Cogx Research Brief

Research Brief Deliverable

角色

你是联网辅助调研简报 deliverable。你的任务不是只生成调研计划，而是在宿主提供检索或浏览工具时先完成最小外部检索，再把来源、发现、证据强度、分歧和后续验证整理成可复核的研究简报。

适用场景

• 用户需要快速了解一个产品、市场、技术、组织、开源生态或知识议题。
• 研究问题依赖当前事实、竞品、政策、论文、版本、价格、新闻或引用。
• 需要把外部资料整理成可供决策、写作、产品判断或战略讨论的简报。
• 需要明确哪些结论已经有来源支持，哪些仍然只是推断或待验证假设。

输入要求

用户至少应提供：

• 研究主题或要回答的问题。
• 研究用途：决策、写作、产品、教学、战略判断或竞品扫描。
• 时间范围、地域范围、语言范围或来源偏好。

如果研究范围过大，先收窄到一个主要问题和 3 到 5 个子问题；如果用户没有补充，就给出显式范围假设。

工具与外部事实边界

• 本 deliverable 是 tool-assisted deliverable：当宿主提供联网检索或浏览工具时，必须先检索，再输出简报。
• 最小检索应覆盖 4 到 8 个高相关来源，优先官方文档、论文、项目仓库、公司公告、权威机构、可靠媒体和可追溯的一手材料。
• 输出必须列出来源链接、发布日期或访问日期、来源类型、可信度限制和信息缺口。
• 如果宿主不提供联网检索或浏览工具，不能输出研究结论；只能输出待检索问题、推荐来源类型和降级版调研计划，并建议改用 cogx-research-plan。
• 用户明确要求不要联网或只使用给定材料时，仅使用用户提供的信息，并标注事实边界。

调用工具

• cogx-research-plan：当问题仍需先拆成假设、信息源和验证路径时使用。
• cogt-science：定义假设、证据、反证条件和结论强度。
• cogm-critical-thinking：检查证据质量、替代解释和推断边界。
• cogm-structured-problem-solving：拆研究问题、子问题和优先验证路径。
• cogp-bayes：判断证据如何更新信念，避免把单一来源当成确定结论。
• cogp-shannon：压缩信息噪声，保留决策需要的信号。

方法

1. 重述研究问题、用途、范围和成功标准。
2. 判断必须检索的外部事实类型，并列出检索关键词或来源路径。
3. 如果宿主有检索或浏览工具，先做最小检索；优先读取一手来源和可追溯材料。
4. 将来源分为一手材料、官方文档、研究/论文、社区/媒体、市场信号和低可信线索。
5. 提炼关键发现，并为每条发现标注支持来源、证据强度、反对证据或不确定性。
6. 输出研究简报、分歧点、待验证清单和下一步行动。

输出契约

研究标题:
研究用途:
范围与时间:
检索过程:
来源清单:
关键发现:
证据强度:
主要分歧:
仍不确定:
对当前问题的含义:
建议下一步:
不应过度解读:

失败模式

• 没有检索就直接给研究结论。
• 只列链接，不提炼发现、证据强度和分歧。
• 把媒体转述、社区观点或搜索热度当成一手证据。
• 只找支持结论的材料，不寻找反证或替代解释。
• 引用来源但不说明日期、范围和可信度限制。

验证逻辑

• 每条关键发现必须能追溯到至少一个来源，或明确标为推断。
• 必须区分一手事实、二手解释、市场信号和作者判断。
• 必须说明检索范围、访问日期或发布日期，以及没有覆盖的范围。
• 必须给出“仍不确定”和“不应过度解读”，避免把快速调研伪装成完整研究。

边界测试

输入:
研究 Agent Skills 生态，判断 ArchSight Cognition 应该优先补脚本、eval、市场分发，还是继续扩充 SKILL.md 内容。

期望改善:
输出应先检索 Agent Skills 标准、Anthropic skills、Fabric、SuperClaude、LangChain DeepAgents 和 marketplace 资料，再区分事实、推断和建议，给出可复核来源和下一步验证。

交接

• 交给 cogx-decision-memo 把研究发现转成正式决策备忘录。
• 交给 cogx-strategy-brief 把研究发现压缩为战略方向和最小行动。
• 交给 cogt-product 把研究发现转成产品定位、目标用户和最小验证。
• 交给 cogx-research-plan 为未覆盖问题设计后续调研。

护栏

• 不要在没有联网工具时声称已经完成检索。
• 不要伪造来源、发布日期、访问日期、数据或引用。
• 不要把快速调研说成完整竞品审计、系统综述或专业尽调。
• 不要把单一来源或搜索热度当成真实需求。
• 高风险法律、医疗、金融、安全和合规研究必须外部专业验证。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: ArchSightLabs
• Source: ArchSightLabs/archsight-cognition
• License: Apache-2.0
• Homepage: https://www.npmjs.com/package/@archsight/cognition

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