smart-sourcing
智能选择信息源，在准确性与成本间取得平衡
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：smart-sourcing。 它的用途是：智能选择信息源，在准确性与成本间取得平衡 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/smart-sourcing-x-4/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
‘我想分析一下低空经济的最新政策动向，但担心搜索会消耗太多Token。’，它会评估你查询的时效性和复杂性，建议你先使用本地知识库查找基础概念，再针对具体的政策文件名称调用精准搜索。或者，当你不确定一个市场数据是否需要核实时，对它说：‘这个季度某产品的销量增长了30%，这个说法需要验证吗？’，它会根据该数据的常见争议性和你的项目重要性，给出是否进行深入核查的建议。
介绍
在AI辅助研究和验证任务时，用户常面临信息源选择的困境：是调用昂贵但精准的搜索API，还是使用免费但可能过时的本地知识库？直接决策往往导致Token消耗过高或信息质量不足。
本Skill通过分析用户查询的复杂性、时效性要求及成本预算，自动评估并推荐最优的信息获取策略。例如，对于简单的概念查询，它会优先使用本地知识库；对于需要最新数据的市场分析，则建议调用实时搜索工具。用户只需在发起研究或验证前调用此Skill，即可获得一个权衡了准确性与成本的执行方案。
它特别适合需要频繁进行信息检索和事实核查的角色，如数据分析师、学术研究者、内容创作者和产品经理。这些用户在处理大量信息时，既追求结果的可靠性，又需要控制AI调用成本。
建议在启动任何开放式研究任务（如撰写行业报告、分析市场趋势）或对某个不确定的论断进行核实时，优先使用此Skill进行策略规划。注意，它本身不执行搜索或验证，而是提供决策建议，后续仍需配合具体的工具或技能来完成信息获取。
核心特点
与单纯的信息检索技能不同，它专注于“决策前”的源选择策略，通过内置的成本-收益分析模型，动态推荐最经济的验证或研究路径，而非直接返回内容。
注意事项
不适合需要立即获得最终答案或已明确指定单一信息源的场景。
常见问题
这个技能会帮我直接搜索信息吗？
不会，它只提供最优信息源的选择建议，你需要根据建议再调用其他工具（如搜索引擎、数据库）来获取具体信息。
使用它能节省多少Token成本？
节省程度取决于查询类型，对于可通过本地知识库解决的简单问题，能避免调用外部API，理论上可节省大量Token。
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/smart-sourcing-x-4/raw/index.md 读取 smart-sourcing 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/smart-sourcing-x-4/raw/index.md（查看排版版本）