agentleFS
wang-xiaochuanwang-xiaochuan/706-skills/medium-research-report-harness/SKILL.md

medium-research-report-harness

Skill0 starsChanged 29 days agoMITView on GitHub

Build, continue, restructure, audit, translate, and package evidence-rich medium-length research reports, usually about 8,000–40,000 Chinese characters or 5,000–25,000 English words. Use this skill whenever the user asks for a 中型研究报告、叙事研究、研究型长文、约一万字且多引用的文章、案例目录或法规年表、一步一步的 research harness、先收集再写作再事实核查,或要求把研究做成中英双语 HTML/Word/PDF 分享包—even when they do not explicitly call it a skill. It is designed for mixed local and web corpora, source-graded claims, narrative continuity, appendices, images, revision conservation, and publication QA. Do not use it for a one-paragraph answer, a pure translation, or a short activity recap with no research apparatus.

Files
SKILL.md

Medium Research Report Harness

把一次容易失控的长研究,变成一个可恢复、可审计、可继续迭代的双轨生产系统。

它不是固定文章模板。它管理的是研究从问题到证据、从证据到叙事、从叙事到出版的生命周期。

运行初始化与校验脚本需要 filesystem、rg 和 Python 3;DOCX/PDF 交付可再调用 documents、pdf 或等价本地渲染工具。

1. 核心模型

始终维护三层,不能混成一个文件夹:

  1. 证据轨:原始语料、抽取文本、检索日志、来源登记、案例/政策/事件母表、未知项与排除记录。
  2. 叙事轨:预写作、结构方案、内容守恒、章节论证卡、母语正文、翻译稿、声口与逻辑审计。
  3. 出版层:图片登记、注释、HTML、Word、PDF、紧凑附录、完整研究包和项目方阅读包。

证据轨回答“我们凭什么这样写”;叙事轨回答“读者为什么愿意一路读下去”;出版层证明“交付物真的能打开、能引用、能发送”。

2. 开始前的最短读取路径

每次触发后:

  1. 读取当前工作区的 AGENTS.md、bootstrap、README、current-state 或用户指定权威文件。
  2. 读取 references/stage-workflow.md,选择阶段和执行模式。
  3. 若涉及事实、案例目录、法规或统计,读取 references/evidence-model.md。
  4. 若涉及重写、提纲、声口或逻辑,读取 references/narrative-and-audit.md。
  5. 若涉及 HTML、Word、PDF、图片或分享包,读取 references/publication-packaging.md。
  6. 只有在需要理解这套方法为何如此设计时,才读取 references/cohousing-v13-retrospective.md。

不要为了“了解项目”一次性加载所有语料。先读控制面和登记表,再按当前阶段选择原件。

3. 判断执行模式

将用户请求归入一种模式,并写入 goal.md:

  • plan_only:只设计研究路径和产出物。不得开始抓取、写正文或外部写入。
  • staged:每个重要阶段交付后等待用户确认。适合尚未锁定范围、叙事方向或隐私边界的项目。
  • continuous:用户明确要求“不要停”“自动执行”“从收集做到交付”时,连续推进所有可安全执行的阶段;只有缺少会改变结果的授权或事实时才停。
  • revision:已有长稿,目标是审计、重编或双语出版。先冻结基线和建立内容守恒矩阵,不能直接在旧稿上做伪结构改写。

模式决定停不停,不改变证据标准。

4. 初始化 Harness

新项目优先运行:

python3 <skill-dir>/scripts/init_harness.py \
  --root /absolute/path/to/project \
  --title "项目标题" \
  --slug project-slug \
  --mode staged \
  --primary-language zh-CN \
  --audience "目标读者"
python3 <skill-dir>/scripts/check_harness.py /absolute/path/to/project

脚本拒绝覆盖非空目录。已有项目不要强行套模板:先把现状映射到同一组逻辑文件,再运行校验。

Harness 的控制面是:

  • goal.md:目标、读者、范围、证据边界、产出物与完成条件。
  • state.csv:阶段状态;进行中时恰好一个 ACTIVE,此前为 PASSED,以后为 LOCKED。
  • decisions.md:用户修正、重要假设、命名与删除决定。
  • audit/audit-summary.md:所有门禁的当前结论。

推进阶段前运行:

python3 <skill-dir>/scripts/advance_stage.py /absolute/path/to/project \
  --handoff relative/path/to/completed-handoff

该脚本只在当前阶段要求的交接文件存在且非空时推进。

5. 十四阶段生命周期

ID阶段核心交付通过条件
00Scopegoal.md、术语和读者边界目标、长度、语言、输出、隐私和停止条件明确
01Corpus原件归档、manifest、可检索派生文本原件未被改写;哈希、来源、时间可追溯
02Evidence map来源登记、证据等级、claim register自述、第三方、政策、口述和推论分开
03Coverage检索协议、地域/时间/平台矩阵、日志每个计划单元有结果或有记录的未命中
04Structured research案例、法规、事件、未知项、排除表ID 唯一、状态词受控、每行有证据或明确 unknown
05Prewriting时间、话语、物与空间、情感、组织、上下文、品味、数据事实、张力、沉默、冲突和盲区均被抽取
06Architecture叙事 arc、详细 outline、内容守恒矩阵不是只换标题;旧内容逐项有去向
07Primary draft母语完整初稿、章节论证卡每章有论点—证据—机制—边界—转场链
08Research audit事实、引文、统计、脚注、链接和隐私审计硬事实可追溯;未知项没有被写成结论
09Narrative audit连接性、逻辑、声口、AI 腔、重复和节奏审计案例服务于机制,不是项目名录式堆砌
10Visuals图片资产、caption、来源与图文对应图为论证工作;无错图、断图或公共稿内部备注
11Translation第二语言全文与术语表标题、图序、注释、概念解释和证据边界对齐
12PublicationHTML、Word、可选 PDF、独立附录文件可打开;HTML/Word/PDF 通过技术与视觉检查
13Release完整研究包、项目方阅读包、ZIP、README单一当前版本、无旧稿残留、压缩包通过解压测试

详细动作与交接文件见 references/stage-workflow.md。

6. 证据轨的硬边界

执行研究时遵守以下原则:

  • 让每条可公开核实的主张拥有稳定 source_id;引用次数和来源登记总数分别统计。
  • 项目自述证明“项目怎样描述自己”,不自动证明效果、规模、代表性或长期存续。
  • 单一口述保留记忆与措辞;地址、年份、产权、合同和行政过程未核时不得扩写成城市通史。
  • unknown 是正式数据,不是等待模型补齐的空格。
  • “网页未找到”“检索未命中”“近期停更”分别不是“不存在”“当地没有”“已经关闭”。
  • 聚合总量、项目节点、品牌门店、参与人数、床位和实际入住不能相加。
  • 法律原文、政府政策、智库作者文章、新闻解读和作者推论分层。
  • 具名人物目录不是默认附录。涉及住客、邻居、普通员工或照护者时,先做隐私与公共利益判断。

字段与等级模板见 references/evidence-model.md。

7. 从研究到叙事

事实多不等于文章成立。进入 Stage 06 时执行四个动作:

  1. 锁定主问题:全文持续追踪 3–7 个机制问题,而不是按发现案例的顺序写。
  2. 建立内容守恒矩阵:旧稿每个事实块、案例、图片、注释都有 keep / move / merge / cut-with-reason 处置。
  3. 重写结构而非标题:outline 改变后,段落功能、案例位置和因果链也必须改变;用相似度或块序审计发现“只加了新标题”的假重写。
  4. 为每章写论证卡:claim → evidence → mechanism → boundary → transition。下一章必须接住上一章留下的对象、资格、矛盾或问题。

文化作品、歌曲、影视和文学可以保存时代感受,不能替代住房、政策、统计或组织事实。

完整审计方法见 references/narrative-and-audit.md。

8. 审计顺序

不要把所有检查混成一次“润色”。按依赖顺序执行:

  1. 内容守恒与结构实施检查。
  2. 事实、引文、统计、时间和来源检查。
  3. 脚注首次出现顺序、定义/调用、链接检查。
  4. 论点—证据—机制—边界链与跨章转场检查。
  5. 术语、语义和重复检查。
  6. 声口、营销腔、AI 套话和认识论谦逊检查。
  7. 图片—段落—caption—来源对齐。
  8. 双语结构、图序、注释和文化解释对齐。
  9. HTML/Word/PDF 技术、无障碍和全页视觉检查。
  10. 包内残留、旧版本、隐私、内部备注和 ZIP 解压检查。

上游失败时回到对应阶段修复,再重跑下游门禁;不要在最终排版层掩盖研究问题。

9. 附录与正文的关系

数据母表、读者附录和正文是三种不同产品:

  • CSV 母表保留完整字段、证据、未知项和排除理由。
  • 紧凑附录服务查找,只显示读者真正需要的少数字段,例如地点、介绍、最近痕迹和链接。
  • 正文只保留对叙事机制有工作的案例。

附录变得比正文长时,优先独立成册,而不是删除研究母表。项目方阅读包只放说明、正文、附录和图片;完整研究包另存。

10. 出版与交付

母语结构与事实稳定后才翻译。HTML、Word 和 PDF 是不同渲染目标,应分别检查:

  • HTML:自包含资源、锚点、图片和离线打开。
  • Word:真实标题层级、可访问性、图片嵌入、注释、表格跨页和页眉页脚。
  • PDF:字体嵌入、页数、文本往返、全页渲染和视觉抽检。
  • ZIP:无 __MACOSX、.DS_Store、旧稿或内部说明;执行完整解压测试并记录 SHA-256。

发布包结构和验收清单见 references/publication-packaging.md。

11. 与其他 skill 的边界

  • 需要外层 CLI 自动循环时,可调用 harness-goal-runner;本 skill 仍负责研究阶段和证据门禁。
  • 原始材料需要穷尽式多维抽取时,可调用 prewriting,但受当前会话是否允许子代理影响。
  • 短活动回顾或纯叙事设计更适合 narrative-crafting。
  • 最终中文声口迁移可调用 debotton-chen-nan-rewrite,只能在事实与引用锁定后执行。
  • DOCX、PDF、图片编辑分别调用对应文档/PDF/图像 skill,并保留本 skill 的研究验收条件。

12. 完成定义

只有以下条件同时满足,才称研究报告完成:

  • state.csv 全部阶段为 PASSED;
  • 原始语料、研究母表、正文和公开包彼此分层;
  • 没有无来源硬事实、悬空脚注、错序图片或未说明推论;
  • 结构审计证明新 outline 已实际进入正文;
  • 公开文件不含内部生产备注或隐私目录;
  • 所有承诺格式已实际生成、打开、渲染和检查;
  • 当前版本唯一,旧版删除/归档动作有清单且可恢复;
  • README 说明读者从哪里开始、每个文件是什么、核验日期与证据边界。

若任务只是一个阶段,明确报告已完成的阶段、尚未运行的阶段和下一交接物,不能把局部完成称为整项完成。

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.