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Agent Skill · 研究检索

topic-research(课题研究)

topic-research 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

topic-research 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 62,939。

总安装 324周安装 13GitHub Stars 公开资料未说明下载 105核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:topic-research(课题研究)
来源仓库:https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent
仓库路径:skills/topic-research
安装命令:
npx skills add dongbeixiaohuo/writing-agent --skill "topic-research"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add dongbeixiaohuo/writing-agent --skill "topic-research"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

围绕特定主题进行信息检索和候选结果筛选的工具。适用于学术调研、市场分析和技术趋势跟踪等研究场景。支持多来源聚合和去重排序,提升信息收集效率。topic-research 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需人工判断信息可信度和相关性,避免依赖单一渠道偏差。

建议设定明确检索目标和关键词,以提高结果精准度。

来源仓库内路径:skills/topic-research

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add dongbeixiaohuo/writing-agent --skill "topic-research";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

topic-research 怎么安装?

在终端执行 npx skills add dongbeixiaohuo/writing-agent --skill "topic-research"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

topic-research 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

topic-research 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

topic-research 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

topic-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 324 次,近一周安装 13 次,下载 105 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

topic-research 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
topic-research

课题研究 · 本页

324—只读MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

选题调研 (Topic Research)

指令 (Instructions)

核心目标:在动笔之前,先验证选题是否值得写。避免"自嗨式选题",确保写的内容读者真正关心。

1. 触发时机

在以下情况下应使用本技能:

  • 用户有一个选题想法,但不确定是否值得写
  • 用户想了解某个话题的热度和竞争情况
  • 用户想知道同类爆款文章的标题和套路
  • 进入完整写作工作流前的第一步

2. 选题调研四步法

Step 1:热点扫描

目标: 了解该话题最近的热度和讨论量

执行:

  1. 使用搜索工具搜索:[话题] 最新 OR 热门 OR 讨论
  2. 关注近7天的内容
  3. 统计搜索结果的覆盖面和讨论热度

输出格式:

📊 热点扫描结果:

【话题】:[用户提供的选题]
【热度评估】:⭐⭐⭐⭐⭐(1-5星)
【近期讨论量】:[描述搜索结果的丰富程度]
【热点趋势】:上升 / 平稳 / 下降
【时效性】:常青话题 / 热点话题(需要快速发布)

Step 2:爆款拆解

目标: 找出同类爆款文章,分析标题和切入点

执行:

  1. 搜索:[话题] site:mp.weixin.qq.com OR site:zhihu.com OR site:toutiao.com
  2. 找出阅读量/点赞量高的文章
  3. 分析这些爆款的标题模式

输出格式:

🔥 爆款拆解:

【同类爆款标题】
1. "[标题1]" —— 来源:XX平台,预估阅读:XX
   → 标题套路:[分析使用的公式]
2. "[标题2]" —— 来源:XX平台,预估阅读:XX
   → 标题套路:[分析使用的公式]
3. "[标题3]" —— 来源:XX平台,预估阅读:XX
   → 标题套路:[分析使用的公式]

【爆款标题共性】
- [总结1-2个共性特征]

【可借鉴的切入角度】
- [角度1]
- [角度2]

Step 3:痛点验证

目标: 从评论区/问答中提取读者真正关心的点

执行:

  1. 查看爆款文章的评论区高赞评论
  2. 搜索知乎/微博相关问题下的高赞回答
  3. 提取读者真正的痛点和诉求

输出格式:

💬 痛点验证:

【评论区高赞观点】
1. "[高赞评论1]" —— 点赞数:XX
   → 反映痛点:[解读]
2. "[高赞评论2]" —— 点赞数:XX
   → 反映痛点:[解读]
3. "[高赞评论3]" —— 点赞数:XX
   → 反映痛点:[解读]

【读者真正关心的问题】
1. [问题1]
2. [问题2]
3. [问题3]

【读者的情绪状态】
- [描述读者在这个话题上的主要情绪:焦虑/愤怒/好奇/迷茫等]

Step 4:选题打分与建议

目标: 给出综合评估和切入点建议

打分维度:

维度权重评分标准
热度30%近期讨论量、搜索结果丰富度
痛点30%读者是否真正关心、评论区互动
差异化20%已有内容是否饱和、有无新角度
可写性20%是否有足够素材、是否适合你的风格

输出格式:

📝 选题评估报告:

【选题】:[话题名称]

【综合评分】:XX/100 分

【分项评分】
- 热度(30%):XX/30
- 痛点(30%):XX/30
- 差异化(20%):XX/20
- 可写性(20%):XX/20

【结论】
✅ 推荐写 / ⚠️ 可以写但需调整角度 / ❌ 不建议写

【建议切入点】
1. [推荐角度1] —— 理由:XXX
2. [推荐角度2] —— 理由:XXX

【风险提醒】
- [如有风险,列出注意事项]

【下一步】
如果确定写这个选题,请说"确认选题",我将进入写作需求澄清阶段。

3. 快速模式

如果用户只需要快速判断,可以使用简化版:

📊 选题快速评估:[话题名称]

热度:⭐⭐⭐⭐☆(4/5)
痛点:⭐⭐⭐⭐⭐(5/5)
差异化:⭐⭐⭐☆☆(3/5)
可写性:⭐⭐⭐⭐☆(4/5)

综合:80/100 ✅ 值得写

建议角度:[一句话建议]

示例 (Examples)

用户: 我想写一篇关于"35岁程序员危机"的文章,帮我调研一下这个选题值不值得写。

AI:

📊 选题调研报告:35岁程序员危机

═══════════════════════════════════════════════════

【热点扫描】
热度评估:⭐⭐⭐⭐⭐(5/5)
近期讨论量:极高,近7天相关内容超过10万条
热点趋势:持续热门,每次大厂裁员都会引发讨论
时效性:常青话题 + 周期性热点

═══════════════════════════════════════════════════

【爆款拆解】
1. "35岁失业后,我发现自己连送外卖都干不好" —— 公众号,10w+
   → 标题套路:悬念反转型 + 身份认同型
2. "离开字节的第3年,我终于不再羡慕前同事了" —— 知乎,8w+
   → 标题套路:时间跨度 + 情绪反转
3. "程序员35岁危机的真相:不是年龄,是你停止成长了" —— 今日头条,50w+
   → 标题套路:反常识 + 对立冲突型

爆款共性:都在打破"35岁危机"的刻板印象,给出新视角

═══════════════════════════════════════════════════

【痛点验证】
评论区高赞观点:
- "说的就是我,看完沉默了" —— 反映:读者寻求认同
- "不是35岁危机,是10年没成长危机" —— 反映:读者渴望反思
- "最可怕的是发现自己竟然没有不可替代性" —— 反映:核心焦虑点

读者真正关心的问题:
1. 35岁危机是真的吗?还是被贩卖的焦虑?
2. 我该怎么避免35岁危机?
3. 已经35岁了还有救吗?

读者情绪状态:焦虑 + 渴望被安慰 + 想要具体建议

═══════════════════════════════════════════════════

【综合评分】85/100 分 ✅ 强烈推荐写

- 热度(30%):30/30 —— 持续热门话题
- 痛点(30%):28/30 —— 读者痛点明确
- 差异化(20%):12/20 —— 内容较多,需要新角度
- 可写性(20%):15/20 —— 素材丰富

═══════════════════════════════════════════════════

【建议切入点】
1. 「反焦虑贩卖」角度 —— 揭露培训机构如何贩卖35岁焦虑
2. 「真相揭示」角度 —— 35岁危机的本质不是年龄,而是XX
3. 「行动指南」角度 —— 30岁开始为35岁做的3件事

【风险提醒】
- 这个话题内容很多,需要有独特观点才能脱颖而出
- 避免写成鸡汤,读者对空洞安慰免疫了

确定写这个选题吗?请说"确认选题"进入下一步。

最佳实践 (Best Practices)

  • 调研先于写作:永远先验证选题,再开始写作流程
  • 数据说话:尽量用搜索结果和评论数据支撑判断
  • 读者视角:关注评论区,那里才是真正的痛点
  • 差异化优先:热门话题更需要独特角度
  • 诚实评估:如果选题不行,要敢于说"不建议写"

版本记录 (Version History)

  • v1.0.0 (2026-01-03): 初始版本,支持热点扫描、爆款拆解、痛点验证、选题打分四步法。

平台分布

trae

29.91%
按下载量换算31

Claude Code

21.1%
按下载量换算22

kilo

18.44%
按下载量换算19

windsurf

12.14%
按下载量换算13

amp

6.6%
按下载量换算7

clawdbot

3.27%
按下载量换算3

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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