← 返回 Skills 市场
kkkkhazix

HV Analysis 横纵分析法

作者 Khazix · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
242
总下载
0
收藏
3
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install hv-analysis
功能描述
横纵分析法(Horizontal-Vertical Analysis)深度研究Skill。由数字生命卡兹克提出,融合历时-共时分析、纵向-横截面研究设计、案例研究法与竞争战略分析。 当用户想要系统性研究一个产品、公司、概念、技术或人物时使用。纵轴追踪完整生命历程,横轴与竞品系统性横向对比,交叉产出洞察,最终输出P...
使用说明 (SKILL.md)

横纵分析法深度研究

方法论溯源 横纵分析法由数字生命卡兹克(Khazix)提出,融合了语言学中的历时-共时分析(Saussure)、社会科学中的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法、以及竞争战略分析的核心思想,形成了一套适用于产品/公司/概念/人物的通用研究框架。

你正在执行一次横纵分析法深度研究。最终产出一份排版精美的PDF研究报告

前置准备

拿到用户输入后,确认以下信息(如果用户已经给得足够明确,不需要追问,直接开始):

  1. 研究对象:具体的产品名/公司名/概念名/人名
  2. 类型:产品、公司、概念、人物、还是其他?
  3. 研究动机(可选):为什么要研究它?
  4. 特别关注点(可选):有没有特别想深入的方向?

第一步:联网信息收集

必须联网搜索,不能仅靠已有知识。使用子Agent并行搜索:

  • 子Agent 1 — 纵向信息:起源、创始人背景、发展历程、关键事件、版本迭代、融资、战略转向
  • 子Agent 2 — 横向信息:竞品识别、各竞品特点和用户口碑、行业对比、市场份额
  • 子Agent 3(复杂对象才需要):补充信息,如创始人深度背景、用户社区讨论

信息来源优先级:一手来源 > 二手来源(官方博客 > 权威媒体原创 > 转载聚合)。搜不到的信息诚实标注「暂缺」,绝不编造。

第二步:纵向分析(Diachronic / Longitudinal)

沿时间轴,完整还原研究对象从诞生到现在的发展全貌。这是报告主体,篇幅最重。

内容覆盖:起源追溯(诞生背景、创始团队)→ 诞生节点(首次发布时间、最初形态)→ 演进历程(关键节点按时间顺序)→ 决策逻辑(每个关键节点的选择原因)→ 阶段划分(萌芽期、增长期、转型期等)。

要写成叙事故事,不是年表流水账。篇幅 6,000-15,000 字。

第三步:横向分析(Synchronic / Cross-sectional)

以当前时间点为切面,与同赛道竞品全面对比。

先判断竞品场景:A. 无直接竞品(分析为什么)→ B. 少量竞品(逐一深入)→ C. 竞品充分(选3-5个代表性的)。

对比维度:核心差异(技术路线、产品形态、商业模式)、用户视角(真实口碑、使用体验)、生态位分析(版图位置)、趋势判断。篇幅 3,000-10,000 字。

第四步:横纵交汇洞察

把纵向发展脉络和横向竞争格局结合,给出综合性新判断(不是前面的缩写版):

  1. 历史如何塑造了当下的竞争位置
  2. 优势和劣势各自的历史根源
  3. 未来三个剧本:最可能的、最危险的、最乐观的

篇幅 1,500-3,000 字。

第五步:生成PDF报告

使用本Skill自带的 scripts/md_to_pdf.py 脚本(基于WeasyPrint)将Markdown转为排版精美的PDF。内置完整CSS排版方案:A4页面、封面页、中英文混排、页眉页脚、表格斑马纹等。

不同类型适配

  • 产品:纵轴重版本迭代、技术路线;横轴重功能对比、用户体验
  • 公司:纵轴重融资历程、战略转向;横轴重商业模式、市场份额
  • 概念:纵轴重起源和演变;横轴重与相近概念的区别
  • 人物:纵轴重职业轨迹、关键决策;横轴重与同领域人物的对比

写作风格

在「研究报告的严谨」和「卡兹克的可读性」之间平衡:节奏感、叙事驱动、敢下判断、层层剥开、回环呼应。避免AI味套话(「综上所述」「赋能」「在当今时代」等)。

全文总计 10,000-30,000 字。深度和完整度是价值所在。

完整版 Skill 含详细写作规范、子Agent联网指引、PDF排版细节,见 GitHub:https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills

安全使用建议
This skill appears to be a genuine research/reporting template, but it claims to include a PDF-generation script that is not present. Before installing or enabling it: (1) Ask the author to supply the missing scripts/md_to_pdf.py and CSS, or point to an exact, reviewable URL for them. Do not allow the agent to autonomously download and run code from an unreviewed URL. (2) If you must proceed, review any external repository code yourself before permitting execution. (3) Be aware the skill will perform broad web searches and may collect public PII about people—confirm that’s acceptable for your use case. (4) If you want lower risk, request the skill be modified to return Markdown only (no automatic PDF generation) so you can convert to PDF on a controlled system after reviewing sources.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: hv-analysis Version: 1.0.0 The skill implements a 'Horizontal-Vertical Analysis' research methodology that requires high-risk capabilities, specifically extensive network access for multi-agent searching and the execution of a local Python script (scripts/md_to_pdf.py) for report generation. While these actions are aligned with the stated purpose of deep research and PDF creation, the combination of automated web browsing and local code execution meets the threshold for a suspicious classification under the provided security criteria. No evidence of intentional malice, such as data exfiltration or prompt injection, was found in the provided files.
能力评估
Purpose & Capability
The skill describes producing a ‘排版精美的PDF研究报告’ using an included scripts/md_to_pdf.py and built-in CSS, but the package contains no code files. For a skill that promises an internal PDF renderer, having no script is a capability mismatch. The referenced GitHub repo (https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills) may provide the script, but the skill manifest does not include or declare fetching it, creating an unexplained gap.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly requires online searching and running parallel 'subAgents' to collect public information (founders, histories, competitor data). That is consistent with the stated research purpose. The instructions do not ask to read local files, environment variables, or unrelated system paths. They do, however, require collecting potentially sensitive PII from public sources (e.g., founder backgrounds) — which is expected for this use-case but worth noting.
Install Mechanism
There is no install spec (instruction-only), which is low-risk in general. However, the SKILL.md asserts an included md_to_pdf.py script and CSS for PDF generation even though no code files are present. That creates ambiguity: the agent may attempt to download/extract code at runtime (from the referenced GitHub or elsewhere). Runtime downloading/executing of external code is higher risk and should be explicit and auditable.
Credentials
The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths. That is proportionate to a web-research and writing task. There are no unexplained requests for keys or secrets.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request elevated or persistent system-wide privileges. It does call for network access and subAgent usage (normal for this purpose) but does not try to modify other skills or agent configs.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install hv-analysis
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /hv-analysis 触发
  4. 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
v1.0.0
- 首个版本发布,支持“横纵分析法”深度研究工作流 - 覆盖产品、公司、概念、人物等多维对象的系统性分析 - 联网并行收集纵向(发展历程)与横向(竞品对比)一手资料 - 自动生成结构化Markdown与精美排版的PDF报告 - 适配多种分析对象类型,内置详细写作与排版规范
元数据
Slug hv-analysis
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 3
当前安装数 3
历史版本数 1
常见问题

HV Analysis 横纵分析法 是什么?

横纵分析法(Horizontal-Vertical Analysis)深度研究Skill。由数字生命卡兹克提出,融合历时-共时分析、纵向-横截面研究设计、案例研究法与竞争战略分析。 当用户想要系统性研究一个产品、公司、概念、技术或人物时使用。纵轴追踪完整生命历程,横轴与竞品系统性横向对比,交叉产出洞察,最终输出P... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 242 次。

如何安装 HV Analysis 横纵分析法?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install hv-analysis」即可一键安装,无需额外配置。

HV Analysis 横纵分析法 是免费的吗?

是的,HV Analysis 横纵分析法 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

HV Analysis 横纵分析法 支持哪些平台?

HV Analysis 横纵分析法 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 HV Analysis 横纵分析法?

由 Khazix(@kkkkhazix)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

💬 留言讨论