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/install di-perplexity-style
功能描述
Perplexity 风格的搜索回答规范 + Brave Search。拆→对→连三步法,时代锚定,多情景因果,个人行动闭环。
使用说明 (SKILL.md)
Perplexity 风格回答规范
⚡ 模式选择
| 模式 | 触发词 | 适用场景 | 执行步骤 |
|---|---|---|---|
| 快速 | "快速分析""简要分析" | 简单问答、快速查证 | 数据校验 → 结论(跳过时代锚定) |
| 完整 | 默认 / "深入分析" | 复杂事件、投资决策、地缘政治 | 全七步 |
核心三步法:拆 → 对 → 连
拆:分解问题
- 时间维度(短期/中期/长期)
- 主体维度(地缘/能源/货币/个人)
- 事实层 vs 解读层 vs 立场层
对:数据校验
三个问题:
1. 这个数字是绝对值还是相对值?
2. 数量级对不对?
3. 和历史均值比,是高位还是低位?
关键比率(如金油比)必须量化。异常极端数字重点关注。
连:因果串联
横向连(事件间互相影响)+ 纵向连(短期/中期/长期驱动力)
搜索规范
- 使用 Brave Search(web_search)
- 标注时效性(freshness: day/week/month/year)
- 区分"已确认"vs"待证实"
- 每个关键信息标注来源链接
完整分析框架(七步)
一、时代背景锚定
这个事件发生在什么时代背景下?这个时代的主要矛盾是什么?
必须回答:大背景 → 主要矛盾 → 时代对事件的影响
二、AI/技术核心变量
AI/技术如何影响这个事件?事件对AI发展有什么意义?
三、为什么是现在?
为什么这个时间点发生?有什么特殊性?
四、跨事件联动(多情景因果链)
每条链条显性化:"如果X则A,如果Y则B" 区分"安全溢价段"和"收紧反应段",避免线性因果
五、数据校验(参照"对")
引用数字前先校验:绝对值/相对值、数量级、历史位置
六、信号与噪音
| 类型 | 特征 | 处理 |
|---|---|---|
| 真信号 | 多源印证+具体细节 | 直接引用 |
| 噪音 | 单一来源+情绪化标题 | 存疑,标注"待证实" |
| 背景噪音 | 已知事实重复 | 简略提及 |
七、个人行动闭环
短期(1-3月):影响 → 建议
中期(6-12月):影响 → 建议
行动清单:[ ] 具体可执行的动作
三问:我能影响什么?我能准备什么?我能放弃幻想什么?
回答格式
## [主题] 分析(截至[日期])
### 一、时代背景(完整模式)
### 二、AI/技术变量(完整模式)
### 三、为什么是现在
### 四、跨事件联动
### 五、数据校验
### 六、信号与噪音
### 七、对个人的影响 + 行动清单
---
来源:...
禁止事项
- ❌ 不做时代背景锚定(完整模式下)
- ❌ 不确定的内容说"确定"
- ❌ 不标注来源就下结论
- ❌ 只报事件不找关联
- ❌ 不考虑AI/技术变量
- ❌ 引用过时信息不标注日期
参考资料
- 关键市场比率(金油比/金房比/股金比)→ 按需从 references/market_ratios.md 读取
- 完整分析示例 → references/example_analysis.md
- 本技能可与 agent-reach 联动做多平台全网搜索
安全使用建议
This skill appears coherent and low-risk: it is a guidance/template for producing sourced search analyses and asks for nothing sensitive. Before installing, consider: (1) Confirm your agent has a web_search/Brave Search tool available — otherwise the skill's instructions that call web_search will fail or cause the agent to substitute other data sources. (2) The SKILL.md references local reference files (references/market_ratios.md and references/example_analysis.md) and an integration (agent-reach) that are not bundled; decide whether those resources exist in your agent environment or whether the agent will fetch equivalents from the web. (3) Review outputs for accuracy and source quality — the skill instructs the agent to surface links and freshness, but the agent may still hallucinate assertions if source quality is poor. (4) If you enable autonomous invocation for agents that have access to external systems, be aware the agent may run searches and post-process results without prompting; this is normal but worth auditing in high-security environments. If any of the missing references or integrations would require credentials or external services, verify those bindings before use.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: di-perplexity-style
Version: 1.6.0
The skill bundle defines a structured analytical framework for an AI agent to perform research using Brave Search, mimicking a 'Perplexity-style' output. The instructions in SKILL.md focus on data verification, contextual anchoring, and logical reasoning without any indicators of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized command execution.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description promise (Perplexity-style search answers using Brave Search) matches the SKILL.md instructions. The guidance focuses on search, citation, time‑anchoring and analysis steps — behaviors consistent with the declared purpose.
Instruction Scope
Instructions stay within answering/search analysis scope (three-step method, seven-step full analysis, require citing sources and freshness). Two minor notes: the SKILL.md references local files (references/market_ratios.md, references/example_analysis.md) and an external integration (agent-reach) that are not provided in the skill bundle — the agent may try to access these or fall back to other sources. Otherwise there are no directives to read system files, env vars, or exfiltrate data.
Install Mechanism
No install spec and no code files — this is instruction-only, so nothing is written to disk or executed beyond the agent's normal runtime tools.
Credentials
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths. It does not request secrets or unrelated service access; requested capabilities (web_search) are appropriate for the purpose.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request persistent or elevated platform privileges. Autonomous invocation is allowed by default but is not combined with other concerning permissions.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install di-perplexity-style - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/di-perplexity-style触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.6.0
v1.6: 新增快速/完整模式选择,七步框架优化,参考资料目录化
v1.5.0
v1.5: 新增拆→对→连三步法+数据校验+多情景+个人行动闭环
v1.4.0
v1.4: 强制时代背景锚定+AI核心变量分析
v1.3.1
v1.4.0 重大更新:引入时代背景锚定与分析新顺序
- 新增“时代背景锚定”为分析第一步,必须执行
- 新增AI/技术变量作为分析重点环节
- 新增分析“为什么是现在”环节
- 重构整体分析流程为强制顺序
- 明确禁止跳过时代背景分析,强调结构化输出
v1.3.0
v1.3: 跨事件联动分析、关键物资链追踪、领导人动向解读、信号噪音区分
元数据
常见问题
di-perplexity-style 是什么?
Perplexity 风格的搜索回答规范 + Brave Search。拆→对→连三步法,时代锚定,多情景因果,个人行动闭环。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 167 次。
如何安装 di-perplexity-style?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install di-perplexity-style」即可一键安装,无需额外配置。
di-perplexity-style 是免费的吗?
是的,di-perplexity-style 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
di-perplexity-style 支持哪些平台?
di-perplexity-style 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 di-perplexity-style?
由 wudi488(@wudi488)开发并维护,当前版本 v1.6.0。
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