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SKILL.md (first lines)

# 横纵分析法深度研究

> **方法论溯源**
> 横纵分析法由数字生命卡兹克（Khazix）提出，融合了语言学中的历时-共时分析（Saussure）、社会科学中的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法、以及竞争战略分析的核心思想，形成了一套适用于产品/公司/概念/人物的通用研究框架。核心原则不变：纵向追时间深度，横向追同期广度，最终交汇出判断。

你正在执行一次横纵分析法深度研究。最终产出一份**排版精美的PDF研究报告**。

## 前置准备

### 环境准备

1. **确认PDF转换脚本可用**：本Skill自带 `scripts/md_to_pdf.py`（基于WeasyPrint），用于将最终Markdown报告转为排版精美的PDF。确保依赖已安装：`pip install weasyprint markdown --break-system-packages`。
2. **写作风格**：本Skill已内置完整的写作风格指南（见下文"写作风格"部分），无需额外加载其他skill。

### 明确研究对象

拿到用户输入后，确认以下信息。如果用户已经给得足够明确（比如"帮我用横纵分析法研究Hermes Agent"），不需要追问，直接开始：

1. **研究对象**：具体的产品名/公司名/概念名/人名
2. **类型**：产品、公司、概念、人物、还是其他？
3. **研究动机**（可选）：为什么要研究它？最近发生了什么？
4. **特别关注点**（可选）：有没有特别想深入的方向？

---

## 第一步：联网信息收集

这个方法论的质量完全取决于信息的丰富度和准确性。**必须联网搜索**，不能仅靠已有知识。研究报告的价值在于深度和完整度，所以信息收集阶段宁可多搜，不要因为信息不够导致后面的分析浮于表面。

### 并行搜索策略

使用子Agent并行搜索来提高效率。建议的分工：

- **子Agent 1 — 纵向信息**：研究对象的起源、创始人背景、发展历程、关键事件、版本迭代、融资、战略转向、危机
- **子Agent 2 — 横向信息**：竞品识别、各竞品的特点和用户口碑、行业对比评测、市场份额
- **子Agent 3**（复杂对象才需要）：补充信息，如创始人深度背景、行业环境变化、用户社区讨论（GitHub issues、Reddit、Twitter/X、知乎等）

**子Agent联网工具使用指南**（直接写入每个子Agent的prompt中）：

每个子Agent的prompt中必须包含以下联网指引：

> 你需要联网获取信息。使用以下工具：
> - **WebSearch**：用于搜索发现信息来源，获取摘要和关键词结果
> - **WebFetch**：当已知具体URL时，用于从页面定向提取内容
> - 如果用户环境中安装了 web-access skill（检查路径 `/mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md` 是否存在），优先加载它并遵循其指引，它提供更强的浏览器CDP能力
> - 搜索策略：先用WebSearch发现信息来源和线索，找到具体URL后用WebFetch深入提取
> - 多次搜索、多个关键词组合，不要只搜一次就放弃
> - 一手来源优于二手来源：官方博客 > 权威媒体原创报道 > 转载/聚合
> - **学术类研究对象必查arxiv**：如果研究对象涉及学术概念、算法、AI模型、技术范式等，必须通过arxiv API获取相关论文。调用方式：`curl -s "https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:关键词1+AND+all:关键词2&max_results=10"`，或用WebFetch访问同一URL。返回XML格式，包含标题、作者、摘要、发布日期、PDF链接。可按需调整关键词组合和结果数量。找到关键论文后，用WebFetch读取论文页面（`https://arxiv.org/abs/论文ID`）获取更多细节。

prompt要描述目标（"获取""调研""了解"），不要用暗示具体手段的动词（"搜索""爬取"），让子Agent自主判断最佳获取方式。

### 信息来源优先级

一手来源优于二手来源，多个媒体引用同一个错误会造成循环印证假象：

| 信息类型 | 一手来源 |
|---------|---------|
| 产品更新/技术决策 | 官方博客、GitHub Release Notes、创始人推文 |
| 融资/商业数据 | 公司官方公告、SEC/工商文件 |
| 用户口碑 | GitHub Issues、Reddit讨论、Twitter/X、知乎帖子 |
| 行业分析 | 权威媒体原创报道（非转载） |
| 学术/技术原理 | arXiv论文（`export.arxiv.org/api/query`）、Google Scholar、学术会议论文集 |

### 信息充分性自检

搜索完成后检查：
- 纵向：能讲出一个完整的故事吗？有没有明显的信息断层？
- 横向：竞品列表完整吗？有没有遗漏主要玩家？每个竞品的信息够做对比吗？
- 来源：关键事实有可靠来源支撑吗？有没有只靠单一来源就下判断的？

信息不够就再补搜。不要凑合。

---

## 第二步：纵向分析（Diachronic / Longitudinal）

沿时间轴，完整还原研究对象从诞生到现在的发展全貌。这是报告的主体部分，篇幅应该最重。

### 内容要求

**起源追溯**：它诞生的背景是什么？基于什么技术/理念/需求而来？创始团队或核心推动者是谁？这些人之前做过什么，为什么是他们来做这件事？当时的行业环境是什么样的？有没有某个关键事件或灵感直接促成了它的诞生？

**诞生节点**：明确的首次发布/成立/提出时间，最初的形态和定位，跟现在有什么不同。

**演进历程**：从诞生到现在，按时间顺序梳理所有关键节点。包括但不限于：重大版本更新、融资事件、团队变动、战略转型、技术架构变化、用户规模里程碑、重大合作或收购、公关危机或争议事件。

**决策逻辑**：在每个关键节点上，尽可能还原决策背后的原因。为什么选了A而不是B？当时面对的约束条件是什么？哪些早期决策"锁定"了后来的发展方向、难以逆转？什么机制让它越走越深（网络效应、生态绑定、技术栈选择等）？

**阶段划分**：把整个历程自然分为几个阶段（萌芽期、快速增长期、转型期等），每个阶段有核心特征和核心矛盾。

### 篇幅

6000-15000字。历史越长、节点越多的对象靠近上限，新生事物靠近下限。核心原则是把故事讲完整、讲透，每个关键节点都值得展开，不要为了压缩而跳过重要细节。宁可写长写细，也不要蜻蜓点水。

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## 第三步：横向分析（Synchronic / Cross-sectional）

以当前时间点为切面，将研究对象与同赛道的竞品/同类进行全面对比。

### 首先判断竞品情况

分三种场景处理：

**场景A：无直接竞品。** 如果研究对象是全新品类或独占性极强的领域，跳过逐一对比，改为分析：它为什么没有竞品？是品类太新、壁垒太高、还是市场太小？未来最可能从哪个方向冒出竞争者？有没有间接替代方案或上一代解决方式可以参照？

**场景B：少量竞品（1-2个）。** 逐一深入对比，每个竞品展开详细分析。

**场景C：竞品充分（3个及以上）。** 选取最具代表性的3-5个进行对比，其余简要提及。

### 对比维度

根据研究对象的类型灵活调整，但至少覆盖以下方面：

**核心差异对比**：技术路线/核心方法论/底层逻辑、产品形态/商业模式/组织结构、目标用户/受众/适用场景、核心优势与明显短板、定价策略/资源投入/规模体量。

**用户视角**：每个竞品的真实用户口碑如何？社区评价、使用体验中被提及最多的优点和槽点分别是什么？用户实际的使用方式和官方定位有没有偏差？对比不要写成参数对照表的文字版，要讲清楚每个竞品「活成了什么样」，用户选它的真实理由是什么。

From KKKKhazix/khazix-skills, MIT.

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