Gzh Deep Research — Design skill for Claude Code

gzh-deep-research

**深度研究 → 长文写作 → 公众号排版，一个 Skill 全包。**

输入一个研究对象（产品 / 公司 / 概念 / 人物），自动完成联网深度调研，写出一篇 1–3 万字、叙事驱动、敢下判断的深度长文，再排版成可直接粘贴进微信公众号编辑器、样式不丢失的 HTML。

中文文档 | [English](README.en.md)

这是两个成熟 Skill 的合并版：

• hv-analysis — 横纵分析法深度研究（方法论源自数字生命卡兹克 Khazix）
• gzh-design — 公众号文章排版引擎（主题组件库体系）

效果预览

以下为一次真实运行的产物节选：对「模型自进化（Self-Evolving AI）」做横纵分析研究后，用**石墨极简风**主题排版出的公众号文章（[在线查看完整页面](https://www.workbuddy.cn/space/d/TlgxosyrlGSRJQ84wHu1zm)）。

开头：引言卡 + 字数行 + 官方截图	纵向分析：叙事 + arXiv 一手配图

横向对比：技术路线 + 数据图表	结语与信息来源：附录清单

在线直链版本：[开头](https://workbuddy-space-static.codebuddy.work/image/H2LUa38D8oJ4N0m6ubSNpw.jpg) ｜ [纵向分析](https://workbuddy-space-static.codebuddy.work/image/EROcqRTreVLFhcK9b1j2Wj.jpg) ｜ [横向对比](https://workbuddy-space-static.codebuddy.work/image/ve3MNApsMSrmsjpN9S9ibs.jpg) ｜ [结语与来源](https://workbuddy-space-static.codebuddy.work/image/U3u2PGHfBcUhEeS6Suq412.jpg)

它做什么

一次调用，走完四个阶段：

确认研究对象
  → Phase 1 联网研究（并行子 Agent：纵向 / 横向 / 补充信息，学术对象必查 arXiv）
  → 纵向分析（6000–15000 字叙事：起源、演进、决策逻辑、阶段划分）
  → 横向分析（3000–10000 字竞品图谱：场景 A/B/C 分流，含真实用户口碑）
  → 横纵交汇洞察（1500–3000 字：优势/劣势的历史根源 + 未来三剧本推演）
  → 产出 [研究对象]_深度研究.md（可选 PDF 研究报告）
  → Phase 2 选主题 → 组件库装配 → 校验脚本清零
  → 产出公众号排版 HTML + 一键复制预览页

Phase 1：横纵分析法研究写作

• 纵向追时间深度：完整还原从诞生到当下的发展全貌，每个关键节点还原「为什么选 A 不选 B」的决策逻辑，不是年表流水账
• 横向追同期广度：以当前时间切面与 3–5 个代表性竞品系统对比，引用 GitHub Issues / Reddit / 知乎等真实用户声音
• 横纵交汇：历史如何塑造当下竞争位置，优势与劣势各自能追溯到哪个历史决策，最可能 / 最危险 / 最乐观三个未来剧本
• 写作风格：节奏感、叙事驱动、层层剥开、敢下判断但标注主观性、回环呼应；内置完整「AI 味禁区」清单（破折号限量、禁用「赋能/抓手/综上所述」、搜不到就标「暂缺」绝不编造）
• 配图规范：只用官方一手图（arXiv 论文插图、官网截图），逐张目检，统一「图 N｜解读。来源：…」题注
• 信息来源：全文关键事实标注出处，文末完整来源清单

Phase 2：公众号排版

• 6 套内置主题：摸鱼绿、红白色系、石墨极简风、留白禅意风、摸鱼票据风、橄榄手记，按题材自动推荐；支持自定义主题生成
• 粘贴不丢样式