/sn-report-format-discovery
用于研究任务的最终呈现形式未知时。比较研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或自定义形式,并用权威标准与真实范例支持推荐。
$ npx -y skills add OpenSenseNova/SenseNova-Skills --skill sn-report-format-discovery --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
/sn-report-format-discovery
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
用于研究任务的最终呈现形式未知时。比较研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或自定义形式,并用权威标准与真实范例支持推荐。
SKILL.md
sn-report-format-discovery.SKILL.mdname: sn-report-format-discovery
description: 用于研究任务的最终呈现形式未知时。比较研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或自定义形式,并用权威标准与真实范例支持推荐。
sn-report-format-discovery(最终呈现形式发现)
在规划研究维度之前,先搞清楚最终结果应以什么形式呈现。本 skill 研究的是**呈现形式**,例如研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或用户自定义形式;同时登记用户对主信息载体的偏好强度。它不决定文件后缀,也不在研究前生成具体章节目录。
核心原则
1. **呈现形式是可研究的问题**——读者任务、使用场景、信息形态和领域惯例决定什么形式更合适 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 4. **容器与形式分开**——当前 deep-research 最终仍以 Markdown 承载;研究报告、论文、报表等是 Markdown 内的信息呈现形态 5. **形式、内容范式、信息载体正交**——研究报告等形式回答"交付物是什么",六种 research paradigm 回答"内容如何推进",主信息载体回答"核心信息由什么结构承载";三者不得建立固定映射 6. **偏好不等于最终编排**——研究前只登记 `required|preferred|auto`;研究完成后由 report-planner 根据实际 evidence 生成 `organization_decision` 7. **语言只服从运行锚点**——使用 payload 的 `language`;候选 label、best_for、defining_features、rationale、来源提取说明与 completion reply 使用该语言,不得因本 skill 的中文提示或外部来源语言改变输出语言
职责边界
- 本 skill 是格式发现的唯一责任方:比较候选、调研惯例、提取 defining features,并写出 `format_proposal.json`。
- scout 只在完成 briefing 后传入预研上下文并调用本 skill,不在自身契约中复制格式规则。
- plan 只根据已确认形式准备相应证据,不重新选择格式。
- report-planner 在研究完成后同时读取已确认形式、结构偏好和 evidence,生成可审计的 `organization_decision`;本 skill 不提前生成章节 blueprint,也不替 planner 预判 evidence 适合哪种结构。
输入
- 原始研究需求 `query`
- `language`:controller 根据 query 固化的请求级语言参数
- briefing 中的 `task_interpretation`、目标读者、使用场景和用户已表达的格式要求
- 可选 `format_revision_request`;修订时同时读取现有 `format_proposal.json`
- `report_dir`,用于写入 `{report_dir}/format_proposal.json`
工作流程
步骤 1: 从 briefing 识别 → 用户任务 + 读者 + 使用场景 + 用户明确表达的结构偏好
步骤 2: 比较 2-3 种可行呈现形式,选出推荐项
步骤 3: 为候选形式选择锚点策略并搜索 → 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: 提取形式特征 + 登记结构偏好强度 → 输出 format_proposal.json
呈现形式判断
先判断读者最终要**阅读、复核、比较还是决策**。下表是常见起点,不是封闭枚举;用户可以指定任何其他形式。
| 呈现形式 | 适合的任务 | 主要信息形态 | |---|---|---| | `research_report` | 多维度综合、行业/市场/政策/技术研究 | 结论前置的叙事 + 图表/表格 | | `academic_paper` | 明确研究问题、方法、证据过程与学术论证 | 摘要、方法、结果、讨论式论证 | | `analytical_table` | 读者主要需要逐项比较、查数或筛选 | 表格为主体,文字只解释口径与结论 | | `decision_memo` | 面向单一决策,需要建议、依据和风险 | 短篇决策结论 + 选项/风险 | | `timeline` | 事件演变、政策沿革、项目复盘 | 时间序列为主体 | | `faq` | 问题集合相对独立,读者按需查阅 | 问答单元 | | `custom` | 用户点名的其他形式 | 由用户定义 |
选择规则:
- 用户已明确指定形式:只登记该形式,不用外部惯例替换用户选择。
- 用户未指定:推荐 1 个主选项,并保留最多 2 个真正可行的替代项。
- 不要因为最终容器是 Markdown 就默认 `research_report`;表格优先、论文式或其他形式同样可以在 Markdown 中实现。
- `defining_features` 只描述该形式必须保持的呈现特征,不写本次研究的具体章节标题或结论。
结构偏好强度
主信息载体使用开放但稳定的基础类型:`narrative`、`matrix`、`timeline`、`checklist`、`scorecard`、`qa`、`callout`、`diagram`、`custom`。这些类型不是与 panorama、comparison、investigation、timeline、evaluation、forecast 的配对表;任一内容范式都可以根据读者任务和 evidence 采用任一载体或多个载体组合。
这里区分三层,不能混成一个枚举:
- `selected_format` 是整体交付形态,例如研究报告、brief、memo、board 或用户自定义形式。
- `structure_preference` 是核心信息由哪种原子载体承载,例如 narrative、matrix 或 checklist。
- 研究完成后的 `organization_decision` 才决定实际 content units、主次关系和 Markdown 渲染方式。
因此 brief/board 不和 matrix/checklist 竞争同一个 `requested_type`。用户要求“board 中以矩阵为主体”时,board 进入 `selected_format`(必要时为 custom candidate),matrix 进入 `structure_preference`;两者都要保留。
{
"requested_type": "matrix",
"custom_type": null,
"strength": "required|preferred|auto",
"notes": "用户希望核心比较能直接扫读"
}判定规则:
- `required`:用户明确使用“必须”“只要”“以……为主体”等硬约束。`requested_type` 必填;后续 planner 不得改成其他主载体。
- `preferred`:用户表达“优先”“最好”“倾向”等偏好。`requested_type` 必填;planner 只有在 evidence 明显不适配时才可调整,并必须在 `organization_decision` 说明原因。
- `auto`:用户没有表达主载体偏好。`requested_type` 与 `custom_type` 均为 `null`;planner 在 evidence 完成后选择。
- 用户描述了枚举外的载体时用 `requested_type=custom`,并在 `custom_type` 写用户原话;不得为了套枚举改写用户要求。
- 不从 query 的研究范式反推结构偏好。例如竞品分析不自动写成 matrix,事件调查也不自动写成 timeline。
---
锚点注册表
学术领域锚点
锚点 A1:EQUATOR Network(报告规范总站)
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。
**搜索方式**:
site:equator-network.org {report_type} reporting guideline**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
**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。
锚点 A2:期刊投稿指南
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**。
**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)
# 步骤 2: 获取该期刊的投稿指南
"{journal_name}" author guidelines OR guide to authors OR submission guidelines**验证**:URL 路径通常包含 `/authors/`、`/submit/`、`/guidelines/`、`/for-authors/`。
**适用范围**:所有学术领域——每个领域都有对应的顶级期刊。
锚点 A3:方法论权威手册(少量极稳定来源)
| 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 |
**搜索方式**:
site:training.cochrane.org {report_type} structure
site:nlm.nih.gov reporting guidelines {research_type}学术领域搜索优先级
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)
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。
---
行业研究领域锚点
锚点 B1:监管机构披露模板(法定标准)
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**。
**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
# 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
**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。
锚点 B2:CFA Institute Research Standards(职业标准)
投资研究领域的全球职业标准。
**搜索方式**:
site:cfainstitute.org research objectivity standards
site:cfainstitute.org global investment performance standards
**适用范围**:投资研究、券商研报、基金分析。
锚点 B3:真实范例发现(行业头部机构报告)
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**。
**搜索方式**:
# 中文行业研报
"{行业}"Read more
name: sn-report-format-discovery description: 用于研究任务的最终呈现形式未知时。比较研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或自定义形式,并用权威标准与真实范例支持推荐。
sn-report-format-discovery(最终呈现形式发现)
在规划研究维度之前,先搞清楚最终结果应以什么形式呈现。本 skill 研究的是**呈现形式**,例如研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或用户自定义形式;同时登记用户对主信息载体的偏好强度。它不决定文件后缀,也不在研究前生成具体章节目录。
核心原则
1. **呈现形式是可研究的问题**——读者任务、使用场景、信息形态和领域惯例决定什么形式更合适 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 4. **容器与形式分开**——当前 deep-research 最终仍以 Markdown 承载;研究报告、论文、报表等是 Markdown 内的信息呈现形态 5. **形式、内容范式、信息载体正交**——研究报告等形式回答"交付物是什么",六种 research paradigm 回答"内容如何推进",主信息载体回答"核心信息由什么结构承载";三者不得建立固定映射 6. **偏好不等于最终编排**——研究前只登记 `required|preferred|auto`;研究完成后由 report-planner 根据实际 evidence 生成 `organization_decision` 7. **语言只服从运行锚点**——使用 payload 的 `language`;候选 label、best_for、defining_features、rationale、来源提取说明与 completion reply 使用该语言,不得因本 skill 的中文提示或外部来源语言改变输出语言
职责边界
- 本 skill 是格式发现的唯一责任方:比较候选、调研惯例、提取 defining features,并写出 `format_proposal.json`。
- scout 只在完成 briefing 后传入预研上下文并调用本 skill,不在自身契约中复制格式规则。
- plan 只根据已确认形式准备相应证据,不重新选择格式。
- report-planner 在研究完成后同时读取已确认形式、结构偏好和 evidence,生成可审计的 `organization_decision`;本 skill 不提前生成章节 blueprint,也不替 planner 预判 evidence 适合哪种结构。
输入
- 原始研究需求 `query`
- `language`:controller 根据 query 固化的请求级语言参数
- briefing 中的 `task_interpretation`、目标读者、使用场景和用户已表达的格式要求
- 可选 `format_revision_request`;修订时同时读取现有 `format_proposal.json`
- `report_dir`,用于写入 `{report_dir}/format_proposal.json`
工作流程
步骤 1: 从 briefing 识别 → 用户任务 + 读者 + 使用场景 + 用户明确表达的结构偏好 步骤 2: 比较 2-3 种可行呈现形式,选出推荐项 步骤 3: 为候选形式选择锚点策略并搜索 → 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: 提取形式特征 + 登记结构偏好强度 → 输出 format_proposal.json
呈现形式判断
先判断读者最终要**阅读、复核、比较还是决策**。下表是常见起点,不是封闭枚举;用户可以指定任何其他形式。
| 呈现形式 | 适合的任务 | 主要信息形态 | |---|---|---| | `research_report` | 多维度综合、行业/市场/政策/技术研究 | 结论前置的叙事 + 图表/表格 | | `academic_paper` | 明确研究问题、方法、证据过程与学术论证 | 摘要、方法、结果、讨论式论证 | | `analytical_table` | 读者主要需要逐项比较、查数或筛选 | 表格为主体,文字只解释口径与结论 | | `decision_memo` | 面向单一决策,需要建议、依据和风险 | 短篇决策结论 + 选项/风险 | | `timeline` | 事件演变、政策沿革、项目复盘 | 时间序列为主体 | | `faq` | 问题集合相对独立,读者按需查阅 | 问答单元 | | `custom` | 用户点名的其他形式 | 由用户定义 |
选择规则:
- 用户已明确指定形式:只登记该形式,不用外部惯例替换用户选择。
- 用户未指定:推荐 1 个主选项,并保留最多 2 个真正可行的替代项。
- 不要因为最终容器是 Markdown 就默认 `research_report`;表格优先、论文式或其他形式同样可以在 Markdown 中实现。
- `defining_features` 只描述该形式必须保持的呈现特征,不写本次研究的具体章节标题或结论。
结构偏好强度
主信息载体使用开放但稳定的基础类型:`narrative`、`matrix`、`timeline`、`checklist`、`scorecard`、`qa`、`callout`、`diagram`、`custom`。这些类型不是与 panorama、comparison、investigation、timeline、evaluation、forecast 的配对表;任一内容范式都可以根据读者任务和 evidence 采用任一载体或多个载体组合。
这里区分三层,不能混成一个枚举:
- `selected_format` 是整体交付形态,例如研究报告、brief、memo、board 或用户自定义形式。
- `structure_preference` 是核心信息由哪种原子载体承载,例如 narrative、matrix 或 checklist。
- 研究完成后的 `organization_decision` 才决定实际 content units、主次关系和 Markdown 渲染方式。
因此 brief/board 不和 matrix/checklist 竞争同一个 `requested_type`。用户要求“board 中以矩阵为主体”时,board 进入 `selected_format`(必要时为 custom candidate),matrix 进入 `structure_preference`;两者都要保留。
{
"requested_type": "matrix",
"custom_type": null,
"strength": "required|preferred|auto",
"notes": "用户希望核心比较能直接扫读"
}判定规则:
- `required`:用户明确使用“必须”“只要”“以……为主体”等硬约束。`requested_type` 必填;后续 planner 不得改成其他主载体。
- `preferred`:用户表达“优先”“最好”“倾向”等偏好。`requested_type` 必填;planner 只有在 evidence 明显不适配时才可调整,并必须在 `organization_decision` 说明原因。
- `auto`:用户没有表达主载体偏好。`requested_type` 与 `custom_type` 均为 `null`;planner 在 evidence 完成后选择。
- 用户描述了枚举外的载体时用 `requested_type=custom`,并在 `custom_type` 写用户原话;不得为了套枚举改写用户要求。
- 不从 query 的研究范式反推结构偏好。例如竞品分析不自动写成 matrix,事件调查也不自动写成 timeline。
---
锚点注册表
学术领域锚点
锚点 A1:EQUATOR Network(报告规范总站)
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。
**搜索方式**:
site:equator-network.org {report_type} reporting guideline**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
**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。
锚点 A2:期刊投稿指南
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**。
**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)
# 步骤 2: 获取该期刊的投稿指南
"{journal_name}" author guidelines OR guide to authors OR submission guidelines**验证**:URL 路径通常包含 `/authors/`、`/submit/`、`/guidelines/`、`/for-authors/`。
**适用范围**:所有学术领域——每个领域都有对应的顶级期刊。
锚点 A3:方法论权威手册(少量极稳定来源)
| 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 |
**搜索方式**:
site:training.cochrane.org {report_type} structure
site:nlm.nih.gov reporting guidelines {research_type}学术领域搜索优先级
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)
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。
---
行业研究领域锚点
锚点 B1:监管机构披露模板(法定标准)
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**。
**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 # 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
**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。
锚点 B2:CFA Institute Research Standards(职业标准)
投资研究领域的全球职业标准。
**搜索方式**:
site:cfainstitute.org research objectivity standards site:cfainstitute.org global investment performance standards
**适用范围**:投资研究、券商研报、基金分析。
锚点 B3:真实范例发现(行业头部机构报告)
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**。
**搜索方式**:
# 中文行业研报
"{行业}"The SenseNova model family plugs directly into agent runtimes such as OpenClaw and hermes-agent, with the skills in this repository extending the models with concrete, end-to-end office capabilities.
Repo: OpenSenseNova/SenseNova-Skills
Other skills on sensenova-skills.
- /sn-da-excel-workflow
Excel 数据分析多步编排器。覆盖:(1) 读取多 Sheet Excel 文件并统计行数,(2) 大文件检测(≥10k 行自动 Parquet 优化),(3) 数据清洗(缺失值、文本标准化、无效字符),(4) 条件筛选与分类提取,(5) 跨 Sheet 统计聚合,(6) 导出 Excel/CSV 并提供下载链接。覆盖从数据读取到报告生成全流程,按步骤编排 capability 子 skill。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill,不要自行写几行 pandas 就回答**:①用户出现触发词:Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 /
Open skill - /category-coloring
当Excel文件总行数超过1万行时,通过转换为Parquet格式提升读取性能,提取目标指标并计算最大值,最后将结果输出为Excel并对特定行进行高亮标注。
Open skill - /duplicate-value-coloring
对比Excel多表中的特定系数并对异常值进行颜色标记。
Open skill - /outlier-coloring
识别 Excel 中的超限数值与错误单元格并进行高亮标注。
Open skill - /threshold-cell-coloring
根据Excel总行数自动切换Parquet加速读取,计算特定维度的时间序列平均值,并使用openpyxl输出带有条件格式(如低于均值标绿)和自定义样式的分析报告。
Open skill - /top-value-coloring
根据数据规模动态选择处理策略,对多表数据进行合并、统计筛选,并利用 openpyxl 实现关键指标的自动化样式高亮与格式化导出。
Open skill

