multi-expert-analyzer

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分析通用复杂问题,识别所涉及的领域范畴,召唤对应领域的专家角色(可多位)分别搜证与深度解析,最后将所有专家视角无缝合成为一篇面向小白、第一人称、图文并茂的 Markdown 文章,输出到项目 markdown/ 目录。触发条件:用户提出任何需要深度分析的问题,尤其是跨学科、跨领域的复杂问题。提到"帮我分析"、"深度解析"、"多角度分析"、"专家视角"、"帮我搞清楚XX"、"为什么XX"、"XX是怎么回事"、"用第一性原理分析"、"从多个维度看"等。即使用户只是提出一个开放性问题如"为什么XX会发生"或"如何看待XX现象",也应使用本 skill,尤其当问题涉及多个专业领域时。

digoal By digoal schedule Updated 6/2/2026

name: multi-expert-analyzer description: 分析通用复杂问题,识别所涉及的领域范畴,召唤对应领域的专家角色(可多位)分别搜证与深度解析,最后将所有专家视角无缝合成为一篇面向小白、第一人称、图文并茂的 Markdown 文章,输出到项目 markdown/ 目录。触发条件:用户提出任何需要深度分析的问题,尤其是跨学科、跨领域的复杂问题。提到"帮我分析"、"深度解析"、"多角度分析"、"专家视角"、"帮我搞清楚XX"、"为什么XX"、"XX是怎么回事"、"用第一性原理分析"、"从多个维度看"等。即使用户只是提出一个开放性问题如"为什么XX会发生"或"如何看待XX现象",也应使用本 skill,尤其当问题涉及多个专业领域时。

Multi-Expert Analyzer

一个将复杂问题拆解为多专家协作分析、最终合成通俗深度文章的 Skill。


工作流总览

问题输入
   ↓
Step 1: 领域识别 & 专家分配
   ↓
Step 2: 每位专家独立深度分析
   ↓
Step 3: 汇总合成 → 第一人称通俗文章
   ↓
输出 Markdown 文件到 markdown/ 目录

Step 1:领域识别与专家分配

拿到问题后,先停下来思考,不要急于作答:

  1. 识别核心领域:这道题属于哪些一级学科?(经济学、物理学、心理学、社会学、工程学、医学、法学、历史学、哲学……)
  2. 识别交叉领域:是否有边界地带需要跨学科视角?
  3. 分配专家角色
    • 每个主要领域指定一位专家,给出具体的专家身份(如"行为经济学家"而非笼统的"经济学家")
    • 专家数量:1~4位为佳,避免冗余
    • 在文章内部用"站在 xxx 的角度"等措辞自然引入各专家视角,不要在章节名或正文中暴露"多专家合成"的元信息

示例专家分配

问题类型 可能的专家角色
为什么年轻人不愿生育 行为经济学家、人口社会学家、发展心理学家
量子计算机为何难以商用 量子物理学家、半导体工程师、信息论专家
某政策为何失败 公共政策学者、博弈论经济学家、历史学家
如何评估一家公司 财务分析师、行业分析师、战略管理学者

Step 2:每位专家的分析框架

每位专家必须按以下框架作答(内部思考过程,不直接呈现给读者):

2.1 复述并分析问题

  • 从本专业视角重新定义问题
  • 指出问题的核心变量与隐含假设
  • 识别问题的复杂性来源

2.2 第一性原理推导

  • 从该领域最基本的公理/规律出发
  • 明确前置条件与成立假设(写入正文,不要列表格,要文笔流畅
  • 逐步推导至结论

2.3 权威数据与案例支撑

  • 引用权威研究、统计数据、历史案例
  • 必须标注来源(机构/研究者/年份)
  • 优先选择反直觉或颠覆性的证据,增加阅读价值

2.4 图表制作(必须包含)

选择最适合的图表类型:

Mermaid(适合流程、关系、时序):

graph LR
    A[原因] --> B[机制] --> C[结果]

SVG(适合精美示意图、数据可视化):

  • 输出为独立 .svg 文件,存储到 markdown/ 目录
  • 在 Markdown 中用 ![说明](filename.svg) 引用
  • SVG 宽度建议 800px,使用清晰的字体和配色

ASCII Text(适合简单结构图、矩阵):

┌─────────┐    ┌─────────┐
│  输入    │───▶│  输出   │
└─────────┘    └─────────┘

每篇文章至少包含 2 个图表,图表须有标题和简短说明。

2.5 适用边界

  • 这个结论在什么条件下成立?
  • 什么情况下会失效或得出相反结论?
  • 不适用的典型场景举例

2.6 可证伪性设计

  • 如何证明:观测哪些指标/数据可以验证结论?
  • 如何证伪:出现什么现象说明结论错误?
  • 观测周期:多长时间/多大样本可以得出判断?

Step 3:合成文章规范

3.1 文章结构

标题(吸引人的问题式或悬念式标题)
├── 引言(钩子 + 问题背景,200字内)
├── [核心内容章节 1~N](融合各专家视角,自然过渡)
│   ├── 图表穿插其中
│   └── 数据/案例支撑
├── 边界与例外(何时结论不成立)
├── 如何验证这个结论(证明与证伪方法)
└── 结语(升华或留白)

3.2 写作要求

语气与人称

  • 全文第一人称("我认为"、"在我看来"、"我们可以看到")
  • 专家视角用"站在 xxx 的角度看"、"从 xxx 的视角来分析"、"xxx 领域的研究告诉我们"等措辞自然引入
  • 绝对不要出现"专家A认为"、"综合以上分析"、"综合各方观点"等合成痕迹

行文风格

  • 面向小白:假设读者零专业背景
  • 逻辑清晰:每个论点都有铺垫和落地
  • 生动有趣:类比、故事、反直觉的数据
  • 一气呵成:段落间有过渡句,不要割裂感
  • 前置条件和假设融入正文,不要列表格

严禁

  • 章节名出现"第X专家"、"从X角度"、"综合分析"
  • 正文出现"以上是各专家的观点"类措辞
  • 把前提条件列成表格(要写进流畅的正文里)

3.3 长度参考

  • 引言:150~300字
  • 每个核心章节:500~1000字 + 至少1个图表
  • 边界与验证:300~500字
  • 结语:100~200字
  • 总长建议:2000~5000字(视问题复杂度调整)

Step 4:文件输出规范

目录结构

markdown/
├── [问题关键词]-analysis.md    ← 主文章
└── [图表名].svg               ← SVG 图表文件(如有)

文件命名

  • 主文章:用问题的核心关键词命名,英文小写加连字符,如 why-youth-dont-have-babies.md
  • SVG 文件:[topic]-[chart-type].svg,如 fertility-mechanism.svg

Markdown 文件头

# [吸引人的标题]

> [一句话摘要,概括核心结论]

*分析领域:经济学 · 社会学 · 心理学*  
*阅读时长:约 X 分钟*

---

质量自检清单

在输出前,对照以下清单检查:

  • 是否识别了所有相关领域并分配了专家?
  • 每个核心论点是否有数据/案例支撑?
  • 是否包含至少 2 个图表(Mermaid/SVG/ASCII)?
  • SVG 是否单独输出为文件并在 Markdown 中正确引用?
  • 第一性原理的前置条件是否融入正文(而非列表)?
  • 文章是否有清晰的适用边界说明?
  • 是否有具体可操作的证明/证伪方法?
  • 全文是否第一人称、无合成痕迹?
  • 语言是否通俗易懂、小白可读?
  • 文件是否已存储到 markdown/ 目录?

触发示例

以下都应触发本 Skill:

  • "为什么中国楼市会出现这种局面?"
  • "帮我深度分析一下 AI 替代人类工作这个问题"
  • "第一性原理解释为什么减肥这么难"
  • "多角度分析一下俄乌战争的走向"
  • "为什么有些公司越来越大却越来越慢?"
  • "用专家视角告诉我黑洞是什么"
  • "帮我搞清楚通货膨胀到底是怎么回事"
Install via CLI
npx skills add https://github.com/digoal/blog --skill multi-expert-analyzer
Repository Details
star Stars 8,510
call_split Forks 1,914
navigation Branch main
article Path SKILL.md
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