| name | deepresearch |
| description | 开展深度研究,支持多轮迭代搜索、交叉验证、结构化报告输出。适用于需要进行全面分析(需包含 10 个以上来源)、验证论断或比较不同方法的情况。触发条件包括“深度研究”、“全面分析”、“研究报告”、“比较 X 与 Y”或“分析趋势”。请勿用于简单的查找、调试或只需 1-2 次搜索即可解答的问题。 |
DeepResearch 深度研究技能说明
核心设计原则与整体流程
**目的:**通过五个阶段的流程(主题分解 → 研究路径图规划 → 多轮迭代并行搜索 → 交叉引用验证 → 报告生成),提供有引文支持、经过验证的研究报告,并进行来源可信度评分和渐进式上下文管理。
研究深度分级
| 深度 | 场景 | 搜索轮数(参考) | 来源要求(参考) |
|---|
| L1 快速研究 | 了解一个话题的基本面,形成「能讲清楚」级别认知 | 2-4 轮 | ≥10 个可靠来源 |
| L2 深度研究 | 行业/领域深度研究、趋势分析、竞品对比,支持策略/方案制定 | 5-8 轮 | ≥20 个来源,关键数据需交叉验证 |
| L3 专家级研究 | 类咨询/论文级系统研究,多维度综合分析,支持重要决策 | 8-12 轮 | ≥30 个来源,多角度交叉验证 |
深度判定规则:
- 包含「了解」「概述」「简介」「大致说说」等表述 → 判定为 L1 快速研究
- 包含「趋势」「分析」「影响」「竞品」「深度」等表述 → 判定为 L2 深度研究
- 包含「全面」「系统」「专业」「完整」「为决策提供依据」等表述 → 判定为 L3 专家级研究
- 用户显式指定 L1/L2/L3 → 严格按指定执行
- 未明确指定时:默认 L2;若问题明显偏战略/决策级别,则提升至 L3
工作流
自主原则: 此技能应尽量独立完成全流程研究。根据查询上下文自动推断合理假设,仅在出现关键歧义或严重冲突需求时才中断并请求澄清。
1. 澄清(很少需要 - 优先考虑自主性)
仅在问题极其含糊或存在明显矛盾时才提问:
- 查询语句难以理解(例如,“研究一下这件事”且无上下文)
- 相互矛盾的要求(例如,“快速进行 50 个来源的超深度分析”)
可直接假设的情形:
- 技术性问题 → 假设受众为具备基础背景的技术人员
- 对比查询 → 假设需要平衡、多角度视角
- 趋势查询 → 除非另有说明,否则假定重点关注最近 1–2 年的数据
2. 行动(阶段执行)
所有模式均可执行:
- 第一阶段:主题分解 - 定义边界(参见方法论)
- 第三阶段:多轮迭代并行搜索 - 并行搜索执行(5-10 个并发搜索 + 代理)(参见方法论)
- 第五阶段:报告生成 - 使用 报告模板 生成报告
深度研究/专家级研究:
- 第二阶段:研究路径图规划
- 第四阶段:交叉引用验证——对关键论断做多源核对;L2/L3 须满足本技能与方法论中的来源数量与交叉验证要求。
关键:避免「中间淹没」
- 将关键发现放在各章节的开头和结尾,不要埋没在后面。
- 使用明确的标题和标记。
- 结构:摘要 → 细节 → 收束性结论(避免把关键证据只放在章节中段而首尾空洞)。
渐进式上下文加载:
- 按需加载 方法论 章节
- 仅在第五阶段按需加载 报告模板
- 不要将所有内容都内联——优先引用外部文件
抗幻觉方案(至关重要):
- 来源依据:所有事实性陈述必须立即引用具体来源 [N]
- 明确界限:区分事实(来自资料来源)和综合分析(你的分析)。
- 明确标记:对于有依据的陈述,请使用“根据[1]...”或“[1]报告...”。
- 未经标注不得进行推测:请将推断表述为“这表明……”,而不是“研究表明……”
- 引用前请核实:如果不确定来源是否真的说了X,请勿捏造引用。
- 如有疑问:请直接写“未找到关于 X 的来源”,而不是编造参考文献。
并行执行要求(对速度至关重要):
第三阶段:检索 - 强制并行搜索:
- 在进行任何搜索之前,将查询分解为 5-10 个独立的搜索角度
- 在单个消息中启动所有搜索,并调用多个工具(并行调用)
- 首次完成搜索(FFS) 模式下的质量阈值监控(与 方法论 一致):
- 跟踪来源数量和平均可信度得分
- 当达到阈值时继续(具体模式请参见方法论)
- 继续进行背景调查,以获得更多深度信息
- 使用任务工具Spawn 3-5 parallel agents,进行深度调查。
- AI资讯相关信源请参考news_source.md
正确执行示例:
[单条消息包含 8 个以上并行工具调用]
WebSearch #1:核心主题语义
WebSearch #2:技术关键词
WebSearch #3:近两年或当前年份筛选结果
WebSearch #4:学术领域
WebSearch #5:批判性分析
WebSearch #6:行业趋势
Task agent #1:学术论文分析
Task agent #2:深入研究技术文档
❌错误(顺序执行):
WebSearch #1 → 等待结果 → 搜索#2 → 等待 → 搜索#3...
✅ 正确(并行执行):
所有searches + agents同时在一条消息中启动
3. 验证(始终执行)
检查项目(力所能及,有工具则用工具):
- 学术类条目:尽量核对 DOI/出版信息是否与来源一致(无 DOI 的网页/新闻以 URL 与日期为准)。
- 标题/年份与引用内容是否匹配。
- 标记可疑条目(无 URL、元数据明显矛盾、无法回溯的「幽灵来源」)。
如果发现可疑引用:
- 手动审核已标记的条目
- 移除或更换人造源
- 重新运行直至清理干净
8 项自动检查:
- 摘要长度(50–250 字,与模板一致)
- 必需部分已包含(建议包含:核心论断对照、反证或局限性)
- 引用格式为 [1]、[2]、[3]
- 参考文献与引文相符
- 无占位符文本(待定、待办、TBD)
- 正文篇幅与所选 L1/L2/L3 及上文「长度要求」一致(勿出现仅数百字的「深度报告」)
- 至少 10 个来源(或已明确说明未达标原因与缺口)
- 无失效的内部链接
如果失败:
- 尝试 1:自动修复格式/链接
- 第二次尝试:人工审核+校正
- 两次失败后:停止 → 报告问题 → 询问用户
4. 报告生成与交付
核心要求:生成结构化的 Markdown 研究报告。
长度要求:
- 快速模式:2000字以上(基本质量标准)
- 深度模式:6000字以上(深入调查)
- 专家级模式:10,000+ 字(无上限 - 根据证据的详尽程度而定)
内容要求:
- 使用 报告模板 作为精确结构
- 根据证据而非关键词目标,生成每个部分到适当的深度。
- 请提供具体数据、统计信息、日期和数字(不要使用模糊的陈述)。
- 每项调查结果需用多个段落加以论证(根据需要)。
- 每个部分都获得充分展开(避免一笔带过)。
- 正文各节须为完整分析段落,禁止以「仅列要点、无展开」代替主体论述。
写作标准:
- 叙事驱动型:用流畅的散文写作。每一项发现都要讲述一个故事,包括开头(背景)、中间(证据)和结尾(启示)。
- 精准:每个字都经过精心挑选,蕴含着意图。
- 简洁:摒弃冗余,去除花哨的语法和不必要的修饰语
- 清晰度:将确切数字嵌入句子中(例如「根据[1],治疗组死亡率较对照组降低 23%」),而不是单独列出数字列表。
- 直截了当:陈述调查结果,不加修饰
- 高信噪比:信息量大,尊重读者时间
要点政策:
- 谨慎使用项目符号:仅用于不同的列表(产品名称、公司名录、列举步骤)
- 切勿将要点作为主要内容呈现方式——它们会割裂思路。
- 每个调查结果部分都需要实质性的文字段落(至少 3-5 段以上)
- 例如:不要写“• 市场规模:24亿美元”,而应写成“受消费者需求增长和监管利好因素的推动,2023年全球市场规模达到24亿美元[1]”。
抗疲劳质量检查(适用于所有部分):
在确认某一章节已完成之前,请核实:
**如果任何一项检查失败:**请重新生成该部分,然后再进行下一项检查。
来源归属标准(对防止捏造至关重要):
- 直接引用:每个事实陈述后紧跟[N]引用,且位于同一句子中。
- 直接引用来源:对于事实陈述,请使用“根据[1]...”或“[1]报告...”等表述
- 区分事实与综合:
- ✅ 良好:“治疗组的死亡率下降了 23% (p<0.01) [1]”。
- ❌ 错误:“研究表明死亡率显著改善。”
- 无含糊不清的归属:
- ❌ 绝对不要使用:“研究表明……”,“研究表明……”,“专家认为……”
- ✅ 始终:“Smith 等人 (2024) 发现……”[1],“根据 FDA 数据……”[2]
- 标签猜测明确:
- ✅ 优点:“这表明了一种潜在的机制……”(分析,而非事实)
- ❌ 错误:“该机制是……”(作为事实陈述,但未提供引用)
- 承认不确定性:
- ✅ 良好:“未找到直接涉及 X 的来源。”
- ❌ 错误:捏造引用以填补空白
- 模板模式:[具体论点及数据][引用][分析/推论]。
质量保证标准(始终严格执行)
每份报告必须:
- 10 个以上信息来源(若因主题极窄或工具受限而不足,须在文中明确说明缺口,不得虚构来源)
- 每个主要论点至少有 3 个独立来源(与第四阶段交叉验证一致;若某论点仅能单源支持,须标注为单源结论)
- 摘要(50–250 字,与模板及第三节检查一致)
- 包含可访问 URL 或可追溯标识的完整参考文献
- 可信度评估
- 「局限性」章节(含不确定性与信息缺口)
- 方法论说明(附录或独立小节均可)
- 无占位符
优先事项: 质量重于速度。
输入与假设
必需的:
研究问题(字符串)
假设:
- 用户需要经过验证、有引证的信息
- 10-50个与主题相关的资源
- 时间投入:5-10分钟
何时使用/何时不使用
适用情况:
- 全面分析(需要10个以上信息来源)
- 技术/方法/策略比较
- 最新评论
- 多角度调查
- 技术决策
- 市场/趋势分析
请勿使用:
- 简单查找(使用网络搜索)
- 调试(使用标准工具)
- 1-2 个搜索结果
- 时效性强的快速解答
错误处理
| 场景 | 处理方式 |
|---|
| 搜索无结果 | 调整搜索词,尝试同义词/英文 |
| 连续3轮无新信息 | 标记为信息缺口,继续其他子问题 |
| 数据冲突 | 列出冲突,取权威来源,标注不确定性 |
| 用户不满意 | 识别不满意点,针对性补充研究 |
| 研究超时 | 输出当前已获取内容,标注未完成部分 |
输入输出路径约定
概述
本技能通过 prompt 中的路径参数确定输出位置。是否必须显式提供 output_dir 取决于调用方:
| 调用方 | output_dir |
|---|
pptx_pipeline(流水线编排触发的研究步骤) | 必须显式指定(推荐使用相对于 skill 根目录的相对路径,与流水线产物目录一致) |
| 终端用户直接发起(独立深度研究) | 可选;未指定时写入默认目录(见下表) |
默认目录(仅用户直接调用且未给 output_dir 时): output/
路径格式要求
- 统一使用相对于 skill 根目录的相对路径。
- 所有内部文档、默认输出目录和示例路径都以 skill 根目录作为基准。
参数
| 参数 | 类型 | 必填性 | 说明 |
|---|
output_dir | string | pptx_pipeline:必填;用户直接调用:可选 | 研究报告所在目录;未提供且为用户直接调用时,使用 output/ |
research_filename | string | 可选 | 默认 research.md |
输出产物
{output_dir}/{research_filename} — 研究报告(output_dir 经上表解析后的最终路径)
目录处理
若目标输出目录不存在,写入前应自动创建(含父级目录)。
错误处理
仅当调用方为 pptx_pipeline 且未提供 output_dir 时,须报错并终止,例如:
错误:pptx_pipeline 触发的深度研究必须显式指定 output_dir。
请在上游 prompt 或步骤参数中传入输出目录(相对于 skill 根目录),例如:
输出目录:output/
终端用户直接调用时若未指定目录,不视为错误,改为使用默认目录 output/。
调用示例
通过 pptx_pipeline 调用(必须带输出目录):
请帮我做一个深度研究,主题是「{topic}」。
输出目录:{output_dir}
用户直接调用(可省略输出目录,省略则写入 output/):
请帮我做一个深度研究,主题是「近两年 AI 发展趋势」。
研究深度:L3
用户直接调用(显式指定目录时):
请帮我做一个深度研究,主题是「近两年 AI 发展趋势」。
要求:
- 输出目录:output/research-run/
- 研究深度:L3
渐进式参考文献(按需加载)
请勿直接插入以下内容,仅供参考:
- 完整方法论 — 五阶段流程的细化步骤与检索协议
- 报告与数据输出格式 - 输出结构与文件约定
- 工作区顶层 README(如存在) - 顶层使用文档
上下文管理: 仅按需加载当前阶段的文件。不要预加载所有内容。
动态执行区
用户查询处理:
[用户研究问题将在执行过程中在此处插入]
已获取信息:
[搜索结果和来源将汇总于此]
分析结果:
[此处生成调查结果、综合分析和报告内容]
**注意:**此部分在技能定义中为空。内容仅在运行时填充。