/analyze-research
技术调研子类型规范 — 技术选型/可行性评估/根因调查,只读工作流
$ npx -y skills add devcodex-labs/devcodex --skill analyze-research --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/analyze-research
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
技术调研子类型规范 — 技术选型/可行性评估/根因调查,只读工作流
SKILL.md
analyze-research.SKILL.mdname: analyze-research
description: 技术调研子类型规范 — 技术选型/可行性评估/根因调查,只读工作流
Analyze Research Skill
> 子类型标识:`analyze.research`
触发条件
用户要求**调研、评估或比较**某技术方案,主要目标是获得信息和建议(而非直接实施)。
| 场景 | 示例 | |------|------| | 技术选型 | "对比 Redis/Memcached,推荐缓存方案" | | 可行性评估 | "评估引入 GraphQL 的成本和收益" | | 概念验证 | "验证 WebSocket 在我们架构下是否可行" | | 依赖调研 | "调研 `@org/lib` 是否满足需求" | | 根因调查 | "找出导致内存持续增长的根因" | | 隐性推荐/取舍 | 用户问"是否应该""哪个更好""有没有更好建议",且结论会影响技术路线、产品/项目选择、时间/金钱投入或长期维护成本 |
⛔ 只读原则
调研过程中**禁止修改任何项目源码文件**。若结论需要代码变更,在报告中说明并建议切换到 dev/fix 工作流。
执行流程
| 步骤 | 动作 | |------|------| | 1 | 明确调研问题(一句话核心问题) | | 2 | 确认调研范围(深度 + 技术栈约束) | | 3 | 收集信息(profile + 源码 + 同类产品 / 项目 / 模块对比 + 依赖文档)并建立关联文件集合 | | 4 | 分析评估(按调研类型,至少 3 轮) | | 5 | 收敛前再跑一次 CRS,确认关联文件集合无遗漏 | | 6 | PCV(收敛后汇总验证,含合理性 + 可实施性 + 收益) | | 7 | 输出明确结论(禁止模糊结论) | | 8 | 输出调研报告 |
统一联查矩阵(research 最小动作)
- `research` 默认执行 analyze-lite 联查:关键词提取 → 关联文件集合 → 收敛前再跑一次 CRS
- 命中控制面、多真相源、模板-示例-校验链或单轮发现 ≥5 条 / 出现 🔴 问题时,应主动建议升级到 `audit`
- `ComparativeResearchGate` 命中时,先比较同类产品 / 项目 / 本仓库相似模块 / 已有设计;若属于纯解释、低风险本地事实或用户明确要求快速答复,记录 `N/A + skipReason`,不得把普通问答默认升级成重调研
- 输入来自审查报告、AI review finding、audit issue 或代码评审发现时,必须执行 `ReviewFindingIntakeGate`:先把报告当线索补本地证据,再区分 must-fix、设计如此、用户决策、文档/实现漂移、测试覆盖缺口和未复现项
各类型输出格式
**技术选型**:
推荐:[方案名]
理由:[2~3句话,聚焦关键差异]
注意事项:[风险/限制]
**可行性评估**:
结论:[可行 / 有条件可行 / 不可行]
前置条件:[无则填"无"]
成本估算:[工程量/依赖变更/测试]
风险点:[主要风险]
备选方案:[若不可行]
**依赖/兼容性评估**:
业务源码平滑性:[当前源码/调用方/配置/公开契约是否需适配]
依赖层落地条件:[版本 / Node 或 peer dependency / lockfile / CI runner / 发布与文档要求]
纯依赖层零附加动作:[是 / 否 / N/A;给出证据]
内部共享库评估:[是否应修共享库 + 消费项目升级;若否说明理由]
**根因调查**:
现象:[观察到的问题]
根因链路:[现象 ← 直接原因 ← 根本原因]
影响范围:[受影响模块/接口/数据]
修复建议:[优先级排序的修复步骤]
预防措施:[避免复发的改进点]
输出
报告:`reports/analysis/` 目录,遵循 `report/SKILL.md` 命名规则。
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name: analyze-research description: 技术调研子类型规范 — 技术选型/可行性评估/根因调查,只读工作流
Analyze Research Skill
> 子类型标识:`analyze.research`
触发条件
用户要求**调研、评估或比较**某技术方案,主要目标是获得信息和建议(而非直接实施)。
| 场景 | 示例 | |------|------| | 技术选型 | "对比 Redis/Memcached,推荐缓存方案" | | 可行性评估 | "评估引入 GraphQL 的成本和收益" | | 概念验证 | "验证 WebSocket 在我们架构下是否可行" | | 依赖调研 | "调研 `@org/lib` 是否满足需求" | | 根因调查 | "找出导致内存持续增长的根因" | | 隐性推荐/取舍 | 用户问"是否应该""哪个更好""有没有更好建议",且结论会影响技术路线、产品/项目选择、时间/金钱投入或长期维护成本 |
⛔ 只读原则
调研过程中**禁止修改任何项目源码文件**。若结论需要代码变更,在报告中说明并建议切换到 dev/fix 工作流。
执行流程
| 步骤 | 动作 | |------|------| | 1 | 明确调研问题(一句话核心问题) | | 2 | 确认调研范围(深度 + 技术栈约束) | | 3 | 收集信息(profile + 源码 + 同类产品 / 项目 / 模块对比 + 依赖文档)并建立关联文件集合 | | 4 | 分析评估(按调研类型,至少 3 轮) | | 5 | 收敛前再跑一次 CRS,确认关联文件集合无遗漏 | | 6 | PCV(收敛后汇总验证,含合理性 + 可实施性 + 收益) | | 7 | 输出明确结论(禁止模糊结论) | | 8 | 输出调研报告 |
统一联查矩阵(research 最小动作)
- `research` 默认执行 analyze-lite 联查:关键词提取 → 关联文件集合 → 收敛前再跑一次 CRS
- 命中控制面、多真相源、模板-示例-校验链或单轮发现 ≥5 条 / 出现 🔴 问题时,应主动建议升级到 `audit`
- `ComparativeResearchGate` 命中时,先比较同类产品 / 项目 / 本仓库相似模块 / 已有设计;若属于纯解释、低风险本地事实或用户明确要求快速答复,记录 `N/A + skipReason`,不得把普通问答默认升级成重调研
- 输入来自审查报告、AI review finding、audit issue 或代码评审发现时,必须执行 `ReviewFindingIntakeGate`:先把报告当线索补本地证据,再区分 must-fix、设计如此、用户决策、文档/实现漂移、测试覆盖缺口和未复现项
各类型输出格式
**技术选型**:
推荐:[方案名] 理由:[2~3句话,聚焦关键差异] 注意事项:[风险/限制]
**可行性评估**:
结论:[可行 / 有条件可行 / 不可行] 前置条件:[无则填"无"] 成本估算:[工程量/依赖变更/测试] 风险点:[主要风险] 备选方案:[若不可行]
**依赖/兼容性评估**:
业务源码平滑性:[当前源码/调用方/配置/公开契约是否需适配] 依赖层落地条件:[版本 / Node 或 peer dependency / lockfile / CI runner / 发布与文档要求] 纯依赖层零附加动作:[是 / 否 / N/A;给出证据] 内部共享库评估:[是否应修共享库 + 消费项目升级;若否说明理由]
**根因调查**:
现象:[观察到的问题] 根因链路:[现象 ← 直接原因 ← 根本原因] 影响范围:[受影响模块/接口/数据] 修复建议:[优先级排序的修复步骤] 预防措施:[避免复发的改进点]
输出
报告:`reports/analysis/` 目录,遵循 `report/SKILL.md` 命名规则。
Intent-driven AI coding workflow runtime for consistent context, skills, approvals, validation, and handoffs across six AI coding hosts.
Repo: devcodex-labs/devcodex
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