Huashu Report — Development skill for Claude Code

huashu-report

做机构级研究报告的 Agent Skill。规范不是想出来的，是从 2026 年顶级机构报告的实物里反向拆出来的（下载到 42 个 PDF，进量化统计的是 41 份）。

装上之后，你的 agent 做行业报告、白皮书、年度调研、数据洞察和 arXiv 论文时，会按研究员 / 编辑 / 信息设计师 / 数据可视化师四个角色依次工作，而不是把搜到的资料码成一个文档。

为什么会有这个 skill

2026 年 8 月我把能下载到的顶级机构 AI 报告全下了一遍——Stanford HAI、McKinsey、BCG、OpenAI、Anthropic、PwC、Deloitte、World Bank、Reuters Institute 等等，42 个 PDF（世行 WDR 的概览册与正文是同一份报告的两个文件，量化统计按 41 份算）。原本只是想找选题弹药，读到一半发现更值钱的东西在版式和行文里：这些机构在结构、口径标注、图表标题、配色上有一套高度一致的做法，而 AI 默认写出来的「报告」全不长这样。

于是把这批实物拆了，规范落成这个 skill。

三条最反直觉的实测结论：

• 正文 98%（40/41 份）用近黑色，品牌色在正文里的字符占比中位只有 2.8%。 品牌色是稀缺资源，只出现在图表、章节标记和强调数字上。想把正文染成品牌色之前，先想起这条。
• 图表标题写结论，不写主题。 「年轻从业者的岗位缺口在持续扩大」而不是「分年龄段就业变化」。研报型是唯一的例外。
• 顶级报告都专门写一段「预先反驳自己」。 Stanford 那份 Canaries 主动把结论降级成「描述性指标不是因果估计」，这段反而成了所有人引用它时的锚点。

装它

skill 是纯文本 + 三个 Python 文件，不依赖任何服务，跨 agent 通用。

# Claude Code
git clone https://github.com/alchaincyf/huashu-report ~/.claude/skills/huashu-report

# 三家 agent 共用一个 skill 池的话
git clone https://github.com/alchaincyf/huashu-report ~/.agents/skills/huashu-report

也可以直接把整个目录打成 zip，上传到支持自定义技能的产品里（豆包工作的「技能 → 新建 → 上传技能」实测可用，会完整跑通里面的生产流水线）。

装好之后不需要专门喊它，说「做一份 XX 的调研报告」「出个白皮书」就会触发。

里面有什么

SKILL.md              身份、三个开工前必答的问题、六种报告原型的选型表
references/
  结构骨架.md          六种原型各自的章节骨架
  行文.md              句子层面的规范：口径怎么标、hedge 怎么打
  研究深度.md          整理 → 机制 → 文献定位三层增值，报告里不写什么
  视觉系统.md          排版系统：字号阶、网格、数据源行格式
  视觉方向库.md        配色与风格方向
  图表模式库.md        8 种图型各自适用于比什么
  生产流水线.md        三文件架构（数据表 / 生成器 / 渲染器）+ 8 个具体的坑
  实证基线.md          41 份报告的量化基线，规范的出处
  科普.md              面向无背景读者的报告原型（三幕骨架）
  论文.md              arXiv 论文原型（IMRaD / LaTeX）
assets/
  chart.py             8 种图型的内联 SVG 库，支持负值
  render.py            渲染 + 目录页码自动回填 + 机械自检
  base.css             基础样式

`assets/` 里那两个 Python 文件是最省时间的部分——直接复制改配置，不要重造。

一条判据

写报告时反复会遇到「这段要不要留」。判据只有一条：

把这句话删掉，读者对研究结论的判断会不会改变？不变就是工作日志，删。

样本框、纳入排除标准、口径统一属于方法论，必须写；工具怎么装的、脚本哪里报错了、中间返工了几次属于工程记录，不写。

已知的边界

• 单篇文章、PPT、演示稿不适用，那是别的活
• 规范来自英文机构报告的实物，中文语境下的行文习惯需要自己再校一遍