新增16个AI技能：包含图像生成、视频剪辑、数据分析、智能查询等功能模块
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hmo
346
.opencode/skills/deep-research/SKILL.md
Normal file
346
.opencode/skills/deep-research/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,346 @@
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name: deep-research
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description: 当用户要求"调研"、"深度调研"、"帮我研究"、"调研下这个"，或提到需要搜索、整理、汇总指定主题的技术内容时，应使用此技能。
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metadata:
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version: "1.0.0"
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# 深度调研技能（Deep Research Skill）
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## 技能概述
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此技能用于对技术主题进行深度调研，输出专业的调研报告文档。
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| 能力 | 说明 |
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| 内容提取 | 从 URL、文档中提取核心信息 |
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| 深度调研 | 联网搜索补充背景、对比、最新进展 |
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| 报告生成 | **默认生成 Markdown 和 Word 两个版本** |
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| 图解生成 | 为核心概念生成技术信息图 |
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| Word 格式化 | 自动处理目录、标题加粗、表格实线等样式 |
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## 触发规则
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当用户消息包含以下关键词时使用此技能：
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- 调研、深度调研、调研报告
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- 帮我研究、帮我分析
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- 调研下这个、看看这个
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## 输出规范
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每次调研任务必须同时提供：
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1. **Markdown 版本**：用于 Obsidian 知识库沉淀和双链关联
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2. **Word 版本**：用于正式汇报和外部分享，需经过脚本格式化处理
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## 目录结构
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每个调研主题创建独立文件夹，保持整洁：
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```
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{output_dir}/
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├── Ralph-Loop/ # 主题文件夹（英文短横线命名）
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│ ├── images/ # 该主题的信息图
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│ │ ├── architecture.png
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│ │ └── comparison.png
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│ ├── Ralph-Loop调研报告.md # Markdown 报告
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│ └── Ralph-Loop调研报告.docx # Word 报告
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├── MCP-Protocol/
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│ ├── images/
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│ ├── MCP-Protocol调研报告.md
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│ └── MCP-Protocol调研报告.docx
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└── ...
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```
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命名规范：
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- 文件夹名：英文，单词间用短横线连接，如 `Ralph-Loop`、`MCP-Protocol`
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- 报告文件：`{主题名}调研报告.md` 和 `{主题名}调研报告.docx`
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- 图片目录：每个主题文件夹下单独的 `images/` 目录
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## 调研流程
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### 第一步：创建主题目录
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根据调研主题创建独立文件夹：
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```bash
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mkdir -p "{output_dir}/{主题名}/images"
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```
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### 第二步：内容获取
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1. 如果用户提供 URL，使用 webfetch 获取内容
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2. 提炼核心概念、技术原理、关键信息
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3. 识别需要深入调研的点
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### 第三步：深度调研
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使用 Task 工具进行联网搜索，补充：
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- 技术背景和发展历程
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- 竞品对比和差异化
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- 社区讨论和实际案例
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- GitHub 仓库和开源实现
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- 最新进展和趋势
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### 第四步：图解生成
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使用预设风格脚本生成统一手绘风格的信息图。
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#### 生图触发规则
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| 内容类型 | 是否生图 | 图解类型 | 说明 |
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|---------|---------|---------|------|
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| 核心架构/原理 | 必须 | arch | 系统结构、技术栈、模块组成 |
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| 流程/步骤 | 必须 | flow | 工作流、执行顺序、操作步骤 |
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| A vs B 对比 | 必须 | compare | 两种方案/技术的对比 |
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| 3个以上要素 | 建议 | concept | 核心概念、多个方面组成 |
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| 纯文字表格 | 不需要 | - | 用 Markdown 表格即可 |
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| 代码示例 | 不需要 | - | 用代码块即可 |
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#### 预设风格模板
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所有配图统一使用手绘体可视化风格，保持系列一致性：
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| 类型 | 命令参数 | 配色 | 布局 |
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|------|---------|------|------|
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| 架构图 | `-t arch` | 科技蓝 #4A90D9 | 分层/模块化 |
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| 流程图 | `-t flow` | 蓝+绿+橙 | 从上到下 |
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| 对比图 | `-t compare` | 蓝 vs 橙 | 左右分栏 |
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| 概念图 | `-t concept` | 蓝紫渐变 | 中心发散 |
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#### 生成命令
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使用 `research_image.py` 脚本生成：
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```bash
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# 架构图
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python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
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-t arch \
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-n "Ralph Loop 核心架构" \
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-c "展示 Prompt、Agent、Stop Hook、Files 四个模块的循环关系" \
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-o "{output_dir}/{主题名}/images/architecture.png"
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# 流程图
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python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
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-t flow \
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-n "Stop Hook 工作流程" \
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-c "Agent尝试退出、Hook触发、检查条件、允许或阻止退出的完整流程" \
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-o "{output_dir}/{主题名}/images/flow.png"
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# 对比图
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python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
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-t compare \
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-n "ReAct vs Ralph Loop" \
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||||
-c "左侧ReAct依赖自我评估停止，右侧Ralph使用外部Hook控制" \
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||||
-o "{output_dir}/{主题名}/images/comparison.png"
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# 概念图
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python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
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-t concept \
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-n "状态持久化要素" \
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||||
-c "中心是Agent，周围是progress.txt、prd.json、Git历史、代码文件" \
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||||
-o "{output_dir}/{主题名}/images/concept.png"
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```
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#### 图片命名规范
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| 图解类型 | 文件名 |
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|---------|--------|
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| 架构图 | `architecture.png` 或 `{具体名称}_arch.png` |
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| 流程图 | `flow.png` 或 `{具体名称}_flow.png` |
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||||
| 对比图 | `comparison.png` 或 `{A}_vs_{B}.png` |
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||||
| 概念图 | `concept.png` 或 `{具体名称}_concept.png` |
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### 第五步：报告撰写
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按标准模板撰写 Markdown 报告，存放到主题文件夹：
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```
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{output_dir}/{主题名}/{主题名}调研报告.md
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```
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报告中引用图片使用相对路径：
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```markdown
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||||
```
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### 第六步：Word 导出
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```bash
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# 进入主题目录
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cd "{output_dir}/{主题名}"
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# 生成 Word（--resource-path=. 确保图片正确引用）
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# 注意：不要使用 --toc 参数，因为 Markdown 中已有手写目录
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||||
pandoc "{主题名}调研报告.md" -o "{主题名}调研报告.docx" --resource-path=.
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||||
# 格式化 Word
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python ../../../.opencode/skills/deep-research/scripts/format_docx.py "{主题名}调研报告.docx"
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```
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## 写作原则
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调研报告的核心价值：深入研究、降低团队吸收成本、提供专家级建议。
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1. 理解透彻：不能一知半解或大段拷贝，必须消化吸收后用自己的话表达
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2. 体现思考：有判断、有建议，而非仅仅陈述现状
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||||
3. 细节佐证：有过程和细节支撑结论，不空谈
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4. 逻辑清晰：有分段、有结构、有编号
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||||
5. 配图说明：核心概念必须配信息图
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||||
6. 去除 AI 味：
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||||
- 不使用「」、" " 等特殊符号
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||||
- 不用过多强调符号和 emoji
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||||
- 行文自然流畅，像人写的专业文档
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||||
- 避免"首先、其次、总之"等套话
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## 报告模板
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```markdown
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||||
date: YYYY-MM-DD
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type: 调研报告
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||||
领域: {技术领域}
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||||
tags: [调研, {主题关键词}]
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# XX调研报告
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> 调研日期：YYYY年M月D日
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## 目录
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- 一、简介
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- 二、启示
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- 三、核心介绍
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- 3.1 XXX
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||||
- 3.2 XXX
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- 四、附录
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- 4.1 详细文档
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||||
- 4.2 参考资料
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## 一、简介
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（快速说明调研内容，简短重点）
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是什么，主要用来做什么，属于什么类别。有哪些能力，有什么特点。和竞品相比，有哪些区别，主打什么。
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1. 要点一
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2. 要点二
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||||
3. 要点三
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## 二、启示
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（调研内容带来的启示、值得学习借鉴之处、与现有产品如何结合、是否值得推荐）
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1. 启示一
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2. 启示二
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||||
3. 启示三
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## 三、核心介绍
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||||
（正文部分，详细说明调研内容的原理/搭建/操作/使用过程，含信息图及流程说明）
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### 3.1 XXX
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||||
上图展示了...（图解说明，让读者看图就能理解）
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详细内容...
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### 3.2 XXX
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||||
详细内容...
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## 四、附录
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||||
### 4.1 详细文档
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||||
（更详细的配置/操作过程）
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### 4.2 参考资料
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**官方文档**
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- 文档名称: https://xxx
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**开源实现**
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- 项目名称: https://github.com/xxx
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**社区讨论**
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||||
- 讨论来源: https://xxx
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```
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## 脚本说明
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### format_docx.py
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Word 文档格式化脚本，功能包括：
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1. 标题居中，黑色字体（去除 pandoc 默认蓝色）
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2. "Table of Contents" 替换为中文"目录"
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||||
3. 目录页单独一页
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||||
4. 一级标题（简介、启示等）前自动分页
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||||
5. 表格保持完整不跨页断开
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6. 代码块保持完整不断开
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||||
7. 日期行居中
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用法：
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```bash
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python .opencode/skills/deep-research/scripts/format_docx.py "输入.docx" ["输出.docx"]
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```
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## 完整调研示例
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用户输入：
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> 调研下 Ralph Loop
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执行流程：
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```bash
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# 1. 创建主题目录
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mkdir -p "{output_dir}/Ralph-Loop/images"
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# 2. 获取内容（如有 URL）
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webfetch https://example.com/article
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# 3. 深度调研（使用 Task 工具联网搜索）
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# 4. 生成信息图
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python .opencode/skills/image-service/scripts/text_to_image.py "技术架构图..." --output "{output_dir}/Ralph-Loop/images/architecture.png"
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# 5. 撰写报告
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# 写入 {output_dir}/Ralph-Loop/Ralph-Loop调研报告.md
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# 6. 导出 Word（不使用 --toc，Markdown 已有手写目录）
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cd "{output_dir}/Ralph-Loop"
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||||
pandoc "Ralph-Loop调研报告.md" -o "Ralph-Loop调研报告.docx" --resource-path=.
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||||
python ../../../.opencode/skills/deep-research/scripts/format_docx.py "Ralph-Loop调研报告.docx"
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```
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||||
输出文件：
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||||
```
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||||
{output_dir}/Ralph-Loop/
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||||
├── images/
|
||||
│ ├── architecture.png
|
||||
│ └── comparison.png
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||||
├── Ralph-Loop调研报告.md
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||||
└── Ralph-Loop调研报告.docx
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```
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## 依赖
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- pandoc：Markdown 转 Word
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- python-docx：Word 格式化
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- image-service 技能：生成信息图
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Reference in New Issue
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