neat-freak 和 hv-analysis 怎么用？khazix-skills 技能包教程

一个功能刚合并，README 还写着旧数据库；同一天，团队又想研究一个新产品的来路和竞品。两件事都带“整理信息”的味道，却不能交给同一个流程。neat-freak 用在开发会话结束，目标是让项目知识跟上代码；hv-analysis 用在研究开始，目标是把时间线和竞争面交叉起来。

先分清：一个收尾，一个开题

neat-freak：任务完成后再跑

直接输入 /neat，或者说“整理一下”“同步一下”“检查规范”。它先测量 CLAUDE.md、AGENTS.md、MEMORY.md 和 docs 的体量，再枚举本次涉及的项目、文档与层级规则。这个顺序很重要：如果记忆索引已经超出加载上限，继续追加新记录只会让旧问题更难发现。

1. 给出范围。说明是当前项目，还是本次对话改过的多个项目。范围不写，Agent 可能只整理眼前目录，漏掉上下游文档。
2. 让它先盘点。应看到 README、docs、CLAUDE.md 或 AGENTS.md 的清单，并检查规则引用的路径是否存在。没有清单就直接写文件，容易只做“追加一段说明”。
3. 区分可逆与破坏性动作。补缺失说明、修正过期文字可直接处理；目录改名、删除文件、合并两份分叉规则应列为待确认。
4. 看最终摘要。摘要要列真实修改、规则审计和未处理项。只有建议、没有文件变化，不能算完成同步。

一个实用请求可以写成：“对本次会话涉及的项目运行 neat-freak，先列盘点范围；直接修正文档漂移，涉及删除或规则冲突时停下；完成后按文件给变更摘要。”

hv-analysis：研究对象明确后启动

它不是通用搜索提示词，而是一套长报告流程。纵轴追踪起源、关键节点、转折和当下状态；横轴在同一时间截面对比主要竞品；最后把两条轴交叉，解释今天的优势与包袱来自哪些历史选择，并给出最可能、最危险和最乐观的未来剧本。

1. 限定对象。例如“用横纵分析法研究某产品，重点看 2024 年后的定价变化与三家主要竞品”。只说“研究 AI Agent”，范围会膨胀到无法收束。
2. 确认联网与一手材料。Skill 要求先搜集完整资料，关键事实要能回到产品公告、发布记录、论文或真实社区讨论。网络权限不足时，应暂停报告，不靠记忆补齐年份和数字。
3. 准备 PDF 依赖。目录内有 scripts/md_to_pdf.py，需要 WeasyPrint 与 Markdown。缺少依赖时先保留 Markdown 稿，不要把未生成的 PDF 写进交付清单。
4. 检查三段是否都够深。纵向不能退化成年表，横向不能只列参数，交叉段也不能重复前文。任一部分只有几段概括，都不符合它设定的长报告目标。

pip install weasyprint markdown --break-system-packages
python [skill目录]/scripts/md_to_pdf.py input.md output.pdf --title "研究对象" --author "数字生命卡兹克"

别把两个 Skill 串错

• 想修 README 却调用 hv-analysis，会得到外部研究，项目文件仍然过期。
• 想做竞品报告却调用 neat-freak，它只会审查现有知识，不会替你建立完整研究样本。
• 刚开始开发就跑 /neat，后续改动仍会让文档再次漂移；收尾节点使用更合适。
• 只查一句概念却启动万字研究，会消耗大量时间和联网额度。

完成标准落在产物上

neat-freak 完成时，变更应落到对应文件，破坏性事项被单独列出；hv-analysis 完成时，报告应有完整纵轴、代表性横轴、交叉判断、引文清单和可打开的 PDF。看到 Skill 已触发只是开始，产物与边界都对得上，才算真正用对。