# Horizontal-Vertical Research

Researches a product or company across its history and its peers into a PDF report.

- Repository: https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills (21782 stars)
- Category: Business
- License: MIT
- Last updated: 2026-10-01
- Runs scripts: yes, review before use

## Install

Claude Code: `npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis -g -a gemini-cli -y`

## Description

横纵分析法（Horizontal-Vertical Analysis）深度研究Skill。由数字生命卡兹克提出，融合了索绪尔的历时-共时分析、社会科学的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法与竞争战略分析的核心思想。 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。核心是双轴分析：纵轴追踪从诞生到当下的完整生命历程（以叙事故事呈现），横轴在当下时间截面上与竞品/同类进行系统性横向对比，最后交叉两条轴产出独到洞察。最终产出一份排版精美的PDF研究报告。 触发词包括但不限于：横纵分析、研究一下、帮我分析、深度研究、做个研究、调研一下、竞品分析、帮我看看这个东西怎么样、这个产品/公司/概念是怎么回事、帮我摸清楚、帮我搞懂、帮我做个deep research。 即使用户只是说"帮我了解一下XX"或"XX是什么来头"，只要上下文暗示需要系统性的深度研究（而非简单的概念解释），都应该触发。也适用于用户丢来一个产品名、公司名、技术名词说"帮我研究一下这个"的场景。 不要用于简单的名词解释（用户只是问"XX是什么"）、不要用于公众号写作（那个用khazix-writer）、不要用于纯标题摘要生成（用wechat-title）。

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# 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。核心原则不变：纵向追时间深度，横向追同期广度，最终交汇出判断。

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

### 环境准备

1. **确认PDF转换脚本可用**：本Skill自带 `scripts/md_to_pdf.py`（基于WeasyPrint），用于将最终Markdown报告转为排版精美的PDF。确保依赖已安装：`pip install weasyprint markdown --break-system-packages`。
2. **写作风格**：本Skill已内置完整的写作风格指南（见下文"写作风格"部分），无需额外加载其他skill。

### 明确研究对象

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（比如"帮我用横纵分析法研究Hermes Agent"），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？最近发生了什么？
4. **特别关注点**（可选）：有没有特别想深入的方向？

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## 第一步：联网信息收集

这个方法论的质量完全取决于信息的丰富度和准确性。**必须联网搜索**，不能仅靠已有知识。研究报告的价值在于深度和完整度，所以信息收集阶段宁可多搜，不要因为信息不够导致后面的分析浮于表面。

### 并行搜索策略

使用子Agent并行搜索来提高效率。建议的分工：

- **子Agent 1, 纵向信息**：研究对象的起源、创始人背景、发展历程、关键事件、版本迭代、融资、战略转向、危机
- **子Agent 2, 横向信息**：竞品识别、各竞品的特点和用户口碑、行业对比评测、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、行业环境变化、用户社区讨论（GitHub issues、Reddit、Twitter/X、知乎等）

**子Agent联网工具使用指南**（直接写入每个子Agent的prompt中）：

每个子Agent的prompt中必须包含以下联网指引：

> 你需要联网获取信息。使用以下工具：
> - **WebSearch**：用于搜索发现信息来源，获取摘要和关键词结果
> - **WebFetch**：当已知具体URL时，用于从页面定向提取内容
> - 如果用户环境中安装了 web-access skill（检查路径 `/mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md` 是否存在），优先加载它并遵循其指引，它提供更强的浏览器CDP能力
> - 搜索策略：先用WebSearch发现信息来源和线索，找到具体URL后用WebFetch深入提取
> - 多次搜索、多个关键词组合，不要只搜一次就放弃
> - 一手来源优于二手来源：官方博客 > 权威媒体原创报道 > 转载/聚合
> - **学术类研究对象必查arxiv**：如果研究对象涉及学术概念、算法、AI模型、技术范式等，必须通过arxiv API获取相关论文。调用方式：`curl -s "https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:关键词1+AND+all:关键词2&max_results=10"`，或用WebFetch访问同一URL。返回XML格式，包含标题、作者、摘要、发布日期、PDF链接。可按需调整关键词组合和结果数量。找到关键论文后，用WebFetch读取论文页面（`https://arxiv.org/abs/论文ID`）获取更多细节。

prompt要描述目标（"获取""调研""了解"），不要用暗示具体手段的动词（"搜索""爬取"），让子Agent自主判断最佳获取方式。

### 信息来源优先级

一手来源优于二手来源，多个媒体引用同一个错误会造成循环印证假象：

The rest: https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/blob/HEAD/hv-analysis/SKILL.md