hv-analysis
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）。
npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 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（
- 前置准备
- 环境准备
- 明确研究对象
- 第一步：联网信息收集
- 并行搜索策略
- 信息来源优先级
- 信息充分性自检
- 第二步：纵向分析（Diachronic / Longitudinal）
- 内容要求
- 篇幅
- 第三步：横向分析（Synchronic / Cross-sectional）
- 首先判断竞品情况
- 对比维度
- 第四步：横纵交汇洞察
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"
What does the hv-analysis skill do?
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）。
How do I install it?
Run `npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From KKKKhazix/khazix-skills, a repository with 19,062 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.