用 notion-research-documentation 把 Notion 调研变成带引用的结构化文档

前言

很多团队把需求、竞品笔记、技术方案、会议纪要都堆在 Notion 里。信息确实在,但要用的时候往往得自己翻十几页、对照几份笔记,再手工整理成简报或对比表。来回切换、漏引用来源、结论对不上原始页面,是知识工作里很常见的摩擦。

Agent Skill 格式(SKILL.md)把可复用的工作流打包成文件夹,Agent 按描述自动或按指令加载。OpenAI 在公开目录 openai/skills.curated 分类里提供了 notion-research-documentation:在已连接 Notion MCP 的前提下,跨页面检索、综合证据,并写成带引用的简报、摘要、对比或完整报告。本文按官方 SKILL.md 与相关说明,介绍它是什么、怎么装、怎么用。

这是什么

notion-research-documentation 的官方描述是:在 Notion 中跨页面做调研,并把结果综合成结构化文档;适用于需要从多个 Notion 来源整理简报、对比分析或报告,且要求带来源引用的场景。

  • 归属:收录在 openai/skills 仓库的 skills/.curated/notion-research-documentation(curated 技能,可按名称安装)。Notion 侧也有同名工作流出现在 makenotion/claude-code-notion-plugin 中,核心步骤一致:搜索 → 拉取 → 综合 → 新建页面。
  • 解决什么问题:把「分散在多页的事实、指标、主张」收成一份可读文档,正文内联引用,文末集中 Sources,必要时给出建议与后续动作。
  • 依赖:它不是单独爬 Notion 网页,而是通过 Notion MCP 暴露的工具(如 Notion:notion-searchNotion:notion-fetchNotion:notion-create-pagesNotion:notion-update-page)读写工作区。未连接 MCP 时,官方流程要求先暂停并完成接入。

说明:openai/skills 仓库 README 已标注该仓库 deprecated,后续 Codex 技能/插件示例以 openai/plugins 与官方 Build plugins 文档为准;下文安装命令仍以该 curated 目录当前公开的 $skill-installer 用法为准。

核心功能与亮点

结合官方 SKILL.mdreference/examples/,能力可以概括为下面几块。

  1. 先搜后读,再确认范围
    Notion:notion-search 做定向检索;结果较多时与用户确认范围。再用 Notion:notion-fetch 读全文,摘取事实、日期、指标、约束,并记录页面 URL/ID 供引用。

  2. 按目标选输出体裁
    reference/format-selection-guide.md 给出决策树与篇幅参考:
    - 多方案权衡 → Comparison(约 800–1200 词)
    - 时效性强、话题简单 → Quick Brief(约 200–400 词)
    - 正式/战略级长文 → Comprehensive Report(约 1500+ 词)
    - 其余默认 → Research Summary(约 500–1000 词)
    对应模板在 reference/ 下(如 quick-brief-template.mdresearch-summary-template.mdcomparison-template.mdcomprehensive-report-template.md)。

  3. 综合时强调证据与缺口
    先列提纲,按主题/问题归类;关键事实优先保留直接摘录并绑定来源;标出信息缺口或互相矛盾之处,始终对齐用户目标(决策、摘要、计划或建议)。

  4. 写回 Notion,并带引用
    Notion:notion-create-pages 按模板创建页面,通常包含标题、摘要、关键发现、支撑证据、建议/下一步;正文内联引用,文末 References/Sources。后续可用 Notion:notion-update-page 追加变更说明。

  5. 附带可复用参考与示例
    - reference/:高级搜索、格式选择、各模板、引用规范等
    - examples/:竞品分析、技术排查、市场调研、行程规划等端到端演示

安装与启用

这类 Skill 遵循通用 Agent Skills 约定,可在支持该标准的工具中使用。不同工具的安装目录和启用方式不同,下面只写已核实的做法。

1. 先接通 Notion MCP

官方 Skill 写明:若 MCP 调用失败,先完成 Notion MCP 接入。Codex 示例为:

codex mcp add notion --url https://mcp.notion.com/mcp

然后启用远程 MCP 客户端(二选一):在 config.toml 中设置 [features].rmcp_client = true,或运行:

codex --enable rmcp_client

再登录 OAuth:

codex mcp login notion

登录成功后需要重启 Codex,再继续调研流程。Notion 官方也说明 MCP 可对接 Cursor、Claude Code、Codex 等 MCP 客户端,服务端点为 https://mcp.notion.com/mcp(推荐 Streamable HTTP)。在 Cursor 等工具里按各自 MCP 设置添加同一 URL 并完成授权即可;未授权时搜索/读写都会失败。

2. 在 Codex 中安装该 Skill

curated 技能可在 Codex 会话里用内置 $skill-installer 按名称安装(默认对应 skills/.curated):

$skill-installer notion-research-documentation

也可按目录 URL 安装:

$skill-installer install https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/notion-research-documentation

安装后重启 Codex。官方文档说明:CLI/IDE 中可用 /skills$ 显式点名技能;描述匹配时也可由 Agent 隐式选用。

3. 在 Cursor 中放置 Skill

Cursor 会从项目或用户目录加载 Skills,例如:

位置 范围
.cursor/skills/.agents/skills/ 项目级
~/.cursor/skills/~/.agents/skills/ 用户级

兼容加载 .claude/skills/.codex/skills/ 及对应用户目录。将本 Skill 文件夹(至少含 SKILL.md,建议连同 reference/examples/)放到上述某一路径,例如:

.cursor/skills/notion-research-documentation/SKILL.md

在 Agent 对话里用 / 搜索技能名显式调用,或在任务描述匹配 description 时由 Agent 自动选用。也可在 Customize → Skills 查看已发现技能。从 GitHub 导入时,可按 Cursor 文档通过 Remote Rule (Github) 等方式引入仓库内容。

4. 在 Claude Code 等工具中

若使用 Notion 官方插件仓库中的同名 Skill,按该插件的安装说明启用即可;工作流仍依赖 Notion MCP 的 search/fetch/create 一类工具。未在官方材料中写明的路径与命令,这里不臆造。

典型用法示例

官方 Quick start 可概括为五步:

  1. Notion:notion-search 检索,并与用户确认范围
  2. Notion:notion-fetch 拉取页面,按 reference/citations.md 记录引用
  3. format-selection-guide.md 选定 brief / summary / comparison / comprehensive
  4. 用对应模板起草,经 Notion:notion-create-pages 写入 Notion
  5. 补全 Sources;有更新时用 Notion:notion-update-page

examples/competitor-analysis.md 演示了「调研竞品定价并做对比文档」:

用户意图示例:

Research competitor pricing models and create a comparison document

检索示意(官方示例中的调用形态):

Notion:notion-search
query: "competitor pricing"
query_type: "internal"
filters: {
  created_date_range: {
    start_date: "2024-01-01"
  }
}

随后对命中页面逐个 Notion:notion-fetch,再 Notion:notion-create-pages 生成对比页(含 Executive Summary、对比矩阵、分竞品分析、建议与 Sources)。技术排查、市场调研、行程规划等见同目录其他示例。

在 Codex 中也可显式点名,例如:

$notion-research-documentation 根据 Notion 里最近的技术方案页,写一份研究摘要并带回链引用

在 Cursor 中则可用 /notion-research-documentation(以实际发现的技能名为准)配合同类自然语言需求。

适用场景与注意事项

适合:

  • 产品/策略:竞品对比、选项权衡、决策简报
  • 工程:跨多页技术方案的排查纪要或调查摘要
  • 知识管理:把散落笔记收成带引用的研究报告或高管可读长文
  • 需要「结论可回溯到原页面」的协作场景

注意:

  1. 必须先有 Notion MCP 且账号有权限;搜不到或打不开页面时,先检查连接、团队空间与页面权限(Notion 侧同名 Skill 也提示过这类问题)。
  2. 输出质量受工作区内容限制:Skill 综合的是你能访问到的 Notion 内容,不会凭空补全未写入的事实。
  3. 注意时效:官方建议核对页面 last-edited;过时信息应在文中标明。
  4. 多结果时先确认范围,避免把不相关页面写进同一份报告。
  5. 仓库迁移:若你主要跟 Codex 插件生态,留意 openai/skills 的 deprecation 说明,以当前官方 plugins / skills 文档为准核对安装入口。

小结

notion-research-documentation 把「Notion 多页检索 → 证据综合 → 按模板成文 → 带回链写回」收成一套可复用 Agent 工作流。对已经把知识沉淀在 Notion 里的团队,它减少的是手工翻页与整理,而不是替代你对结论负责。接好 Notion MCP,装好 Skill,从一次具体的对比或摘要任务试起即可。

官方目录:
https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/notion-research-documentation

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