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外部调研多源研究流程：研究库文档/最佳实践/通用主题并产出带…

当需要研究外部库文档、最佳实践或通用主题，并输出带来源的总结、研究文档或实现交接时使用。

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口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

外部调研多源研究流程：研究库文档/最佳实特定

解决思路

  1. 调用格式：`/research-external <focus> [options]`。
  2. 无参数或部分参数时用 AskUserQuestion 引导问题流：Phase 1 选择研究类型，选项包括 How to use a library/package、Best practices for a task、General topic research、Compare options/alternatives；分别映射为 library focus、best-practices focus、general focus、best-practices with comparison framing。
  3. Phase 2 询问具体主题，使用自由文本输入；好答案示例：How to use Prisma ORM with TypeScript、Best practices for error handling in Python、React vs Vue vs Svelte for dashboards。
  4. Phase 3 若为 library focus，询问 package registry：npm (JavaScript/TypeScript)、PyPI (Python)、crates.io (Rust)、Go modules；若尚未提供，再询问具体 library 名称。
  5. Phase 4 询问研究深度：Quick answer 映射为 --depth shallow；Thorough research 映射为 --depth thorough。
  6. Phase 5 询问输出：Summary in chat、Research document 映射为 --output doc、Handoff for implementation 映射为 --output handoff。
  7. 执行前输出摘要确认：Focus、Topic、Library、Depth、Output，并询问 Proceed? [Yes / Adjust settings]。
  8. Focus 模式：library 主工具 nia-docs，用于 API 文档、用法模式、代码示例；best-practices 主工具 perplexity-search，用于推荐方法、模式、比较；general 使用所有 MCP 工具做综合多源研究。
  9. 选项：--topic "string" 必填；--depth shallow|thorough 默认 shallow；--output handoff|doc 默认 doc；--library "name" 仅 library focus；--registry npm|py_pi|crates|go_modules 仅 library focus，默认 npm。
  10. Step 1 Parse Arguments：提取 FOCUS=$1、TOPIC="..."、DEPTH="shallow"、OUTPUT="doc"、LIBRARY="..."、REGISTRY="npm"。
  11. Focus library：用 nia-docs 做语义搜索，命令：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/nia_docs.py --package "$LIBRARY" --registry "$REGISTRY" --query "$TOPIC" --limit 10)`。
  12. Focus library 若 depth=thorough：额外用 nia-docs grep 特定模式，命令：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/nia_docs.py --package "$LIBRARY" --grep "$TOPIC")`；若已知官方文档 URL，用 firecrawl_scrape.py 抓取，命令：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/firecrawl_scrape.py --url "https://docs.example.com/api/$TOPIC" --format markdown)`。
  13. Focus best-practices：用 perplexity-search 做 AI 综合研究（sonar-pro），命令：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --research "$TOPIC best practices 2024 2025")`。
  14. Focus best-practices 若比较替代方案，命令：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --reason "$TOPIC vs alternatives - which to choose?")`。
  15. Focus best-practices 若 depth=thorough：用 --reason 分析复杂决策：`--reason "$TOPIC tradeoffs and considerations 2025"`；用 --deep 做深度综合研究：`--deep "$TOPIC comprehensive guide 2025"`；用 --search 查最新进展：`--search "$TOPIC latest developments" --recency month --max-results 5`。
  16. Focus general：使用所有可用 MCP 工具。Step 2a 用 nia-docs 搜库文档：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/nia_docs.py --search "$TOPIC")`；Step 2b 用 perplexity 做 web 研究：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --research "$TOPIC")`；Step 2c 用 firecrawl 抓取 perplexity 结果中的相关文档页：`(cd $CLAUDE_OPC_DIR && uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/firecrawl_scrape.py --url "$FOUND_DOC_URL" --format markdown)`。
  17. Focus general 若 depth=thorough：对三个工具用扩展查询全部运行；交叉引用各来源发现；跟随初始结果中的链接获取更深上下文。
  18. Step 3 Synthesize Findings：合并所有来源，整理 Key Concepts（核心概念与术语）、Code Examples（文档中的可运行示例）、Best Practices（推荐方法）、Pitfalls（常见错误）、Alternatives（考虑过的其他选项）、Sources（所有引用的 URL）。
  19. Step 4 输出 doc（默认）：写入 `thoughts/shared/research/YYYY-MM-DD-{topic-slug}.md`；frontmatter 包含 date、type: external-research、topic、focus、sources: [nia, perplexity, firecrawl]、status: complete；正文包含 Summary、Key Findings（Library Documentation、Best Practices (2024-2025)、Code Examples）、Recommendations、Pitfalls to Avoid、Alternatives Considered 表格、Sources。
  20. Step 4 输出 handoff：写入 `thoughts/shared/handoffs/{session}/research-{topic-slug}.yaml`；frontmatter 包含 type: research-handoff、ts、topic、focus、status: complete；内容包含 goal、sources_used、findings（key_concepts、code_examples、best_practices、pitfalls）、recommendations、sources、for_plan_agent（给出推荐做法、关键库、需避免的 pitfall）。
  21. Step 5 Return Summary：返回 Research Complete，包含 Topic、Focus、Output 路径、Key findings 3 条、Sources 数量；若为 handoff 输出，提示 Ready for plan-agent to continue。
  22. 错误处理：MCP 工具失败（API key 缺失、限流等）时，在输出中记录 tool_status（如 nia: success、perplexity: failed (rate limited)、firecrawl: skipped）；继续使用其他来源，部分结果仍有价值；按情况设置 status 为 complete（全部成功）、partial（部分失败但有用）、failed（无有用结果）；在 findings 中记录 Gaps。
  23. 与其他技能集成：--output handoff 后可用 plan-agent 创建实现计划；找到代码示例后可用 implement_task 直接实现；架构决策用 create_plan 详细规划；库比较呈现给用户做决策。
  24. 注意事项：不用于代码库探索，应使用 research-codebase 或 scout；始终引用来源，包含所有发现的 URL；聚焦 2024-2025 当前最佳实践；优雅降级，部分结果优于无结果。
  25. 示例：library shallow：`/research-external library --topic "dependency injection" --library fastapi --registry py_pi`；best-practices thorough：`/research-external best-practices --topic "error handling in Python async" --depth thorough`；general handoff：`/research-external general --topic "OAuth2 PKCE flow implementation" --depth thorough --output handoff`；quick library lookup：`/research-external library --topic "useEffect cleanup" --library react`。
  26. 当前年份为 2025；研究最佳实践时以 2024-2025 为参考时间范围。

适用边界 · 注意事项