开始前，准备这些
- 已能正常使用 Codex 并访问公开网页
- 准备一个范围足够小的调研主题
- 允许 Codex 读取 GitHub 仓库，但不提供密码、会话文件或真实客户资料
- 知道 Skill 会规范研究流程，不会凭空为 Codex 增加付费数据权限
01 先理解它不是搜索引擎
evidence-analysis-report 是一套研究规则：它先把宽泛问题拆成用户、痛点、替代方案、竞品、付费证据、机会和风险，再要求 Codex 收集当前资料。
它能提高研究一致性，但实际能访问哪些网站仍取决于当前环境里已授权的搜索、浏览器和数据工具。
02 安装前先读仓库内容
打开 GitHub 上的 evidence-analysis-report-skill，先读 SKILL.md，再检查 references/ 和 agents/ 目录。
确认它的触发场景、报告格式、需要访问的数据类型，以及是否包含命令或外部安装动作。不要因为仓库名称看起来熟悉就跳过检查。
03 确认安装位置和重名文件
让 Codex 先说明 Skill 准备复制到哪个目录，并搜索本地是否已有同名版本。如果存在旧版，先比较文件和来源，不直接覆盖。安装后检查 SKILL.md 及它直接引用的参考文件是否完整。
04 用一句明确请求触发 Skill
第一次直接指定名称，例如“请使用 evidence-analysis-report 分析……”。后续它也可以在“分析这个产品有没有机会”、“调研竞品并给报告”等任务中触发。
主题、地区、用户、时间和需要做的决策越清楚，搜索越不容易失控。
05 先审核研究问题，再允许广搜
一个合格计划应该说明：谁在什么场景下遇到问题，他现在如何绕路解决，已经为什么付费，现有产品的缺口在哪里，什么证据会推翻当前方向。如果计划只有“市场规模、趋势、竞品”三个大词，先继续缩小问题。
06 把证据按类型分开
产品功能、价格、规则和上线时间优先回到官网、价格页、文档、公告和仓库；用户困扰优先找评论、论坛、GitHub Issues 和真实工作流程。报告中必须显式区分网页事实、用户原话所表达的信号、Codex 的归纳与最终建议。
07 用反证和验证动作收尾
不要只看“机会很大”。要求报告列出无法访问的渠道、样本偏差、冲突证据与可以推翻结论的条件。最后把建议转换成 7 天和 30 天验证：要找谁、问什么、做什么最小产物、用什么信号决定继续或停止。
08 把时效性写进验收标准
新闻、价格、规则、产品能力和版本信息会变化。任务里写明截至日期、允许的来源域名和引用格式；最终逐个打开关键链接，区分网页事实、模型归纳和仍未确认的推断。
安装与首次验证指令
请打开并检查这个项目：
https://github.com/whwhw/evidence-analysis-report-skill
帮我安装 evidence-analysis-report Skill。
1. 先阅读 SKILL.md 和它引用的参考文件，说明它规范了什么流程。
2. 说明准备安装到哪里，检查是否已有同名 Skill。
3. 如果存在旧版，先比较差异，不要直接覆盖。
4. 安装后检查文件是否完整，告诉我怎样触发。
5. 用“中国一人公司使用的 AI 口播视频工具”做一个小型验证，但先给出研究问题，等我确认后再广搜。
任何登录、付费数据源、密钥或覆盖文件的操作都先暂停。这些地方最容易出错
- 把 Skill 当成另一个搜索引擎，以为安装后会自动拥有所有网站数据
- 不读 SKILL.md 和参考文件就直接复制到本地
- 主题只写“分析 AI 视频”，没有地区、用户、时间和决策
- 把搜索摘要、媒体转述和官方证据当成同一等级
- 报告只写趋势与机会，没有样本局限、反证和停止条件
- 输出一堆链接，却没有说哪条证据支持哪个结论
完成检查
- 安装来源与目标目录已确认
- 本地同名 Skill 已检查，没有未确认的覆盖
- 能说清 Skill 与搜索工具的区别
- 研究主题包含用户、地区、时间范围和所需决策
- 关键产品事实优先使用原始来源并标注检索日期
- 用户信号、事实、推断和建议没有混在一起
- 报告包含局限、反证、7 天与 30 天验证动作
需要查看完整附件或补充说明，可以前往 原始资料 ↗。
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