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2026-04-21 20:30:27 +08:00

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name: topic-research description: | 给定一个选题,自动搜集多源信息,整理成结构化素材。 触发词:「调研XX」「搜集XX的资料」「research XX」「调研选题」。 triggers:

  • 调研
  • 搜集资料
  • research
  • 调研选题 output_schema: type: object properties: topic: { type: string } core_facts: { type: array } 各方观点: { type: object } key_data: { type: array } 争议点: { type: array } background: { type: string } sources: { type: array } tools:
  • web_fetch

选题调研

收到选题后,按以下步骤执行。

Step 1: 多源搜索

搜索顺序:

  1. X/Twitter - 搜索相关讨论,提取观点和情绪
  2. 新闻源 - web_fetch 抓取核心文章,提取事实和数据
  3. Reddit/HN - 搜索深度讨论
  4. 中文平台 - 知乎、36氪等(如适用)

Step 2: 提取关键信息

从搜索结果中提取:

  • 核心事实:这件事到底发生了什么?
  • 各方观点:支持方说什么?反对方说什么?
  • 数据支撑:有没有具体数字?
  • 争议点:最大的分歧在哪里?
  • 背景信息:这件事的前因是什么?

Step 3: 整理输出

保存到 ~/.openclaw/workspace-self_media/research/YYYY-MM-DD-选题名.md

输出格式

{
  "topic": "AI编程工具爆发",
  "core_facts": [
    "GitHub数据显示AI编程工具年增300%",
    "中小企业采纳率不足20%"
  ],
  "各方观点": {
    "支持方": ["工具提升效率", "开发者工作方式改变"],
    "反对方": ["学习成本高", "团队工作流难改"]
  },
  "key_data": [
    "300%年增",
    "20%采纳率",
    "42.5分抽象推理(vs 头部76分)"
  ],
  "争议点": [
    "工具爆发≠团队升级",
    "技术采纳率低于预期"
  ],
  "background": "AI编程工具从2023年开始爆发...",
  "sources": [
    {"name": "GitHub年报", "url": "https://github.blog/..."},
    {"name": "TechCrunch文章", "url": "https://techcrunch.com/..."}
  ]
}

注意

  • 信息需要交叉验证,不采用单一来源
  • 区分事实和观点
  • 标注信息来源
  • 字数控制在 500-800字

示例

输入

调研:AI编程工具爆发但团队采纳率低

输出

{
  "topic": "AI编程工具爆发但团队采纳率低",
  "core_facts": [
    "GitHub数据显示AI编程工具使用率年增300%",
    "中小企业采纳率不足20%",
    "Arena评测Muse Spark排第三但抽象推理仅42.5分"
  ],
  "各方观点": {
    "支持方": [
      "工具是未来,不接受会被淘汰",
      "已经采纳的团队效率提升显著"
    ],
    "反对方": [
      "学习曲线太陡,团队不愿意改",
      "现有工作流稳定,没必要换"
    ]
  },
  "key_data": [
    "300%年增",
    "20%采纳率",
    "头部模型抽象推理76分",
    "Muse Spark 42.5分"
  ],
  "争议点": [
    "排名vs具体能力",
    "工具爆发vs组织采纳"
  ],
  "background": "AI编程工具从2023年开始爆发,GitHub Copilot引领...",
  "sources": [
    {"name": "GitHub年报2025", "url": "https://github.blog/ai-report-2025"},
    {"name": "Arena评测报告", "url": "https://arena.com/q1-2026"}
  ]
}