sn-report-format-discovery
用于研究任务的最终呈现形式未知时。比较研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或自定义形式,并用权威标准与真实范例支持推荐。
npx skills add OpenSenseNova/SenseNova-Skills --skill sn-report-format-discovery --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.
# sn-report-format-discovery(最终呈现形式发现) 在规划研究维度之前,先搞清楚最终结果应以什么形式呈现。本 skill 研究的是**呈现形式**,例如研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或用户自定义形式;同时登记用户对主信息载体的偏好强度。它不决定文件后缀,也不在研究前生成具体章节目录。 ## 核心原则 1. **呈现形式是可研究的问题**——读者任务、使用场景、信息形态和领域惯例决定什么形式更合适 2. **固定入口,动态导航**——写死的是"去哪里找"(锚点),动态的是"找什么"(具体领域标准) 3. **区分标准指南和真实范例**——指南告诉你"应该怎么写",范例告诉你"实际长什么样",两者互补 4. **容器与形式分开**——当前 deep-research 最终仍以 Markdown 承载;研究报告、论文、报表等是 Markdown 内的信息呈现形态 5. **形式、内容范式、信息载体正交**——研究报告等形式回答"交付物是什么",六种 research paradigm 回答"内容如何推进",主信息载体回答"核心信息由什么结构承载";三者不得建立固定映射 6. **偏好不等于最终编排**——研究前只登记 `required|preferred|auto`;研究完成后由 report-planner 根据实际 evidence 生成 `organization_decision` 7. **语言只服从运行锚点**——使用 payload 的 `language`;候选 label、best_for、defining_features、rationale、来源提取说明与 completion reply 使用该语言,不得因本 skill 的中文提示或外部来源语言改变输出语言 ## 职责边界 - 本 skill 是格式发现的唯一责任方:比较候选、调研惯例、提取 defining features,并写出 `format_proposal.json`。 - scout 只在完成 briefing 后传入预研上下文并调用本 skill,不在自身契约中复制格式规则。 - plan 只根据已确认形式准备相应证据,不重新选择格式。 - report-planner 在研究完成后同时读取已确认形式、结构偏好和 evidence,生成可审计的 `organization_decision`;本 skill 不提前生成章节 blueprint,也不替 planner 预判 evidence 适合哪种结构。 ## 输入 - 原始研究需求 `query` - `language`:controller 根据 query 固化的请求级语言参数 - briefing 中的 `task_interpretation`、目标读者、使用场景和用户
- 核心原则
- 职责边界
- 输入
- 工作流程
- 呈现形式判断
- 结构偏好强度
- 锚点注册表
- 学术领域锚点
- 行业研究领域锚点
- 验证协议:isprimarysource
- 采信规则:命中 2+ 个 positive signal
- 丢弃规则:命中任意 1 个 negative signal
- 验证失败处理
- 退出条件
What does the sn-report-format-discovery skill do?
用于研究任务的最终呈现形式未知时。比较研究报告、学术论文、表格优先报表、决策备忘录或自定义形式,并用权威标准与真实范例支持推荐。
How do I install it?
Run `npx skills add OpenSenseNova/SenseNova-Skills --skill sn-report-format-discovery --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 OpenSenseNova/SenseNova-Skills, a repository with 4,911 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.
