N 个分配任务,工作流使用 N 个工作者和一个评审者。

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

相关技能