InfoCollector Plugin 安装和使用指南

本指南说明如何在你的 Claude Code 项目中安装和使用智能信息收集系统。

📦 快速开始

方式 1：通过 Marketplace 添加（推荐）

最简单的方式 - 使用官方 Marketplace：

# 添加 CCMarketplace
/plugin marketplace add lostabaddon/CCMarketplace

然后在可用 Plugin 列表中选择 info-collector 并安装

方式 2：本地安装

# Clone Repo
git clone https://github.com/LostAbaddon/InfoCollector.git
cd InfoCollector
# 添加本地测试用 Marketplace
/plugin marketplace add ./marketplace.json

🎯 Plugin 包含的内容

根据 .claude-plugin/plugin.json 的定义，此 Plugin 包含：

双 Skill 架构

info-collector (./skills/info-collector/skill.md)
- 信息收集 Skill：从多个可靠信息源自动收集信息
- 双通道搜索：SITE.md 可靠源 + WebSearch 全网搜索
- 用户可通过 /info-collector 或自然语言调用
deep-investigator (./skills/deep-investigator/skill.md)
- 深度调查 Skill：对特定需求进行多维度深入分析
- 多轮搜索评估：反思补充，确保信息完整性
- 用户可通过 /deep-investigator 或自然语言调用

6 个专用 Agent

source-processor (./agents/source-processor.md)
- 处理单个信息源，进行网页检索和内容筛选
- 支持两种信息源类型：SITE（可靠源）和 WEBSEARCH（网络搜索）
webpage-analyzer (./agents/webpage-analyzer.md)
- 深度分析单个网页内容（共用 Agent）
- 支持双分析模式：focused（聚焦，用于 deep-investigator）和 comprehensive（全面，用于 info-collector）
source-searcher (./agents/source-searcher.md)
- 执行网络搜索和结果筛选（deep-investigator 专用）
- 支持多维度搜索
report-generator (./agents/report-generator.md)
- 生成深度调查综合报告（deep-investigator 专用）
- 支持三种对象类型：单个对象、一组对象、一个类别
site-evaluator (./agents/site-evaluator.md)
- 评估新发现的网站，自动更新 SITE.md
- 加权评分系统：根据发现途径自动调整权重
personel-updater (./agents/personel-updater.md)
- 根据用户反馈更新个人偏好配置（info-collector 专用）

配置文件

安装 Plugin 后，需要在你的项目中创建配置文件：

1. PERSONEL.md - 个人偏好配置

# 个人偏好设置

## 信息收集偏好

### 语言设置
- **主要语言**: 中文
- **次要语言**: 英文

### 关注领域
- 人工智能与机器学习
- 科技创业与投融资
- 网络安全与隐私
- 国际与国内要事

### 信息类型偏好
- 新闻报道 (优先)
- 技术博客
- 学术论文

### 时间范围
- **默认时间范围**: 过去 24 小时
- **允许范围**: 1 小时 ~ 30 天

### WebSearch 配置
- **启用 WebSearch**: 是
- **WebSearch 权重**: 30%（相对于 SITE.md）

### 信息源管理
- **自动添加阈值**: 7.5 分
- **人工审核范围**: 6.0-7.4 分
- **不添加**: < 6.0 分

2. SITE.md - 可靠信息源配置

# 可靠信息源库

## 科技与技术

### 人工智能
- **OpenAI Blog**
  - URL: https://openai.com/blog
  - 类型: AI、GPT、研究
  - 语言: 英文

- **机器之心**
  - URL: https://jiqizhixin.com/
  - 类型: AI、技术、行业
  - 语言: 中文

### 创业与投融资
- **TechCrunch**
  - URL: https://techcrunch.com/
  - 类型: 创业、融资、产品
  - 语言: 英文

## 国际与国内要事

### 新闻媒体
- **BBC News**
  - URL: https://www.bbc.com/news
  - 类型: 国际新闻、时事
  - 语言: 英文

（...添加更多信息源）

📖 使用方式

安装并配置后，有两个 Skill 可供使用：

使用 info-collector（信息收集）

方式 1：Skill 命令

/info-collector

方式 2：自然语言触发

帮我收集今天关于人工智能的最新信息

收集过去一周的科技新闻

收集今天的 AI 新闻、网络安全事件和国际要闻

使用 deep-investigator（深度调查）

方式 1：Skill 命令

/deep-investigator

方式 2：自然语言触发

帮我深度调查一下 ChatGPT

深度调查主流大语言模型产品（ChatGPT、Claude、Gemini）

深度调查无代码开发平台这个类别

info-collector 示例用法

示例 1：每日科技新闻汇总

收集今天的科技新闻

系统会：

从 SITE.md 中筛选科技相关信息源
执行 WebSearch 全网搜索（双通道搜索）
并行处理所有信息源，分析每个网页
生成分领域的结构化新闻汇总报告
自动发现和评估新信息源

示例 2：特定领域信息收集

帮我收集过去一周关于大语言模型的最新研究和应用进展

系统会：

扩展时间范围到 7 天
聚焦 AI/大语言模型相关信息源
包含学术论文、技术博客、新闻报道
生成综合性信息汇总报告

示例 3：多领域信息追踪

收集今天的 AI 新闻、网络安全事件和国际要闻

系统会：

同时处理多个领域
按领域分类组织报告
生成综合性信息汇总

deep-investigator 示例用法

示例 4：单个对象深度调查

帮我深度调查一下 ChatGPT

系统会：

分析调查对象（单个产品）
确定调查维度（技术原理、发展历史、应用场景等）
多轮搜索和网页分析（每轮聚焦不同维度）
评估信息完整性，必要时补充搜索
生成全面深入的调查报告

示例 5：一组对象对比分析

深度调查主流大语言模型产品（ChatGPT、Claude、Gemini）

系统会：

识别调查对象类型（一组产品）
为每个产品收集详细信息
分析产品间的关联、异同和竞争关系
生成包含对比分析的综合报告

示例 6：类别全景分析

深度调查无代码开发平台这个类别

系统会：

识别调查对象类型（一个类别）
定义类别边界和分类体系
收集代表性产品信息
分析行业现状和发展趋势
生成类别全景分析报告

📁 输出内容

info-collector 输出

执行完成后，会在当前项目创建日期目录（如 ./2025-10-27/），包含：

2025-10-27/
├── 最终报告.md                    # 主报告：分领域的综合分析
├── 新增信息源评估.md              # 评估新发现的网站
├── {信息源名称1}-总结.md          # 各信息源的详细总结
├── {信息源名称2}-总结.md
├── {网页标题1}.md                 # 单个网页的深度分析
├── {网页标题2}.md
└── ...

最终报告格式：

执行摘要：关键发现总结
分领域内容：按领域分类的段落形式叙述
引用索引：所有引用的完整信息源列表
新增信息源：本次发现的有价值网站

deep-investigator 输出

执行完成后，会在当前项目创建调查目录和报告（如 ./深度调查-ChatGPT-2025-10-27/），包含：

深度调查-ChatGPT-2025-10-27/
├── 搜索-技术原理.md               # 各维度的搜索结果
├── 搜索-发展历史.md
├── 技术原理-{网页标题}.md         # 各维度的详细分析
├── 发展历史-{网页标题}.md
├── 维度汇总-技术原理.md           # 各维度的综合总结
├── 维度汇总-发展历史.md
├── 信息完整性评估-第1轮.md        # 信息完整性评估
└── ...

最终报告（项目根目录）：

深度调查报告-ChatGPT-2025-10-27.md

深度报告格式：

调查对象分析：对象概述、类型识别
多维度分析：按各调查维度详细叙述
综合评估：信息完整性、补充搜索说明
引用索引：所有引用源的完整列表

📋 Marketplace 文件说明

本项目包含 .claude-plugin/marketplace.json 文件，这是 Claude Code 的官方 Marketplace 配置文件。

文件位置

./.claude-plugin/marketplace.json

文件作用

Marketplace 文件允许：

集中管理 - 在一个文件中定义 Plugin 的所有信息
灵活安装 - 用户可以通过 marketplace 直接发现和安装 Plugin
自定义分类 - 为 Plugin 提供详细的元数据和分类信息
扩展性 - 未来可以在同一个 marketplace 中添加多个 Plugin

用户如何使用

方式 A：自动发现（推荐）

/plugin marketplace add https://github.com/lostabaddon/InfoCollector.git

Claude Code 会自动找到并加载 marketplace.json

方式 B：直接指定 marketplace.json

/plugin marketplace add https://raw.githubusercontent.com/lostabaddon/InfoCollector/main/.claude-plugin/marketplace.json

方式 C：本地 marketplace 文件

/plugin marketplace add /path/to/InfoCollector/.claude-plugin/marketplace.json

创建自己的 Marketplace（高级用法）

如果你想管理多个 Plugin，可以创建自定义 marketplace.json：

{
  "name": "my-custom-marketplace",
  "owner": {
    "name": "Your Name",
    "email": "your@email.com"
  },
  "plugins": [
    {
      "name": "info-collector",
      "source": "https://github.com/lostabaddon/InfoCollector.git",
      "version": "1.0.0",
      "description": "..."
    }
  ]
}

⚙️ 核心特性

info-collector 特性

✅ 双通道搜索：SITE.md 可靠源 + WebSearch 全网搜索
✅ 并行处理：多个信息源和网页同时处理
✅ 智能筛选：根据用户需求自动筛选信息
✅ 自动发现新源：智能评估并添加新信息源
✅ 加权评分系统：根据发现途径自动调整权重
✅ 反馈闭环：根据用户反馈优化配置

deep-investigator 特性

✅ 多维度分析：自动识别调查维度
✅ 多轮搜索：反思评估 + 补充搜索
✅ 对象类型识别：支持单个对象、一组对象、一个类别
✅ 信息完整性评估：自动检查是否需要补充搜索
✅ 聚焦模式分析：按维度进行深度网页分析

⚙️ 使用的工具和权限

Plugin 自动使用的工具（已在 plugin.json 中声明）：

Task - 启动内部 Agent（并行处理）
Read / Write / Edit - 文件操作
Glob - 文件搜索和匹配
WebSearch / WebFetch - 网页访问和内容抓取
Bash - 目录创建和文件操作

🔧 常见问题

Q: 首次启动时系统是否会提示我创建 PERSONEL.md？

A: 是的！系统会自动检测并创建。系统会询问：

主要语言选择
默认关注领域

你不需要手动创建此文件！ 详见 HOWTOUSE.md 了解完整流程。

Q: Plugin 安装后不工作？

A: 检查以下几点：

确保 SITE.md 存在于项目根目录
PERSONEL.md 会在首次启动时自动创建
检查 SITE.md 格式是否正确（标题、URL、类型、语言）
查看 HOWTOUSE.md 了解详细配置说明

Q: 两个 Skill 有什么区别？

info-collector：用于定期收集信息（新闻、资讯）
- 双通道搜索（SITE.md + WebSearch）
- 快速覆盖广范围
- 输出日期目录格式
deep-investigator：用于深入调查特定对象
- 多维度多轮搜索
- 深度内容分析
- 输出调查报告格式

Q: 如何自定义偏好设置？

A: 编辑项目根目录的文件：

PERSONEL.md - 设置语言、关注领域、时间范围、WebSearch 权重等
SITE.md - 添加/移除信息源、编辑已有信息源

详见 HOWTOUSE.md 中的详细说明。

Q: Plugin 如何自动更新信息源？

A: info-collector 有自动发现机制：

发现新网站 - 在 WebSearch 和信息源中发现新网站
评估价值 - 使用加权评分系统评估质量
自动添加 - 符合标准的网站自动添加到 SITE.md

加权评分标准：

发现途径权重：SITE 引用 1.2×，WebSearch 直接发现 1.0×，混合途径 1.3×
≥ 7.5 分：自动添加
6.0-7.4 分：添加并标注"待审核"
< 6.0 分：不添加

Q: 生成的文件存在哪里？

A: 输出位置根据 Skill 不同：

info-collector 输出：

./YYYY-MM-DD/        （如 ./2025-10-27/）
├── 最终报告.md
├── 新增信息源评估.md
└── ...

deep-investigator 输出：

./深度调查-{对象}-YYYY-MM-DD/
├── 搜索-*.md
├── {维度}-*.md
├── 维度汇总-*.md
└── ...

深度调查报告-{对象}-YYYY-MM-DD.md  （项目根目录）

📚 进阶配置

调整 WebSearch 权重（info-collector）

在 PERSONEL.md 中修改：

### 双通道搜索配置
- **启用广泛网络搜索（WebSearch）**: 是
- **WebSearch 相对权重**: 30%  # 改为 0%-100%

权重说明：

30% (默认) - 平衡 SITE.md 和 WebSearch
0% - 仅使用 SITE.md
50% - 等权重
70% - 强调网络发现，可能找到更多新信息源

定制新信息源发现标准

在 PERSONEL.md 中修改：

### 新信息源发现与管理
- **自动添加新信息源**: 是
- **自动添加阈值**: 7.5 分（降低此值使系统更容易添加新源）
- **人工审核阈值**: 6.0-7.4 分

site-evaluator Agent 评分维度：

权威性 (0-10 分) - 网站的专业度和知名度
更新频率 (0-10 分) - 内容更新的及时性
内容深度 (0-10 分) - 内容的详尽程度
出现频率 (0-10 分) - 在搜索中出现的次数
可访问性 (0-10 分) - 网站的稳定性和可用性

发现途径权重系数：

SITE 引用：1.2×（来自已信任源的推荐）
WebSearch 直接发现：1.0×（直接搜索发现）
混合途径：1.3×（多个信息源确认）

自定义关注领域（info-collector）

编辑 PERSONEL.md 的关注领域部分，根据你的兴趣添加或修改：

### 默认关注领域
1. **人工智能与机器学习**
   - 大语言模型
   - 图像生成
   - AI 芯片

2. **科技与创业**
   - 科技新闻
   - 创业融资
   - 产品发布

深度调查配置（deep-investigator）

deep-investigator 会根据调查对象自动确定分析维度，无需预配置。

支持的调查类型：

单个对象（如 "ChatGPT"）→ 自动分析：技术原理、发展历史、应用场景、竞争优势、隐私安全等
一组对象（如 "主流大语言模型"）→ 自动进行对比分析
一个类别（如 "无代码开发平台"）→ 自动分析行业全景和发展趋势

🤝 贡献与反馈

发现问题？提交 Issue
改进建议？提交 Pull Request
新增信息源建议？编辑 SITE.md 并提交 PR

📜 许可证

MIT License - 详见 LICENSE

版本: 1.2.2 最后更新: 2025-10-28 作者: LostAbaddon 仓库: https://github.com/lostabaddon/InfoCollector

版本历史

v1.2.2 (2025-10-28)
- webpage-analyzer Agent 支持双模式（focused/comprehensive）
- 统一服务于 deep-investigator 和 info-collector 两个 Skill
- Plugin.md 文档全面更新，增加 deep-investigator 使用说明
v1.2.1 (2025-10-28)
- deep-investigator 启动网络搜索前先检查本地是否已有相关信息
v1.2.0 (2025-10-27)
- 新增深度调查分析功能（deep-investigator Skill）
v1.1.2 (2025-10-27)
- 新增第六阶段 - 根据用户反馈自动更新 PERSONEL.md 配置
v1.1.1 (2025-10-27)
- 新增首次启动交互式初始化和最终报告项目根目录输出
v1.1.0 (2025-10-27)
- 新增双通道搜索和加权评分系统
v1.0.0 (2025-10-27)
- 初始版本（info-collector Skill），支持单通道 SITE.md 搜索

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Latest commit

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PLUGIN.md

File metadata and controls

InfoCollector Plugin 安装和使用指南

📦 快速开始

方式 1：通过 Marketplace 添加（推荐）

方式 2：本地安装

🎯 Plugin 包含的内容

双 Skill 架构

6 个专用 Agent

配置文件

1. PERSONEL.md - 个人偏好配置

2. SITE.md - 可靠信息源配置

📖 使用方式

使用 info-collector（信息收集）

方式 1：Skill 命令

方式 2：自然语言触发

使用 deep-investigator（深度调查）

方式 1：Skill 命令

方式 2：自然语言触发

info-collector 示例用法

示例 1：每日科技新闻汇总

示例 2：特定领域信息收集

示例 3：多领域信息追踪

deep-investigator 示例用法

示例 4：单个对象深度调查

示例 5：一组对象对比分析

示例 6：类别全景分析

📁 输出内容

info-collector 输出

deep-investigator 输出

📋 Marketplace 文件说明

文件位置

文件作用

用户如何使用

创建自己的 Marketplace（高级用法）

⚙️ 核心特性

info-collector 特性

deep-investigator 特性

⚙️ 使用的工具和权限

🔧 常见问题

Q: 首次启动时系统是否会提示我创建 PERSONEL.md？

Q: Plugin 安装后不工作？

Q: 两个 Skill 有什么区别？

Q: 如何自定义偏好设置？

Q: Plugin 如何自动更新信息源？

Q: 生成的文件存在哪里？

📚 进阶配置

调整 WebSearch 权重（info-collector）

定制新信息源发现标准

自定义关注领域（info-collector）

深度调查配置（deep-investigator）

🤝 贡献与反馈

📜 许可证

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