--- name: hv-analysis description: | 横纵分析法(Horizontal-Vertical Analysis)深度研究Skill。由数字生命卡兹克提出,融合了索绪尔的历时-共时分析、社会科学的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法与竞争战略分析的核心思想。 当用户想要系统性研究一个产品、公司、概念、技术或人物时使用。核心是双轴分析:纵轴追踪从诞生到当下的完整生命历程(以叙事故事呈现),横轴在当下时间截面上与竞品/同类进行系统性横向对比,最后交叉两条轴产出独到洞察。最终产出一份排版精美的PDF研究报告。 触发词包括但不限于:横纵分析、研究一下、帮我分析、深度研究、做个研究、调研一下、竞品分析、帮我看看这个东西怎么样、这个产品/公司/概念是怎么回事、帮我摸清楚、帮我搞懂、帮我做个deep research。 即使用户只是说"帮我了解一下XX"或"XX是什么来头",只要上下文暗示需要系统性的深度研究(而非简单的概念解释),都应该触发。也适用于用户丢来一个产品名、公司名、技术名词说"帮我研究一下这个"的场景。 不要用于简单的名词解释(用户只是问"XX是什么")、不要用于公众号写作(那个用khazix-writer)、不要用于纯标题摘要生成(用wechat-title)。 --- # 横纵分析法深度研究 > **方法论溯源** > 横纵分析法由数字生命卡兹克(Khazix)提出,融合了语言学中的历时-共时分析(Saussure)、社会科学中的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法、以及竞争战略分析的核心思想,形成了一套适用于产品/公司/概念/人物的通用研究框架。核心原则不变:纵向追时间深度,横向追同期广度,最终交汇出判断。 你正在执行一次横纵分析法深度研究。最终产出一份**排版精美的PDF研究报告**。 ## 前置准备 ### 环境准备 1. **确认PDF转换脚本可用**:本Skill自带 `scripts/md_to_pdf.py`(基于WeasyPrint),用于将最终Markdown报告转为排版精美的PDF。确保依赖已安装:`pip install weasyprint markdown --break-system-packages`。 2. **写作风格**:本Skill已内置完整的写作风格指南(见下文"写作风格"部分),无需额外加载其他skill。 ### 明确研究对象 拿到用户输入后,确认以下信息。如果用户已经给得足够明确(比如"帮我用横纵分析法研究Hermes Agent"),不需要追问,直接开始: 1. **研究对象**:具体的产品名/公司名/概念名/人名 2. **类型**:产品、公司、概念、人物、还是其他? 3. **研究动机**(可选):为什么要研究它?最近发生了什么? 4. **特别关注点**(可选):有没有特别想深入的方向? --- ## 第一步:联网信息收集 这个方法论的质量完全取决于信息的丰富度和准确性。**必须联网搜索**,不能仅靠已有知识。研究报告的价值在于深度和完整度,所以信息收集阶段宁可多搜,不要因为信息不够导致后面的分析浮于表面。 ### 并行搜索策略 使用子Agent并行搜索来提高效率。建议的分工: - **子Agent 1 — 纵向信息**:研究对象的起源、创始人背景、发展历程、关键事件、版本迭代、融资、战略转向、危机 - **子Agent 2 — 横向信息**:竞品识别、各竞品的特点和用户口碑、行业对比评测、市场份额 - **子Agent 3**(复杂对象才需要):补充信息,如创始人深度背景、行业环境变化、用户社区讨论(GitHub issues、Reddit、Twitter/X、知乎等) **子Agent联网工具使用指南**(直接写入每个子Agent的prompt中): 每个子Agent的prompt中必须包含以下联网指引: > 你需要联网获取信息。使用以下工具: > - **WebSearch**:用于搜索发现信息来源,获取摘要和关键词结果 > - **WebFetch**:当已知具体URL时,用于从页面定向提取内容 > - 如果用户环境中安装了 web-access skill(检查路径 `/mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md` 是否存在),优先加载它并遵循其指引,它提供更强的浏览器CDP能力 > - 搜索策略:先用WebSearch发现信息来源和线索,找到具体URL后用WebFetch深入提取 > - 多次搜索、多个关键词组合,不要只搜一次就放弃 > - 一手来源优于二手来源:官方博客 > 权威媒体原创报道 > 转载/聚合 > - **学术类研究对象必查arxiv**:如果研究对象涉及学术概念、算法、AI模型、技术范式等,必须通过arxiv API获取相关论文。调用方式:`curl -s "https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:关键词1+AND+all:关键词2&max_results=10"`,或用WebFetch访问同一URL。返回XML格式,包含标题、作者、摘要、发布日期、PDF链接。可按需调整关键词组合和结果数量。找到关键论文后,用WebFetch读取论文页面(`https://arxiv.org/abs/论文ID`)获取更多细节。 prompt要描述目标("获取""调研""了解"),不要用暗示具体手段的动词("搜索""爬取"),让子Agent自主判断最佳获取方式。 ### 信息来源优先级 一手来源优于二手来源,多个媒体引用同一个错误会造成循环印证假象: | 信息类型 | 一手来源 | |---------|---------| | 产品更新/技术决策 | 官方博客、GitHub Release Notes、创始人推文 | | 融资/商业数据 | 公司官方公告、SEC/工商文件 | | 用户口碑 | GitHub Issues、Reddit讨论、Twitter/X、知乎帖子 | | 行业分析 | 权威媒体原创报道(非转载) | | 学术/技术原理 | arXiv论文(`export.arxiv.org/api/query`)、Google Scholar、学术会议论文集 | ### 信息充分性自检 搜索完成后检查: - 纵向:能讲出一个完整的故事吗?有没有明显的信息断层? - 横向:竞品列表完整吗?有没有遗漏主要玩家?每个竞品的信息够做对比吗? - 来源:关键事实有可靠来源支撑吗?有没有只靠单一来源就下判断的? 信息不够就再补搜。不要凑合。 --- ## 第二步:纵向分析(Diachronic / Longitudinal) 沿时间轴,完整还原研究对象从诞生到现在的发展全貌。这是报告的主体部分,篇幅应该最重。 ### 内容要求 **起源追溯**:它诞生的背景是什么?基于什么技术/理念/需求而来?创始团队或核心推动者是谁?这些人之前做过什么,为什么是他们来做这件事?当时的行业环境是什么样的?有没有某个关键事件或灵感直接促成了它的诞生? **诞生节点**:明确的首次发布/成立/提出时间,最初的形态和定位,跟现在有什么不同。 **演进历程**:从诞生到现在,按时间顺序梳理所有关键节点。包括但不限于:重大版本更新、融资事件、团队变动、战略转型、技术架构变化、用户规模里程碑、重大合作或收购、公关危机或争议事件。 **决策逻辑**:在每个关键节点上,尽可能还原决策背后的原因。为什么选了A而不是B?当时面对的约束条件是什么?哪些早期决策"锁定"了后来的发展方向、难以逆转?什么机制让它越走越深(网络效应、生态绑定、技术栈选择等)? **阶段划分**:把整个历程自然分为几个阶段(萌芽期、快速增长期、转型期等),每个阶段有核心特征和核心矛盾。 ### 篇幅 6000-15000字。历史越长、节点越多的对象靠近上限,新生事物靠近下限。核心原则是把故事讲完整、讲透,每个关键节点都值得展开,不要为了压缩而跳过重要细节。宁可写长写细,也不要蜻蜓点水。 --- ## 第三步:横向分析(Synchronic / Cross-sectional) 以当前时间点为切面,将研究对象与同赛道的竞品/同类进行全面对比。 ### 首先判断竞品情况 分三种场景处理: **场景A:无直接竞品。** 如果研究对象是全新品类或独占性极强的领域,跳过逐一对比,改为分析:它为什么没有竞品?是品类太新、壁垒太高、还是市场太小?未来最可能从哪个方向冒出竞争者?有没有间接替代方案或上一代解决方式可以参照? **场景B:少量竞品(1-2个)。** 逐一深入对比,每个竞品展开详细分析。 **场景C:竞品充分(3个及以上)。** 选取最具代表性的3-5个进行对比,其余简要提及。 ### 对比维度 根据研究对象的类型灵活调整,但至少覆盖以下方面: **核心差异对比**:技术路线/核心方法论/底层逻辑、产品形态/商业模式/组织结构、目标用户/受众/适用场景、核心优势与明显短板、定价策略/资源投入/规模体量。 **用户视角**:每个竞品的真实用户口碑如何?社区评价、使用体验中被提及最多的优点和槽点分别是什么?用户实际的使用方式和官方定位有没有偏差?对比不要写成参数对照表的文字版,要讲清楚每个竞品「活成了什么样」,用户选它的真实理由是什么。 **生态位分析**:在整个赛道的版图中,研究对象占据什么位置?填补了什么空白,还是在跟谁正面竞争?当前格局是百花齐放、两强争霸、还是一家独大? **趋势判断**:基于横向对比,研究对象在竞争格局中的走向是什么?机会和风险各是什么? ### 篇幅 3000-10000字。场景A控制在3000字左右,场景C每个主要竞品至少展开1500字以上的独立分析,不要一笔带过。 --- ## 第四步:横纵交汇洞察 这是整篇报告的精华段。把纵向发展脉络和横向竞争格局结合起来,给出综合性的、新的判断。不要写成前面内容的缩写版。 需要回答的核心问题: 1. **历史如何塑造了当下的竞争位置**:纵向历程中的哪些决策和事件,决定了它今天在横向对比中的位置? 2. **竞品的纵向对比**:如果把主要竞品也放到时间线上看,它们的起源和演变路径有什么不同?这些不同如何导致了今天各自的特点? 3. **优势的历史根源**:今天的每个核心优势,能追溯到历史上的哪个节点或决策? 4. **劣势的历史根源**:今天的每个核心劣势,能追溯到哪个历史决策?当初的「好决策」有没有变成今天的包袱? 5. **未来推演**:基于纵向趋势和横向竞争格局,给出三个剧本——最可能的、最危险的、最乐观的,每个剧本要有逻辑支撑。 ### 篇幅 1500-3000字。 --- ## 写作风格 这不是一份冷冰冰的咨询报告,而是一篇让人能从头读到尾的深度研究。写作风格需要在「研究报告的严谨」和「卡兹克的可读性」之间找到平衡点。 ### 从卡兹克文风中借鉴的核心元素 以下风格元素直接应用到报告写作中(详细定义请参考 khazix-writer skill): **节奏感**:句子时长时短,段落之间跳跃自然。不要每段都一样长,一句话自成一段制造重量感的技巧可以用。好的节奏像波动,每次围绕主线偏出去一点,再用一句「扣主线句」拉回来。 **叙事驱动,不是罗列驱动**:纵向部分要有故事弧线,有起承转合。比如一个产品为什么在某个时间点突然爆发,背后的铺垫是什么,转折是什么。不要写成"2023年1月发布了A,2023年3月发布了B"这种流水账。 **知识是「聊着聊着顺手掏出来」的**:在讲述过程中自然地带出背景知识,不要「下面我来给大家科普一下」。 **敢下判断**:鼓励给出观点和洞察,但每个观点必须有事实支撑。先摆事实,再给判断。是推测的明确标注。表达判断时用「我觉得」「我的判断是」这种承认主观性的姿态,而不是居高临下的定论。 **层层剥开的修辞**:不直接讲结论,用"现象→表面解释→更深的追问→核心洞察"的方式展开。让读者参与到思考过程中。 **文化升维**:在交汇洞察部分,连接到更大的文化/哲学/历史参照物。不是硬凑的升华,是「聊着聊着自然想到了」的感觉。 **回环呼应**:开头或纵向部分埋的细节和钩子,在交汇洞察或结尾callback回来。前后因果的闭合感,是让报告从「信息流」变成「作品」的关键。 ### 不从卡兹克文风中借鉴的元素 以下元素适合公众号文章但不适合研究报告,需要克制: - **过强的口语化**:报告可以有聊天感,但不要满篇「这玩意」「不是哥们」「太牛逼了」。偶尔点缀可以,但密度要比公众号文章低很多。 - **去小标题化**:公众号文章追求一口气顺下来不加小标题。研究报告不一样,1-3万字的内容如果没有清晰的结构和导航,读者会迷路。报告需要清晰的章节结构。 - **标点禁令可以放松**:公众号文章禁用冒号和破折号。研究报告中可以正常使用,因为报告需要的是信息传达效率。但「」的使用习惯可以保留。 - **固定尾部**:不要加公众号的三连/星标尾部。 ### 绝对禁区(依然适用) 以下AI味标记无论什么文体都要避免: - 套话:"首先...其次...最后"、"综上所述"、"值得注意的是"、"不难发现" - 空洞形容词:"赋能"、"抓手"、"打造闭环" - 教科书开头:"在当今AI快速发展的时代"、"随着技术的不断进步" - 高频踩雷词:"说白了"、"意味着什么?"、"这意味着"、"本质上"、"换句话说"、"不可否认" - 空泛工具名:不说"AI工具"、"某个模型",要说具体名字 - 编造场景:如果某个信息搜不到,诚实标注「该信息暂缺」,绝不编造 ### 用人话写 避免咨询公司式的套话和空洞概括。用具体的细节和例子代替概括性陈述。比如不要写「该公司在这一阶段实现了快速增长」,而要写「从2024年中期的1000万美元ARR到2025年底的10亿美元,增长曲线几乎是垂直的」。 --- ## 第五步:生成PDF报告 报告写完后,使用本Skill自带的 `scripts/md_to_pdf.py` 脚本将Markdown转为排版精美的PDF。 ### 转换流程 1. **先完成Markdown稿件**:将完整报告写为标准Markdown格式,保存为 `[研究对象]_横纵分析报告.md` 2. **安装依赖**(如未安装):`pip install weasyprint markdown --break-system-packages` 3. **运行转换脚本**: ```bash python [skill目录]/scripts/md_to_pdf.py input.md output.pdf --title "研究对象名称" --author "数字生命卡兹克" ``` 4. 脚本会自动生成中间HTML文件(便于调试)和最终PDF ### 脚本内置的排版规范 `md_to_pdf.py` 已内置完整的CSS排版方案,无需手动调整: - **页面**:A4,页边距上25mm/左右20mm/下20mm - **封面页**:自动生成,包含标题(28pt深蓝色)、副标题「横纵分析法深度研究报告」、作者信息、装饰分隔线 - **配色**:H1标题=#1a5276深蓝、H2=#1e8449绿色、H3=#2e86c1浅蓝、H4=#5b2c6f紫色,正文=#2c3e50深灰 - **字体**:CSS fallback链 `"Droid Sans Fallback", Helvetica, Arial, sans-serif`,自动处理中英文混排 - **正文**:10.5pt,行距1.75,两端对齐,孤行/寡行控制 - **引用块**:左侧3pt深蓝竖线 + 浅灰背景 - **表格**:全宽、深蓝表头白字、斑马纹行 - **页眉**:「报告标题 | 横纵分析法深度研究报告」(首页不显示) - **页脚**:「第 X 页」(首页不显示) - Markdown的第一个H1会被自动提取为封面标题,正文中不会重复出现 ### Markdown写作注意事项 为了让脚本正确解析并生成最佳PDF效果: - 第一行用 `# 标题` 作为报告标题(会自动用于封面) - 紧接标题后可用 `> 研究时间:... | 所属领域:... | 研究对象类型:...` 格式写元信息行,会被提取到封面 - 用 `##` 作为主要章节标题(纵向分析、横向分析、横纵交汇等) - 用 `###` 和 `####` 作为子章节 - 表格使用标准Markdown表格语法 - 引用使用 `>` 语法 - 加粗使用 `**文本**` ### 末尾内容 在Markdown稿件末尾加上: - **信息来源**:所有引用的来源清单,标注URL和访问时间 - **方法论说明**:简要说明横纵分析法的来源(1-2句话即可) ### 报告结构模板 ``` 封面页 目录 一、一句话定义 [用一句话说清楚这个东西是什么] 二、纵向分析:从诞生到当下 [完整的纵向叙事,6000-15000字] 三、横向分析:竞争图谱 [横向对比分析,3000-10000字] 四、横纵交汇洞察 [交叉分析和未来推演,1500-3000字] 五、信息来源 [所有引用的来源列表] ``` ### 文件命名和交付 PDF文件命名为 `[研究对象名称]_横纵分析报告.pdf`,保存到用户的工作目录中。 --- ## 不同研究对象类型的适配 核心原则不变(纵向追时间深度,横向追同期广度),但侧重点不同: **研究产品时**:纵轴重点关注版本迭代、技术路线演变、用户增长曲线、关键产品决策;横轴重点关注功能对比、性能对比、用户体验、定价。 **研究公司时**:纵轴重点关注创始团队、融资历程、战略转向、组织变革、关键人事变动;横轴重点关注商业模式差异、市场份额、营收对比、组织架构差异。 **研究概念时**(技术范式、商业模式、文化现象):纵轴重点关注概念的起源(谁提出的、基于什么理论/需求)、如何流行起来、经历了哪些争论和演变;横轴重点关注与相近概念的区别、各自适用场景、不同阵营的论证。 **研究人物时**:纵轴重点关注个人经历、职业轨迹、关键决策、成长曲线、公开言论变化;横轴重点关注与同领域其他人物的对比(做事方式、风格、成就、影响力、路线选择差异)。 --- ## 篇幅总览 | 部分 | 字数范围 | 说明 | |-----|---------|------| | 纵向分析 | 6,000 - 15,000字 | 报告主体,不要蜻蜓点水 | | 横向分析 | 3,000 - 10,000字 | 视竞品数量调整 | | 横纵交汇 | 1,500 - 3,000字 | 精华段,给出新判断 | | **全文总计** | **10,000 - 30,000字** | 不要怕长,深度和完整度是价值所在 | --- ## 质检清单 交付前自检: - [ ] 纵轴是叙事故事体?读起来有因果逻辑和时代脉络?不是年表流水账? - [ ] 创始人/发起者的背景和动机有足够深度? - [ ] 每个关键节点都展开写了,没有为了压缩而跳过重要细节? - [ ] 决策逻辑有还原?不只是「发生了什么」,还有「为什么这么选」? - [ ] 横轴的竞品场景判断正确(A/B/C)?竞品分析够深? - [ ] 用户口碑部分引用了真实用户的声音?不只是官方宣传? - [ ] 横纵交汇产出了新的判断,不是前面内容的缩写版? - [ ] 未来推演的三个剧本都有逻辑支撑? - [ ] 写作风格有节奏感、有可读性?不是冷冰冰的咨询报告? - [ ] 没有触犯绝对禁区里的任何一条? - [ ] 所有关键事实标注了信息来源? - [ ] 搜不到的信息诚实标注了「暂缺」,没有编造? - [ ] PDF排版美观、结构清晰、可读性好? - [ ] 总字数在 10,000-30,000 字的范围内?