collect-sources 是一个面向中文 AI 科技媒体内容的前置调研 Skill。它在写作开始前搜索公开资料、保存证据、拆分和核实主张，并把可追溯的编辑简报交给后续写作工作流。
- AI 模型、产品、公司和行业事件
- 开发者工具、开源项目与软件平台
- 芯片、算力、机器人和相邻互联网科技
- 用户提供的公开 URL、Markdown、TXT 和 PDF 补充材料
它不负责非科技主题、无内容创作目标的单点查询、成稿后的事实审校、标题或大纲生成、正文写作及发布。
- 用户说“启动调研”“素材收集”或要求创作 AI 科技内容时触发。
- Codex 原生搜索和页面读取是默认能力；公开网页、RSS/Atom、Jina Reader、公开 JSON/API 和现有
curl是匿名回退。 - 不索要 API key、账号、Cookie 或扫码登录，不安装缺失工具。
- 默认检索近 30 天热点，并按需回溯带日期的历史背景。
- 英文一手来源、独立科技媒体、中文语境材料、公开社区信号和反证检索分层处理。
- 搜索摘要只作为线索；可使用的事实必须回到可检查的原始页面。
- 视觉素材只登记原始页面、权属线索和建议用途，不下载文件。
安装：
npx skills add https://github.com/BruceL017/collect-sources可安装 Skill 位于仓库中的 collect-sources/ 子目录。
显式启动：
使用 $collect-sources，围绕最近发布的某个 AI 模型启动素材收集。
也可以直接提出 AI 科技写作请求。Skill 会先生成调研包，再把 ready 主张交给后续写作环节：
写一篇面向普通读者的文章，讲清楚某 AI 公司刚发布的新产品。
如果请求里没有主题，Skill 会先扫描近 30 天热点，返回 3–5 个有证据的候选，等待选题后再进入完整调研。
每个项目持续维护三份 Markdown：
reference/collect-sources/
├── 00-research-brief.md
├── 01-source-notes.md
└── 02-editorial-brief.md
每次运行追加独立的 RUN-YYYYMMDD-HHmmss，并通过完整 SRC-<run>-### 和 CLM-<run>-### ID 保持主张到来源的追溯关系。旧 run 不会被覆盖。
证据等级为 L0–L3，下游门禁为：
ready：可在记录的范围和日期内断言。caveat：只能作为有归属的不确定性或限制。do_not_use：不得传给写作环节。
运行结果为 complete、partial 或 blocked。partial 中只要存在至少一个 ready 主张，复合写作请求仍可继续，但必须继承限制。
当由 content-production 总控调用时，Skill 切换到 source-research-v1 provider 模式，不创建上述独立 run，直接在总控授权的 02-research/ 生成研究简报、来源日志、结构化 claims 和证据映射。两个模式共用相同的证据等级与事实门禁。
仓库测试检查 Skill 安装布局、独立行为合同，以及总控 request/result 和研究包结构；不联网，也不判断调研事实真伪：
python3 -m unittest discover -s tests -v同时可运行 Codex 的 Skill 结构校验：
python3 "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/.system/skill-creator/scripts/quick_validate.py" collect-sourcesscripts/provider-contract.mjs 只负责总控模式的确定性 request/result、路径、哈希和研究包结构校验，不负责联网采集，也不会自动安装工具。独立模式仍是 prompt 驱动流程。
项目使用 MIT License。NOTICE 记录了调研流程设计所参考的公开或本地 Skill；本实现重新撰写全部规则，没有复制其代码或工作流文本。