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# 专题研究编译器（research-topic-compiler） ## 中文速查 - 中文名：专题研究编译器 / 系统学习与概念源流研究助手 - 英文稳定名：`research-topic-compiler` - 分类：研究学习 / Obsidian 知识编译 - 你可以这样叫我：`系统研究这个主题`、`帮我整理到 Obsidian`、`做一个深度专题`、`研究行业最佳实践`、`概念解读`、`概念源流`、`PM 技术评审提问脚本`、`行业演进看板`、`把这个大白话拆成研究目标` - 适合：围绕研究主题做多渠道证据收集、筛选、证据矩阵、阶段结论、概念源流、轻量 PM 决策看板、候选池、用户画像自适应学习报告和应用转化；也适合把用户的大白话、模糊主题或 Roadmap 前置想法转成研究目标、研究问题和输出要求 - 不适合：创建或评审 Skill；普通新闻搜索或一次性摘要；明确要“选一个 / 给最终推荐 / 排除其他方案”时改用 `decision-research` ## Overview 使用这个 Skill 把一个研究主题编译成可学习、可追溯、可继续扩展、并能按用户画像转化为实际工作判断的 Obsidian Research Project 或聊天内研究报告。 核心原则： - 先把用户原话转成明确研究目标、研究问题和输出要求，再判断研究深度、渠道和样本量。 - 先解析用户画像，再决定解释方式、案例选择、实践任务和应用转化。 - Obsidian 是内部基线和默认沉淀位置，不是唯一研究渠道。 - 外部渠道动态选择，不默认全开；根据主题类型、证据缺口、时效性和可信度要求启用。 - 研究前可以先做 `Pre-Research Source Expansion`：用公开搜索、垂直 API、RSS、产品/市场目录等渠道扩充候选来源，再筛选进入正式证据矩阵。 - 结论必须能回到证据矩阵；`05_研究报告` 是第一阅读入口，`02_证据与卡片` 是按需深挖层。 - 系统学习不是重型课程仓库；默认保持轻量，只有触发条件满足时才建议独立学习包文件。 - 轻量概念解构属于本 Skill 的研究模式，不再单独使用独立概念看板 Skill；它适合快速建立概念源流、语义漂移、范式阶段和 PM 决策问题。 - 用户画像只影响解释深度、案例选择、输出结构和实践任务，不覆盖用户当前明确要求。 - 研究必须能转成行动：判断、方案、模板、任务、PRD、Workflow、Eval、Checklist、SOP、路线图或实践练习。 - 用户补充的新渠道可以进入渠道库，但要先判断适用主题、访问条件、证据强度和风险。 - 微信公众号、X、私域社区、付费库等渠道默认只能做公开候选发现；任何登录态读取、客户端转发、发送到 Obsidian 同步号或第三方服务的动作，都需要当前 run 的明确授权和可见确认点。 ## Input / Context Intake 启动研究前先收集或推断这些上下文；不要问本地文件能发现的信息，只在答案会改变研究范围、访问权限或写回位置时追问： - 原始意图：用户原话、业务愿望、想产出的材料、隐含的后续动作。 - 研究主题：主题名称、用户要解决的决策或学习目标、是否已有种子资料。 - 预期产物：聊天内报告、Obsidian Research Project、更新已有专题、还是长期雷达。 - 深度约束：用户期望的速度、深度、样本量、是否需要 `L4/L5` 级外部扩展。 - 内部基线：是否扫描 Obsidian、哪些 Vault/目录可用、是否只读