dig
在研究会话中深入探究子主题，聚焦研究方向。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：dig。 它的用途是：在研究会话中深入探究子主题，聚焦研究方向。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/dig-x-2/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
‘使用 tome:research 技能，调研一下2024年低代码平台的发展趋势。’ 在AI给出广泛的趋势报告后，接着说：‘使用 dig 技能，深入分析一下这些趋势对前端开发岗位需求的具体影响。’ 它会基于刚才的研究，聚焦于‘岗位需求’这个子主题，提供更详细的分析和数据。
介绍
这个Skill旨在解决在初步研究后，信息过于宽泛或不够深入的问题。当用户使用类似tome:research的Skill进行初步探索后，可能会得到大量相关但方向分散的信息。此时，dig Skill可以介入，帮助用户锁定一个具体的子主题、渠道或角度，进行更细致的挖掘，从而获得更聚焦、更有深度的研究结果。
使用方式非常直接。在AI Agent已经开启一个研究会话（例如通过tome:research）并输出了初步的广泛结果后，用户只需调用dig Skill，并指定想要深入探究的具体方向。例如，可以要求“深入分析这个市场中的社交媒体营销策略”或“专门研究关于XX技术的学术论文”。AI会基于当前的研究上下文，将精力集中在该子主题上，提供更详细的信息。
它非常适合需要进行多轮、分层研究的用户，如学术研究者、数据分析师、内容创作者和产品经理。这些角色经常需要从宏观趋势入手，再逐步深入到具体的细分领域，以支持论文写作、报告撰写、竞品分析或内容策划。
使用建议是，务必在先有一个活跃的、范围较广的研究会话基础上再使用dig，否则它可能缺乏足够的上下文来聚焦。注意事项是，它主要用于“聚焦”和“深入”，而非开启全新的、不相关的研究分支。
核心特点
与通用的研究技能不同，`dig`的核心在于“聚焦”和“深入”，它必须在一个已有的、活跃的宏观研究会话（如`tome:research`的结果）之上运行，专门用于收窄研究范围，而非独立发起研究。
注意事项
不适合作为独立的研究起点，必须在已有研究会话的上下文中使用。
常见问题
dig skill 可以单独使用吗？
不可以，它需要在类似 tome:research 技能开启的活跃研究会话基础上使用，用于深化和聚焦。
dig 和普通的研究提问有什么区别？
dig 能利用已有研究会话的上下文，将探索范围精确收窄到指定的子主题，避免重复之前已覆盖的宽泛信息。