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name: sn-report-format-discovery
description: 发现特定报告类型的结构规范与写作约束；当需要判断“这类报告应该长什么样”、为报告生成章节结构/必备元素/风格约束，或为 deep research 的 `report_shape` 提供依据时使用。适用于行业/市场/竞品分析、技术选型、政策/法律/公共事务、学术/医学综述、尽职调查、事件追踪与事实核查等场景，也可单独用于报告格式研究。
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# Report Format Discovery

回答“这类报告应该长什么样”。它研究的是**报告格式本身**，不是正文事实、研究结论或执行计划。

这个 skill 既可以：

- **独立使用**：用户单独询问某类报告的标准结构、章节建议、必备元素和写法约束。
- **嵌入 deep research**：为 `plan.json.report_shape` 或其他结构化格式规格提供依据。

## 核心原则

- **格式本身是可研究对象**：优先查标准制定者、发布机构、期刊/监管/行业组织的原文。
- **可信来源优先于通用模板**：宁可基于 1-2 个高可信来源抽结构，也不要用二手教程拼凑。
- **标准与范例互补**：标准说明“应包含什么”，高质量范例说明“实际如何组织”。
- **只抽结构，不抽结论**：只产出章节、必备元素、风格约束、反模式和适用场景。
- **输出服从调用场景**：独立使用时直接返回格式规格；嵌入工作流时适配调用方要求的字段结构。

## 适用场景

优先覆盖 deep research 常见的 6 类场景：

1. **行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究**
2. **技术选型 / 架构评估 / 产品方案比较**
3. **政策 / 法律 / 监管 / 公共事务**
4. **学术 / 医学 / 社科综述与证据整合**
5. **尽职调查 / 实体调查 / 风险审查**
6. **事件追踪 / 时间线还原 / 事实核查**

如果用户请求不属于以上场景，也可按“最接近的报告类型”处理，不要强行套模板。

## 输入

可接受最小输入：

- 用户原始请求；或
- `{report_dir}/request.md`

可选补充输入：

- 明确的 `domain`
- 明确的 `genre`
- `audience` / 使用场景
- `region`
- 调用方要求的输出路径或输出 schema

若输入不足，先从请求中推断：

- `domain`：研究领域
- `genre`：报告类型，如行业研究、技术选型、政策简报、学术综述、尽调、事件追踪
- `audience`：目标读者和使用场景
- `region`：中国、美国、欧盟、全球等；无明确要求可留空

## 执行流程

1. **识别报告任务**：判断用户要写的是哪类报告，服务什么判断或决策。
2. **锁定场景类型**：把任务归入最接近的核心场景，不要混用多个主类型。
3. **选择可信入口**：按场景选择标准、模板、权威指南、真实高质量范例。
4. **筛选来源**：优先原始来源，剔除教程、营销文、新闻转述和低质量聚合。
5. **抽取结构**：提取章节、必备元素、图表/表格、语气约束、反模式。
6. **判断是否足够**：若已有 1-3 个可信来源且结构趋于稳定，即可停止。
7. **适配输出**：按独立模式或工作流模式输出格式规格。

## 来源优先级

按场景选入口，不要机械地全搜。

### 1. 学术 / 医学 / 社科综述

优先级：

1. 报告规范或方法学组织：EQUATOR、PRISMA、CONSORT、STROBE、Cochrane、NLM、APA 等。
2. 目标领域顶级期刊的 author guidelines / guide for authors。
3. 高质量综述论文、官方 handbook 或系统综述教学资料。

### 2. 行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究

优先级：

1. 监管披露模板、交易所披露要求、行业协会标准。
2. 头部咨询、投研、产业机构发布的完整研究报告。
3. 大型机构、国际组织或统计机构的行业分析框架。

### 3. 技术选型 / 架构评估 / 产品比较

优先级：

1. 官方评估框架、采购/招标模板、架构决策记录规范、云厂商/标准组织最佳实践。
2. 高质量技术选型文档、架构评估模板、企业 RFC / ADR 范式。
3. 头部工程团队公开的评估矩阵或对比报告。

重点抽取：

- 评估维度
- 比较矩阵
- 约束条件
- 风险与取舍
- 推荐与适用场景

### 4. 政策 / 法律 / 监管 / 公共事务

优先级：

1. 政府、监管机构、法院、国际组织的正式文档或模板。
2. 智库、政策研究机构、议会/国会研究服务机构的报告格式。
3. 同类政策简报、法律备忘录、监管说明的高质量范例。

### 5. 尽职调查 / 实体调查 / 风险审查

优先级：

1. 监管披露要求、合规审查清单、审计/风控框架。
2. 投资、咨询、法律、审计机构常见尽调结构。
3. 公开可得的高质量尽调模板或调查框架。

重点抽取：

- 对象概览
- 核心风险类别
- 证据缺口
- 红旗事项
- 结论等级或后续动作

### 6. 事件追踪 / 事实核查 / 时间线还原

优先级：

1. 主流事实核查机构方法说明。
2. 调查报道、事件复盘、事故报告、官方通报的结构。
3. 新闻编辑手册或调查型报道格式规范。

重点抽取：

- 时间线
- 各方说法
- 已确认 / 未确认事实
- 证据等级
- 后续影响

## 采信规则

采信来源前，先判断它是否真的能用于抽结构。

正向信号至少命中 2 项：

- 来自官方机构、期刊、标准组织、监管机构、国际组织或公认头部机构。
- 是 PDF 原文、官方页面、author guidelines、handbook、checklist、template 或完整报告。
- 有明确标题层级、目录、章节说明、checklist 或必备元素列表。
- 有发布机构、日期、版本号、DOI、文档编号或法规编号。
- 内容足够完整，能抽结构，而不是只有摘要。

命中任一负向信号则丢弃：

- “如何写报告”的个人教程或营销文章。
- 新闻稿、媒体摘要、二手转述。
- 内容聚合站、论坛回答、博客搬运、低质量下载站。
- 正文过短，无法看到结构。
- 来源身份不明或无法确认发布机构。

不要为了凑来源数量降低采信标准。

## 搜索退出

- 理想情况：采信 2-3 个来源后停止。
- 如果只有 1 个高可信标准来源，也可以输出格式规格，但要说明来源有限。
- 如果 6-8 轮搜索仍无可信来源，回退到通用结构，并说明回退原因。
- 不要重复搜索同一个入口；换关键词、机构类型或报告类型视角。

## 抽取内容

只抽这些内容：

- 报告类型名称和适用场景
- 推荐或强制章节结构
- 每个章节必须包含的元素
- 非章节必备元素，如矩阵表、方法说明、风险清单、流程图、摘要格式
- 风格和约束，如客观语气、证据等级、披露口径、是否区分事实与判断
- 对后续研究或成稿会产生约束的结构要求

不要抽这些内容：

- 来源报告的具体结论
- 与用户主题无关的行业观点
- 正文事实材料
- 正式引用编号或参考文献列表

## 输出模式

根据调用场景输出，不强绑单一文件名。

### 模式 A：独立使用

如果用户只是问“这类报告应该怎么写 / 应该有哪些章节 / 有没有标准结构”，直接在对话中或按用户指定路径输出格式规格。

推荐结构：

```json
{
  "genre": "报告类型",
  "domain": "研究领域",
  "audience": "目标读者",
  "format_basis": [
    {
      "type": "standard_guideline | official_template | real_exemplar | domain_convention | fallback",
      "name": "来源名称",
      "url": "来源 URL，如有",
      "credibility_reason": "为什么可信",
      "what_extracted": "从中抽取的结构要点"
    }
  ],
  "sections": [
    {
      "name": "章节名",
      "required": true,
      "purpose": "该章节承担什么功能",
      "elements": ["必须包含的内容"],
      "source_basis": ["对应 format_basis.name"]
    }
  ],
  "mandatory_elements": ["必须包含的非章节元素"],
  "style": {
    "tone": "写作风格",
    "tables_or_figures": ["推荐的表格或图"],
    "domain_specific_metrics": ["领域特有指标或口径"],
    "anti_patterns": ["不应做的事"]
  },
  "fallback_used": false,
  "fallback_reason": null
}
```

### 模式 B：deep research / planning 内嵌

如果调用方需要把结果放进 `plan.json.report_shape`，保留至少这些信息：

- `format_basis`
- `sections`
- `mandatory_elements`
- `style`

如果本地 schema 更简化，可以压缩字段，但不要丢掉“结构依据”。

## 质量门槛

- `sections` 来自可信来源的结构抽取，而不是凭空生成。
- 每个 `format_basis` 都说明可信原因和抽取内容。
- `mandatory_elements` 和 `style` 能帮助后续研究或成稿判断需要什么材料。
- 若不是 fallback，至少有一个可信来源支撑结构。
- 若使用 fallback，必须说明搜索失败原因和回退逻辑。
- 输出必须能被单独使用，而不依赖 deep research 其他阶段。

## 常见失败

- 使用二手教程替代标准原文。
- 找到真实报告后抽取其结论，而不是结构。
- 把格式规格写成研究计划或终稿大纲。
- 忽略受众和使用场景，套通用模板。
- 为凑来源数量降低可信标准。
- 只适配 deep research，导致单独使用时不可读或不可复用。