sn-report-format-discovery · diff
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name: sn-report-format-discovery
- description: 发现特定报告类型的结构规范与写作约束；当需要判断“这类报告应该长什么样”、为报告生成章节结构/必备元素/风格约束，或为 deep research 的 `report_shape` 提供依据时使用。适用于行业/市场/竞品分析、技术选型、政策/法律/公共事务、学术/医学综述、尽职调查、事件追踪与事实核查等场景，也可单独用于报告格式研究。
+ description: 用于规划研究报告且目标格式或结构未知时。通过锚点注册表发现权威报告标准和真实范例，并提取结构化报告蓝图。
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- # Report Format Discovery
+ # sn-report-format-discovery（报告格式发现）
- 回答“这类报告应该长什么样”。它研究的是**报告格式本身**，不是正文事实、研究结论或执行计划。
+ 在规划研究维度之前，先搞清楚目标报告应该长什么样。本 skill 提供"如何发现报告格式标准"的方法论，而非固定模板。
- 这个 skill 既可以：
+ ## 核心原则
- - **独立使用**：用户单独询问某类报告的标准结构、章节建议、必备元素和写法约束。
- - **嵌入 deep research**：为 `plan.json.report_shape` 或其他结构化格式规格提供依据。
+ 1. **报告格式是可研究的问题**——标准的制定者是确定的，可以被搜索和验证
+ 2. **固定入口，动态导航**——写死的是"去哪里找"（锚点），动态的是"找什么"（具体领域标准）
+ 3. **区分标准指南和真实范例**——指南告诉你"应该怎么写"，范例告诉你"实际长什么样"，两者互补
- ## 核心原则
+ ## 工作流程
- - **格式本身是可研究对象**：优先查标准制定者、发布机构、期刊/监管/行业组织的原文。
- - **可信来源优先于通用模板**：宁可基于 1-2 个高可信来源抽结构，也不要用二手教程拼凑。
- - **标准与范例互补**：标准说明“应包含什么”，高质量范例说明“实际如何组织”。
- - **只抽结构，不抽结论**：只产出章节、必备元素、风格约束、反模式和适用场景。
- - **输出服从调用场景**：独立使用时直接返回格式规格；嵌入工作流时适配调用方要求的字段结构。
+ ```
+ 步骤 1: 从 briefing 识别 → 领域 + 报告类型 + 受众
+ 步骤 2: 选择锚点策略（学术或行业）
+ 步骤 3: 从锚点出发搜索 → 标准指南 + 真实范例
+ 步骤 4: 每搜到一个结果，验证 is_primary_source
+ 步骤 5: 通过验证的来源 ≥ 3 份 → 停止搜索；不足则继续下一锚点（最多 8 轮）
+ 步骤 6: 提取结构规范 → 输出 blueprint.json
+ ```
- ## 适用场景
+ ---
- 优先覆盖 deep research 常见的 6 类场景：
+ ## 锚点注册表
- 1. **行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究**
- 2. **技术选型 / 架构评估 / 产品方案比较**
- 3. **政策 / 法律 / 监管 / 公共事务**
- 4. **学术 / 医学 / 社科综述与证据整合**
- 5. **尽职调查 / 实体调查 / 风险审查**
- 6. **事件追踪 / 时间线还原 / 事实核查**
+ ### 学术领域锚点
- 如果用户请求不属于以上场景，也可按“最接近的报告类型”处理，不要强行套模板。
+ #### 锚点 A1：EQUATOR Network（报告规范总站）
- ## 输入
+ EQUATOR Network 索引了 400+ 个研究报告规范（PRISMA、CONSORT、STROBE、MOOSE 等），覆盖几乎所有学术报告类型。
- 可接受最小输入：
+ **搜索方式**：
+ ```
+ site:equator-network.org {report_type} reporting guideline
+ ```
- - 用户原始请求；或
- - `{report_dir}/request.md`
+ **示例**：
+ - 系统综述 → `site:equator-network.org systematic review` → PRISMA 2020
+ - 随机对照试验 → `site:equator-network.org randomised trial` → CONSORT
+ - 观察性研究 → `site:equator-network.org observational study` → STROBE
+ - 诊断准确性 → `site:equator-network.org diagnostic accuracy` → STARD
+ - 质性研究 → `site:equator-network.org qualitative research` → SRQR / COREQ
- 可选补充输入：
+ **适用范围**：生物医学、心理学、公共卫生、护理等有成熟报告规范的领域。
- - 明确的 `domain`
- - 明确的 `genre`
- - `audience` / 使用场景
- - `region`
- - 调用方要求的输出路径或输出 schema
+ #### 锚点 A2：期刊投稿指南
- 若输入不足，先从请求中推断：
+ 期刊自己定义了投稿格式。不写死具体期刊，而是**先找到领域对应的顶级期刊，再获取其投稿指南**。
- - `domain`：研究领域
- - `genre`：报告类型，如行业研究、技术选型、政策简报、学术综述、尽调、事件追踪
- - `audience`：目标读者和使用场景
- - `region`：中国、美国、欧盟、全球等；无明确要求可留空
+ **搜索方式**（两步）：
+ ```
+ # 步骤 1: 找到领域顶级期刊（通过高引综述）
+ 用 sn-search-academic skill 搜索: "{领域关键词} survey OR review"
+ 从结果中提取发表期刊名（优选引用数高的）
- ## 执行流程
+ # 步骤 2: 获取该期刊的投稿指南
+ "{journal_name}" author guidelines OR guide to authors OR submission guidelines
+ ```
- 1. **识别报告任务**：判断用户要写的是哪类报告，服务什么判断或决策。
- 2. **锁定场景类型**：把任务归入最接近的核心场景，不要混用多个主类型。
- 3. **选择可信入口**：按场景选择标准、模板、权威指南、真实高质量范例。
- 4. **筛选来源**：优先原始来源，剔除教程、营销文、新闻转述和低质量聚合。
- 5. **抽取结构**：提取章节、必备元素、图表/表格、语气约束、反模式。
- 6. **判断是否足够**：若已有 1-3 个可信来源且结构趋于稳定，即可停止。
- 7. **适配输出**：按独立模式或工作流模式输出格式规格。
+ **验证**：URL 路径通常包含 `/authors/`、`/submit/`、`/guidelines/`、`/for-authors/`。
- ## 来源优先级
+ **适用范围**：所有学术领域——每个领域都有对应的顶级期刊。
- 按场景选入口，不要机械地全搜。
+ #### 锚点 A3：方法论权威手册（少量极稳定来源）
- ### 1. 学术 / 医学 / 社科综述
+ | 手册 | 域名 | 覆盖范围 |
+ |------|------|---------|
+ | Cochrane Handbook | training.cochrane.org | 系统综述、Meta 分析 |
+ | NLM Reporting Guidelines | nlm.nih.gov | 所有生物医学研究类型的报告标准索引 |
+ | APA Publication Manual | apastyle.apa.org | 心理学及社科领域写作规范 |
- 优先级：
+ **搜索方式**：
+ ```
+ site:training.cochrane.org {report_type} structure
+ site:nlm.nih.gov reporting guidelines {research_type}
+ ```
- 1. 报告规范或方法学组织：EQUATOR、PRISMA、CONSORT、STROBE、Cochrane、NLM、APA 等。
- 2. 目标领域顶级期刊的 author guidelines / guide for authors。
- 3. 高质量综述论文、官方 handbook 或系统综述教学资料。
+ #### 学术领域搜索优先级
- ### 2. 行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究
+ ```
+ 1. EQUATOR Network（如果领域有对应的 reporting guideline）
+ 2. 期刊投稿指南（通过高引综述定位期刊）
+ 3. 方法论手册（Cochrane / NLM / APA）
+ 4. 领域内高引综述论文的实际目录结构（作为范例）
+ ```
- 优先级：
+ 对于 CS/AI/工程等**无成熟报告规范**的领域，EQUATOR 可能无结果。此时跳过步骤 1，直接从步骤 2（期刊指南）和步骤 4（高引综述范例）入手。
- 1. 监管披露模板、交易所披露要求、行业协会标准。
- 2. 头部咨询、投研、产业机构发布的完整研究报告。
- 3. 大型机构、国际组织或统计机构的行业分析框架。
+ ---
- ### 3. 技术选型 / 架构评估 / 产品比较
+ ### 行业研究领域锚点
- 优先级：
+ #### 锚点 B1：监管机构披露模板（法定标准）
- 1. 官方评估框架、采购/招标模板、架构决策记录规范、云厂商/标准组织最佳实践。
- 2. 高质量技术选型文档、架构评估模板、企业 RFC / ADR 范式。
- 3. 头部工程团队公开的评估矩阵或对比报告。
+ 监管机构定义了法定的报告格式。不写死具体机构，而是**根据行业所在地区定位对应监管机构**。
- 重点抽取：
+ **搜索策略**：
+ ```
+ # 识别地区 → 搜索对应监管机构
+ 中国上市公司: site:csrc.gov.cn 信息披露 OR 年报格式
+ 美国上市公司: site:sec.gov filing template OR form 10-K
+ 欧盟: site:esma.europa.eu reporting template
+ 香港: site:hkex.com.hk listing rules disclosure
- - 评估维度
- - 比较矩阵
- - 约束条件
- - 风险与取舍
- - 推荐与适用场景
+ # 特定行业监管
+ 银行: site:cbirc.gov.cn OR site:federalreserve.gov
+ 医药: site:nmpa.gov.cn OR site:fda.gov
+ ```
- ### 4. 政策 / 法律 / 监管 / 公共事务
+ **适用范围**：涉及合规、上市公司分析、监管政策的研究。无监管要求的行业可跳过。
- 优先级：
+ #### 锚点 B2：CFA Institute Research Standards（职业标准）
- 1. 政府、监管机构、法院、国际组织的正式文档或模板。
- 2. 智库、政策研究机构、议会/国会研究服务机构的报告格式。
- 3. 同类政策简报、法律备忘录、监管说明的高质量范例。
+ 投资研究领域的全球职业标准。
- ### 5. 尽职调查 / 实体调查 / 风险审查
+ **搜索方式**：
+ ```
+ site:cfainstitute.org research objectivity standards
+ site:cfainstitute.org global investment performance standards
+ ```
- 优先级：
+ **适用范围**：投资研究、券商研报、基金分析。
- 1. 监管披露要求、合规审查清单、审计/风控框架。
- 2. 投资、咨询、法律、审计机构常见尽调结构。
- 3. 公开可得的高质量尽调模板或调查框架。
+ #### 锚点 B3：真实范例发现（行业头部机构报告）
- 重点抽取：
+ 不写死哪些券商/咨询公司，而是**搜索同类报告，从结果中识别头部机构**。
- - 对象概览
- - 核心风险类别
- - 证据缺口
- - 红旗事项
- - 结论等级或后续动作
+ **搜索方式**：
+ ```
+ # 中文行业研报
+ "{行业}" 深度研报 OR 行业研究报告 filetype:pdf
+ "{行业}" 行业深度 site:research.cicc.com OR site:mckinsey.com.cn
- ### 6. 事件追踪 / 事实核查 / 时间线还原
+ # 英文行业报告
+ "{industry}" industry report OR market analysis filetype:pdf
+ "{industry}" deep dive site:mckinsey.com OR site:bcg.com OR site:bain.com
- 优先级：
+ # 国际组织报告（特定行业）
+ "{industry}" report site:worldbank.org OR site:imf.org OR site:oecd.org OR site:who.int
+ ```
- 1. 主流事实核查机构方法说明。
- 2. 调查报道、事件复盘、事故报告、官方通报的结构。
- 3. 新闻编辑手册或调查型报道格式规范。
+ **适用范围**：所有行业研究。不要求找到特定机构的报告，而是找到**任何头部机构发布的同类报告作为结构范例**。
- 重点抽取：
+ #### 行业研究搜索优先级
- - 时间线
- - 各方说法
- - 已确认 / 未确认事实
- - 证据等级
- - 后续影响
+ ```
+ 1. 监管模板（如果涉及合规/上市公司）
+ 2. CFA 标准（如果是投资研究）
+ 3. 同类真实报告范例（从搜索结果中识别头部机构发布的报告）
+ 4. 头部咨询公司的公开方法论（McKinsey/BCG/Bain）
+ ```
- ## 采信规则
+ ---
- 采信来源前，先判断它是否真的能用于抽结构。
+ ## 验证协议：is_primary_source
- 正向信号至少命中 2 项：
+ 搜到内容后，需要验证**拿到的是报告本体/标准原文，而不是二手描述**。
- - 来自官方机构、期刊、标准组织、监管机构、国际组织或公认头部机构。
- - 是 PDF 原文、官方页面、author guidelines、handbook、checklist、template 或完整报告。
- - 有明确标题层级、目录、章节说明、checklist 或必备元素列表。
- - 有发布机构、日期、版本号、DOI、文档编号或法规编号。
- - 内容足够完整，能抽结构，而不是只有摘要。
+ 这是一个结构特征检测，不需要模型做主观判断。
- 命中任一负向信号则丢弃：
+ ### 采信规则：命中 2+ 个 positive signal
- - “如何写报告”的个人教程或营销文章。
- - 新闻稿、媒体摘要、二手转述。
- - 内容聚合站、论坛回答、博客搬运、低质量下载站。
- - 正文过短，无法看到结构。
- - 来源身份不明或无法确认发布机构。
+ | # | 正向信号 | 检测方式 |
+ |---|----------------|---------|
+ | 1 | 有完整目录/标题层级结构（至少 3 级） | 计数 heading 层级 |
+ | 2 | 有明确的发布机构和日期 | 页面中存在机构名 + 发布/更新日期 |
+ | 3 | 有 DOI 或官方文档编号 | 页面中存在 `10.xxxx/` 或编号 |
+ | 4 | 来自 PDF 原文或官方页面 | URL 以 .pdf 结尾，或路径含 /publications/ /research/ /reports/ |
+ | 5 | 包含 checklist 或结构性要求列表 | 页面中有编号列表描述必选章节/元素 |
- 不要为了凑来源数量降低采信标准。
+ ### 丢弃规则：命中任意 1 个 negative signal
- ## 搜索退出
+ | # | 负向信号 | 说明 |
+ |---|----------------|------|
+ | 1 | 是"如何写报告"的教程 | 二手描述，非标准本身 |
+ | 2 | 是报告的新闻摘要/媒体报道 | 转述不是原文 |
+ | 3 | 正文内容不超过 500 字 | 摘要而非全文 |
+ | 4 | 来自内容聚合站 | 知乎/CSDN/medium/搜狐/百家号 |
+ | 5 | URL 含 blog/post/answer/article 等路径 | 通常是个人博文 |
- - 理想情况：采信 2-3 个来源后停止。
- - 如果只有 1 个高可信标准来源，也可以输出格式规格，但要说明来源有限。
- - 如果 6-8 轮搜索仍无可信来源，回退到通用结构，并说明回退原因。
- - 不要重复搜索同一个入口；换关键词、机构类型或报告类型视角。
+ ### 验证失败处理
- ## 抽取内容
+ 单次验证失败不终止搜索——丢弃该结果，继续尝试下一个候选。只有当退出条件触发时才停止。
- 只抽这些内容：
+ ---
- - 报告类型名称和适用场景
- - 推荐或强制章节结构
- - 每个章节必须包含的元素
- - 非章节必备元素，如矩阵表、方法说明、风险清单、流程图、摘要格式
- - 风格和约束，如客观语气、证据等级、披露口径、是否区分事实与判断
- - 对后续研究或成稿会产生约束的结构要求
+ ## 退出条件
- 不要抽这些内容：
+ 格式发现按目标驱动，不按轮次驱动。
- - 来源报告的具体结论
- - 与用户主题无关的行业观点
- - 正文事实材料
- - 正式引用编号或参考文献列表
+ ### 成功退出
- ## 输出模式
+ **通过验证的来源（标准指南 + 真实范例合计）≥ 3 份** → 停止搜索，提取 blueprint。
- 根据调用场景输出，不强绑单一文件名。
+ 示例：
+ - 1 份标准指南 + 2 份真实范例 = 3 ✓
+ - 0 份标准指南 + 3 份真实范例 = 3 ✓（有些领域没有正式标准，纯靠范例也可以）
+ - 2 份标准指南 + 1 份真实范例 = 3 ✓
- ### 模式 A：独立使用
+ ### 超时退出
- 如果用户只是问“这类报告应该怎么写 / 应该有哪些章节 / 有没有标准结构”，直接在对话中或按用户指定路径输出格式规格。
+ **已执行 8 轮搜索仍不足 3 份** → 用已有结果生成 blueprint：
+ - 如果有 1-2 份通过验证的来源 → 基于已有结果生成 blueprint，在 `fallback_reason` 中说明来源不足
+ - 如果 0 份 → `fallback_used: true`，回退到通用模板
- 推荐结构：
+ ### 不要做
+ - 不要为了凑数降低验证标准
+ - 不要因为"已经搜了 3 轮"而提前停止——如果还有未尝试的锚点且当前不足 3 份，继续搜
+ - 不要重复搜索同一个锚点
+
+ ---
+
+ ## 输出格式：报告蓝图（Report Blueprint）
+
+ 格式发现的产出是一个独立的 `blueprint.json` 文件（不嵌入 plan.json，因为 blueprint 一旦确定不再变化，而 plan.json 在波间回顾时会被修改）。
+
```json
{
- "genre": "报告类型",
- "domain": "研究领域",
- "audience": "目标读者",
- "format_basis": [
+ "genre": "报告类型名称（如 Systematic Review / 行业深度研报）",
+ "domain": "领域（如 AI/NLP / 新能源汽车）",
+ "discovery_sources": [
{
- "type": "standard_guideline | official_template | real_exemplar | domain_convention | fallback",
- "name": "来源名称",
- "url": "来源 URL，如有",
- "credibility_reason": "为什么可信",
- "what_extracted": "从中抽取的结构要点"
+ "type": "standard_guideline",
+ "name": "来源名称（如 PRISMA 2020）",
+ "url": "原文 URL",
+ "what_extracted": "从中提取了什么（如 27-item checklist）"
+ },
+ {
+ "type": "real_exemplar",
+ "name": "范例名称（如 ACM Computing Surveys 综述投稿指南）",
+ "url": "原文 URL",
+ "what_extracted": "从中提取了什么（如 章节结构要求）"
}
],
"sections": [
{
"name": "章节名",
"required": true,
- "purpose": "该章节承担什么功能",
- "elements": ["必须包含的内容"],
- "source_basis": ["对应 format_basis.name"]
+ "elements": ["该章节必须包含的元素"],
+ "notes": "来自标准的特殊要求说明"
}
],
- "mandatory_elements": ["必须包含的非章节元素"],
- "style": {
- "tone": "写作风格",
- "tables_or_figures": ["推荐的表格或图"],
- "domain_specific_metrics": ["领域特有指标或口径"],
- "anti_patterns": ["不应做的事"]
+ "mandatory_elements": [
+ "必须包含的非章节元素（如 PRISMA flow diagram、对比矩阵表格）"
+ ],
+ "conventions": {
+ "citation_style": "引用格式（如 Vancouver numbered / APA 7th）",
+ "tone": "写作风格（如 objective, evidence-based）",
+ "domain_specific_metrics": ["领域特有指标（如 effect sizes, I², p-value）"],
+ "anti_patterns": ["不应做的事（如 不要在 Results 中加入 Discussion）"]
},
"fallback_used": false,
"fallback_reason": null
}
```
- ### 模式 B：deep research / planning 内嵌
-
- 如果调用方需要把结果放进 `plan.json.report_shape`，保留至少这些信息：
-
- - `format_basis`
- - `sections`
- - `mandatory_elements`
- - `style`
-
- 如果本地 schema 更简化，可以压缩字段，但不要丢掉“结构依据”。
-
- ## 质量门槛
-
- - `sections` 来自可信来源的结构抽取，而不是凭空生成。
- - 每个 `format_basis` 都说明可信原因和抽取内容。
- - `mandatory_elements` 和 `style` 能帮助后续研究或成稿判断需要什么材料。
- - 若不是 fallback，至少有一个可信来源支撑结构。
- - 若使用 fallback，必须说明搜索失败原因和回退逻辑。
- - 输出必须能被单独使用，而不依赖 deep research 其他阶段。
-
- ## 常见失败
+ 当回退到通用模板时：
- - 使用二手教程替代标准原文。
- - 找到真实报告后抽取其结论，而不是结构。
- - 把格式规格写成研究计划或终稿大纲。
- - 忽略受众和使用场景，套通用模板。
- - 为凑来源数量降低可信标准。
- - 只适配 deep research，导致单独使用时不可读或不可复用。
+ ```json
+ {
+ "genre": "...",
+ "domain": "...",
+ "discovery_sources": [],
+ "sections": [],
+ "mandatory_elements": [],
+ "conventions": {},
+ "fallback_used": true,
+ "fallback_reason": "已执行 8 轮搜索，未找到该领域的权威报告标准，使用 sn-research-report skill 通用模板"
+ }
+ ```