research
多源研究助手，跨平台搜集技术信息
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：research。 它的用途是：多源研究助手，跨平台搜集技术信息 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/research-x-3/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
'帮我调研一下最新的多模态大模型进展，从 arXiv 找近三个月的论文，从 GitHub 找相关开源项目，再从 Reddit 看社区讨论热度'，它会自动并行搜索三个平台，返回论文标题与摘要、仓库 Star 数趋势、热门帖子的核心观点摘要，并给出综合结论。
介绍
在技术调研、竞品分析或学术研究中，常常需要同时从多个渠道搜集信息，但手动切换 GitHub、HN、Reddit、arXiv 和 Semantic Scholar 不仅耗时，还容易遗漏关键内容。Research Skill 提供了一个统一的入口，能自动在这些平台上并发搜索，将分散的信息聚合为结构化摘要，帮你快速把握技术动态、研究趋势和社区讨论。
使用方式非常简单：直接描述你的研究需求，比如“帮我调研最新的 RAG 技术进展”，Skill 便会自动并行查询多个数据源，返回包括论文标题、代码仓库 Star 数、热门讨论帖摘要等在内的综合结果。你还可以通过参数指定重点关注某个平台（如“只看 arXiv 和 GitHub”）或限定时间范围，让结果更精准。
它适合需要频繁进行技术调研的学术研究者、数据分析师和内容创作者。无论是写文献综述、跟踪开源项目动态，还是为技术分享搜集素材，都能大幅提升信息获取效率。对于产品经理和创业者，也能快速了解某个方向的热度与社区评价。
使用时建议先明确研究关键词和范围，避免结果过于宽泛；同时注意各平台数据更新频率不同，实时性要求高的场景可优先关注 HN 和 Reddit。此外，部分平台（如 Semantic Scholar）可能需要额外配置 API Key，请提前准备。
核心特点
同时覆盖 GitHub（代码）、HN/Reddit（社区讨论）、arXiv（论文）和 Semantic Scholar（学术引用），是唯一一个打通技术社区与学术数据库的集成研究工具，而同类工具通常只专注单一来源或仅限学术论文。
注意事项
不适合查询私有数据库、企业内部知识库或需要实时股价/天气等动态数据场景。
常见问题
如何配置 API Key 才能使用 Semantic Scholar 搜索？
在环境变量中设置 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY，或在运行命令时通过 --api-key 参数传入。
支持中文关键词搜索吗？
支持，但不同平台对中文的支持程度不同：arXiv 和 Semantic Scholar 主要面向英文论文，中文关键词可能返回较少结果；GitHub 和 Reddit 的中文内容则比较丰富。
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/research-x-3/raw/index.md 读取 research 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/research-x-3/raw/index.md（查看排版版本）