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research-briefing

by cklxx

elephant.ai provides a Go backend and Next.js dashboard built around a shared Think → Act → Observe loop. The alex CLI/TUI, HTTP + SSE server, and web UI run the same runtime so operators and automation stay in sync.

8🍴 1📅 Jan 24, 2026

SKILL.md


name: research-briefing description: 快速梳理调研问题、提炼事实与不确定性、给出后续实验/访谈/数据拉取建议的通用调研简报模板。

调研简报(问题→证据→结论/空白)

When to use this skill

  • 需要把分散的资料或搜索结果整理成可决策的简报。
  • 需要明确“已知事实、假设、不确定性、下一步验证计划”。

必备输入

  • 目标与决策场景:要解决什么问题/做什么决定?
  • 具体问题列表:优先级、成功判准、时间约束。
  • 已有资料:链接、数据、专家访谈要点;可信度或偏差。
  • 输出受众:高层/技术/运营?期望篇幅与语言。

工作流

  1. 聚焦问题:重写 1–3 句问题陈述 + 成功标准;列出优先级。
  2. 梳理证据:按问题归档来源(数据/文档/访谈),记录出处与时间;标记可信度或潜在偏差。
  3. 分析与判断
    • 提炼关键发现(事实 + 解释 + 影响)。
    • 区分“事实 vs. 假设 vs. 未证实风险”。
    • 发现矛盾或缺口时,写出需要的额外数据/实验。
  4. 输出结构
    • TL;DR(3–5 条结论或洞见,含影响与建议)
    • 关键发现(按问题分组,带证据引用)
    • 不确定性与风险(缺失数据、样本偏差、时间敏感信息)
    • 下一步计划(要验证什么、怎么做、由谁、截止时间)
    • 附录:来源列表、引文、数据口径说明。
  5. 质量检查:引用可追溯;数字注明口径/时间;明确“我不知道”或“仍需验证”的部分。

输出格式示例

以 Markdown 段落和列表呈现;引用来源时用括号标注 (来源/时间),若为假设则标记 [假设];建议用表格列出“问题 / 关键发现 / 证据 / 风险 / 推荐行动”。

最终检查清单

  • 每条结论都可对应到具体证据或注明是假设。
  • 已标注缺口与下一步验证方式。
  • 读者无需额外上下文即可理解背景、结论与推荐行动。

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