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解决的问题

解决AI代理生成通用、结构混乱的报告问题，避免其缺乏顶级机构研究应有的专业水准和严谨性。该技能不简单地将搜索结果聚合为文档，而是提供一个框架，使代理能够生成遵循领先全球机构实际设计与写作规范的行业报告、白皮书和学术论文。

如何工作

该项目以“代理技能”形式实现，包含文本指南和Python实用工具文件。它从斯坦福HAI、麦肯锡、OpenAI等机构的41份以上高质量报告中逆向提取模式。触发后，代理会采用研究者、编辑、信息设计师和数据可视化专家四种不同角色，执行生产流水线。包含SVG图表库、自动生成目录的渲染引擎，以及关于布局、色彩使用和写作风格的严格指南（例如，将结论写在图表标题中，而非主题中）。

适用人群

适用于使用AI代理（如Claude Code或其他自定义代理平台）的用户，需要生成专业级研究报告、白皮书、数据洞察或arXiv风格论文的场景。

主要亮点

• 基于证据的标准：惯例源自对41份真实机构报告的定量分析。
• 角色驱动的工作流：超越简单文本生成，模拟多角色专业编辑流程。
• 可视化工具：包含支持8种图表类型的Python内联SVG库和基于CSS的渲染系统。
• 严格的编辑逻辑：提供明确的内容取舍标准：若删除某句话不会改变读者对结论的判断，则该句视为“工作日志”予以删除。