用途
discover-research 是一个研究技能发现与自动加载技能，用于在开展研究相关任务时，自动识别任务类型并加载相应的研究方法技能。它适用于研究方法论、文献综述、系统综述、证据综合、学术写作等场景。
主要能力
该技能本身不直接执行研究，而是作为技能调度入口，根据任务内容自动激活并加载以下研究技能：
- research-synthesis：综合信息与开展元分析，包括叙事综合、Python 实现的元分析、定性发现的主题综合、证据映射与差距分析、GRADE 质量评估框架。适用于跨研究整合发现。
- quantitative-methods：定量研究与统计分析，包括带功效分析的实验设计、调查方法与分析、假设检验框架、带诊断的回归分析、效应量与报告。适用于用数值数据检验假设。
- qualitative-methods：定性研究方法，包括深度访谈协议、主题分析（6 阶段）、扎根理论编码、案例研究设计、质量标准与严谨性。适用于探索经验与意义。
- research-design：规划与设计研究，包括研究问题构建（FINER 标准）、效度威胁分析、带 Python 工具的抽样策略、实验控制框架、设计质量评估。适用于从零规划新研究。
- data-collection：收集研究数据的方法，包括调查工具设计与验证、访谈协议开发、观察方法与现场笔记、数据质量控制框架、回复率优化。适用于实施数据收集。
- data-analysis：分析定量与定性数据，包括全面的描述性统计、带完整报告的推断性检验、系统定性编码、主题发展过程、可发表级可视化。适用于理解已收集的数据。
- research-writing：撰写研究论文与报告，包括 IMRAD 结构指南、APA 统计报告、引用管理、论证构建、同行评审回应策略。适用于传播研究发现。
使用方式
该技能通过以下机制工作：
-
自动激活：当任务涉及研究综合、文献综述、元分析、定量研究、统计分析、调查、实验、定性研究、访谈、民族志、案例研究、研究设计、假设检验、抽样策略、数据收集、调查设计、访谈协议、数据分析、编码、统计检验、可视化、研究写作、学术论文、引用、报告等内容时自动激活。
-
关键词映射：根据任务中的关键词自动加载对应技能，例如：
- “literature review”“meta-analysis”“systematic review” → research-synthesis
- “survey”“experiment”“hypothesis”“statistical” → quantitative-methods
- “interview”“ethnography”“case study”“lived experience” → qualitative-methods
- “study design”“sampling”“validity”“research plan” → research-design
- “questionnaire”“data collection”“measurement” → data-collection
- “analyze data”“coding”“statistical test”“thematic” → data-analysis
- “write paper”“manuscript”“citation”“peer review” → research-writing
-
决策树：根据研究任务类型（开展新研究还是综合已有研究）和具体方法（定量、定性或混合方法）决定加载哪些技能。
-
渐进式加载：按研究阶段逐步加载技能：
- 阶段 1 规划：加载 research-design，以及 quantitative-methods 或 qualitative-methods
- 阶段 2 收集：加载 data-collection，保留方法技能
- 阶段 3 分析：加载 data-analysis，保留方法与收集技能
- 阶段 4 写作：加载 research-writing，可卸载其他技能
- 阶段 5 综合：加载 research-synthesis，如涉及元分析则加载 quantitative-methods，如涉及主题综合则加载 qualitative-methods
-
加载方式：通过读取技能目录中的 Markdown 文件加载单个技能，例如：
Read ../research/research-synthesis.md Read ../research/quantitative-methods.md Read ../research/qualitative-methods.md Read ../research/research-design.md Read ../research/data-collection.md Read ../research/data-analysis.md Read ../research/research-writing.md
适用场景
- 设计调查或实验研究
- 分析访谈转录文本
- 开展元分析或系统综述
- 撰写研究结果
- 混合方法研究
- 文献综述与证据综合
限制
- 该技能为技能发现与加载入口，具体研究能力由被加载的子技能提供。
- 技能维护标准包括：实用代码示例（以 Python 为主，适当使用 R）、真实模板与协议、最佳实践与反模式、交叉引用相关技能、250-400 行优化上下文效率。
- 与其他技能集成：python-data-science、python-visualization、academic-latex、git-workflow、reproducibility。
- 关于收费、价格、平台支持等具体信息，资料中暂未提供。