横纵研究工作台

v0.1.0

基于纵向时间线和横向竞品对比,系统研究产品、公司或技术的全生命周期与市场位置,产出结构化深度报告。

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for cellinlab/cell-horizontal-vertical-analysis.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "横纵研究工作台" (cellinlab/cell-horizontal-vertical-analysis) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/cellinlab/cell-horizontal-vertical-analysis
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install cell-horizontal-vertical-analysis

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install cell-horizontal-vertical-analysis
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
名称和描述表明这是一个面向“横纵分析”研究报告的工具;所含文件(模板、参考文档、研究流程、一个将 Markdown 导出为 PDF 的脚本)与该目的匹配,没有看到与用途不符的依赖或凭据请求。
Instruction Scope
SKILL.md 明确限定了研究范围(公开信息 + 用户提供材料)、工作流程和交付格式,并只引用打包在技能内的参考文件与导出脚本。没有指示去读取系统范围内的敏感配置或不相关路径;唯一需要注意的是脚本会读取用户提供的 Markdown 文件并在本地写出 HTML/PDF。
Install Mechanism
这是指令为主的技能(无安装规范)。唯一的可执行文件是 scripts/md_to_pdf.py,内容可审计且没有下载/执行远程代码的行为,因此没有高风险的安装机制。
Credentials
技能不请求任何环境变量、秘钥或外部配置路径。提供的材料和脚本不需要凭据或外部令牌,所需 Python 包(markdown, weasyprint)与 PDF 导出功能相称。
Persistence & Privilege
flags 显示 always: false,技能不会被强制嵌入或要求长期驻留;也未见有修改其他技能或系统范围配置的行为。默认的自主调用权限是平台常态,不构成该技能的额外问题。
Assessment
这个技能看起来内部一致且与其声明的研究/交付流程匹配。注意两点:1) scripts/md_to_pdf.py 会读取你传入的 Markdown 路径并在本地写出 .html/.pdf,使用前确认不要把敏感或受限文档传入;若运行导出功能,你需要在环境里安装 Python 包 markdown 和 weasyprint 以及 weasyprint 依赖的本地库(例如 glib/pango/cairo 等),否则脚本会回退为只生成 HTML 草稿。2) Skill 的研究流程会依赖模型的检索能力来查找公开信息——如果你不希望代理自动访问网络或在没有你明确许可的情况下搜集外部信息,请在安装/使用时调整代理权限或禁止自动调用。总体上没有发现请求不相关凭据、远程下载或隐藏后门的证据。

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

latestvk970a3fe25770j5yj3b88dab9984r3ax
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v0.1.0
MIT-0

Horizontal Vertical Analysis

Overview

把“帮我研究一下这个东西”做成一份真正有判断力的双轴研究。

这个 Skill 保留 hv-analysis 最有价值的方法骨架:

  • 纵轴:把对象从起源到当下讲成一条有因果的生命历程
  • 横轴:把对象放到当前切面里,和竞品、替代方案、同类路径做比较
  • 交汇:回答“它为什么会变成今天这样”,而不是只做资料堆叠
  • 交付:默认 Markdown 母稿,环境允许时可导出 PDF

但默认按 Cell 风格执行:

  • 先建研究问题,不做空泛大而全
  • 先搭证据骨架,再下判断
  • 默认区分 事实 / 推断 / 未知
  • 报告要可读,但不装腔
  • 优先交付可复用研究文档,而不是一次性回答

Quick Start

  1. 先锁定研究对象、对象类型、研究目的、输出深度。
  2. 建 source map,再搭时间线,不要直接写结论。
  3. 纵轴先讲“怎么一步步走到今天”,横轴再讲“今天跟谁比、差在哪”。
  4. 把历史路径和当下格局交叉,产出真正的新判断。
  5. 默认先交 Markdown;用户需要正式交付件时,再用脚本导出 PDF。

Default Contract

默认采用以下约定,除非用户另有说明:

  • 输出语言:中文
  • 研究范围:公开信息 + 用户明确提供的材料
  • 默认深度:standard
  • 默认交付:结构化研究报告
  • 默认证据策略:一手来源优先,关键事实至少双重验证
  • 默认风格:研究性 + 可读性,不写成流水账,也不写成喊口号的长文

Workflow

Step 1: Scope the Object

先判断:

  • 研究对象是什么
  • 属于产品、公司、概念、技术、人物,还是行业现象
  • 用户真正要解决的是:
    • 快速摸底
    • 系统研究
    • 竞品比较
    • 为写作 / 决策 /课程 /投资前理解做准备
  • 需要 quickstandard 还是 deep

如果只是简单问“这是什么”,不要硬上完整横纵分析。

Step 2: Build the Research Skeleton

先搭三样东西:

  • source map
  • 纵向时间线
  • 横向候选对比对象

这一步不要急着得出结论。先确认信息是不是够支撑后面写作。

需要检索、验证、抽样和资料充分性判断时,读 references/source-strategy.md

Step 3: Run the Vertical Axis

纵轴不是年表,而是故事:

  • 它为什么出现
  • 是谁推动出来的
  • 关键阶段怎么划分
  • 哪些节点改变了后来的路径
  • 哪些早期选择形成了路径依赖

纵轴的详细写法与阶段拆法,读 references/workflow.md

Step 4: Run the Horizontal Axis

先判断现在有没有可比对象:

  • 没有直接竞品
  • 只有 1-2 个主要对手
  • 竞品充分,需选 3-5 个代表

横轴不写成参数表的文字版。重点是:

  • 现在各自站在哪
  • 用户为什么选它
  • 研究对象填补了什么空白
  • 风险来自正面竞争、替代方案,还是新兴路径

对象类型适配、竞品场景判断和对比维度,读 references/analysis-lenses.md

Step 5: Cross the Two Axes

报告最值钱的部分不是“纵向 + 横向”,而是交叉后的判断:

  • 历史如何塑造了今天的位置
  • 今天的优势来自哪些旧决策
  • 今天的短板是不是旧优势的副作用
  • 如果把主要竞品也放回时间轴,会看到什么路径分叉
  • 接下来最可能、最危险、最乐观的剧本分别是什么

Step 6: Deliver the Report

默认使用 assets/research-report-template.md

需要完整结构、篇幅、证据标注、写作风格时,读 references/report-contract.md

如果用户要正式交付件:

Output Modes

  • quick
    • 一句话定义 + 当前位置 + 关键时间线 + 主要对比对象 + 初步判断
  • standard
    • 完整纵轴、横轴、交汇洞察、来源清单、事实与推断边界
  • deep
    • standard + 更细时间线 + 竞品维度矩阵 + 不确定项与后续验证清单 + 正式 PDF

Hard Rules

Do not:

  • 把简单名词解释伪装成深度研究
  • 在信息不足时假装完整
  • 用单一二手来源支撑核心判断
  • 把纵轴写成流水账
  • 把横轴写成堆参数
  • 把推断写成事实

Always:

  • 先搭骨架,再下判断
  • 优先一手来源和原始材料
  • 区分 事实 / 推断 / 未知
  • 用明确日期或时间范围表达关键结论
  • 在交汇段给出新的判断,而不是摘要复述

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