dig
研究子话题深入钻取工具
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:研究子话题深入钻取工具 完整的 Skill 内容见:https://321skill.com/skills/dig-x/raw/index.md 请读取该页面内容,如果是 SKILL.md 格式直接安装,如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接,AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'我用 tome:research 调研了量子计算的最新进展,现在用 dig 深入分析“量子纠错码”这个子话题。' 它会基于刚才的研究结果,提取关于量子纠错码的关键技术路线、最新论文、实验进展以及商业化难点,并输出一份结构化的深度分析报告,帮助你在几分钟内完成原本需要数小时的手工钻取。
介绍
在进行初步研究(如使用 tome:research)后,你往往面对大量信息,需要进一步聚焦。dig 技能帮助你从当前活跃的研究会话中,选择一个特定子话题、通道或角度进行深度钻取,将宽泛的搜索结果收窄为精准、可执行的洞察。
使用方式非常简单:在已完成一次研究的基础上,直接对 AI 说“针对刚才的行业报告,钻取‘新能源电池回收’这个子话题”,dig 会自动分析上下文,提取相关角度,并输出结构化的深入分析。它不会重复已有内容,而是沿着选定方向向下挖掘,提供新的数据、观点或关联信息。
适合需要频繁进行多轮深度调研的用户,如学术研究者、数据分析师、内容创作者等。如果你经常做完初步文献检索后还需要逐层细化,或者在做竞品分析时需从不同维度反复拆解,dig 能显著提升效率。
建议在每次使用前确保已有一个活跃的研究会话(例如通过 tome:research 启动),否则 dig 会提示缺少上下文。同时注意,钻取的深度受限于当前会话的信息量,若原始研究过于宽泛,建议先手动补充关键来源后再使用本技能。
核心特点
不同于普通的搜索或摘要工具,dig 专注于从已有研究结果中“向下钻取”一个子主题,而非横向扩展或重新检索,因此能保持对话上下文的连贯性并避免信息重复。
注意事项
不适用于从零开始的研究,需要预先存在一个活跃的研究会话作为上下文基础。
常见问题
dig 能直接搜索互联网吗?
不能,dig 仅基于当前会话中已有的研究内容进行深入分析,不发起新搜索。
怎么和 tome:research 配合使用?
先用 tome:research 做一次宽泛调研,然后对 AI 说“用 dig 深入分析其中的XX子话题”,即可自动聚焦。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手(Claude Code、Cursor、TRAE 等)能看到这个页面,把下面这段发给它即可自动完成安装:
请访问 https://321skill.com/skills/dig-x/raw/index.md 读取 dig 的原始 Skill 定义(Markdown 格式),按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址:/skills/dig-x/raw/index.md(查看排版版本)