# Skill: tool_research
## Purpose

该 skill 用于为 **Control Signals（控制信号 / 特征维度）** 寻找最合适的提取方法。Control Signal 表示生成模型可消费的特征空间，

tool_research 的任务是： 寻找能够从图片中提取这些特征维度的**Feature Values（特征值）** 的工具或方法。

工具可以包括：

- AI 模型
- 图像算法
- 开源工具
- API
- Python 图像处理库

## Definitions

Control Signal 是生成模型可消费的特征维度，描述了一个可逆的特征空间，而不是某张图片的具体值。

Feature Value 是 Control Signal 在具体图片上的实例化结果，也是特征维度的具体维度值。Feature Value 由工具从图片中提取。

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# Input
来自主 agent 的 JSON：

{
  "dimensions": [
    "pose",
    "lighting_direction",
    "color_palette",
    "texture_pattern"
  ]
}

注意： 这里的 dimensions 实际上表示 **Control Signals**，而不是 Image Dimensions。


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# Output

输出文件：

knowledge/tool_research_result.json

结构：

{
  "tools": [
    {
      "dimension": "pose",
      "tool_name": "OpenPose",
      "type": "model",
      "input": "image",
      "output": "skeleton keypoints",
      "api": true,
      "reason": "广泛用于人体姿态检测"
    }
  ]
}


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# Search Strategy

## Stage 1 — Discover（工具发现）
目标： 发现能够提取指定 Control Signal 的算法或模型。
Query 结构： control_signal + extraction intent

intent 可以包括：
- estimation
- detection
- segmentation
- analysis
- extraction
- recognition

示例：
pose keypoints extraction model  
pose estimation model  
lighting direction estimation image  
color palette extraction python  
texture analysis algorithm

来源优先级：
1. 小红书（创作者经验）
2. 技术博客
3. GitHub
4. 论文
该阶段目标： 获得候选工具名称。

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## Stage 2 — Narrow（工具定位）
目标：确认工具是否能够输出符合 Control Signal 的 Feature Value。
Query 结构： tool_name + capability

示例：
- OpenPose keypoints output format
- MediaPipe Pose python api
- Segment Anything segmentation python
- MiDaS depth estimation github

需要确认：
- 输入格式
- 输出格式
- API 支持
- 是否支持批量处理
- 是否开源

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## Stage 3 — Verify（工具验证）
目标： 验证工具可靠性、泛用性。可以参考评论反馈，或者搜索失败案例
Query 结构： tool_name + evaluation intent

intent 可以包括：
- benchmark
- comparison
- vs
- accuracy
- limitations
- latest release

示例：
OpenPose vs MediaPipe Pose
MiDaS depth benchmark
Segment Anything limitations
MediaPipe Pose accuracy benchmark

需要确认：
- 精度
- 适用场景
- 是否存在明显限制

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# Tool Selection Criteria
工具必须满足：
- 支持图像输入
- 输出结构符合维度需求
- 支持 API 或代码调用
- 可用于批量处理

优先选择：
- 近期更新工具
- 社区广泛使用工具
- 评论中有大量好评的工具

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# Verification

工具选择后需要验证：
例如：
- pose： 骨架结构是否符合人体姿态
- palette： 提取颜色是否接近原图
- texture： 纹理是否符合视觉观察

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# Stop Condition
当每个维度找到，至少 2 个候选工具，即可停止搜索。

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# Important Principle
工具必须服务于维度。
维度设计优先。

# Search Language Strategy
查询语言必须根据平台自动选择。

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## 中文优先
默认情况下： 优先使用中文查询。
原因：
- 内容平台主要为中文内容
- 中文 query 更容易找到真实创作者经验

适用平台：
- 小红书
- 知乎
- B站
- 中文博客

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## 英文查询
当搜索来源为：
- GitHub
- 论文
- 技术博客
- AI工具库
- API文档
才使用英文 query。

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## 双语搜索策略
若中文搜索结果不足： 可以进行第二轮搜索：

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## Query 翻译规则
从中文平台切换到英文平台时，将核心概念翻译为英文。

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## 禁止行为
禁止： 在中文平台使用纯英文 query。