Skip to main content

deep-research

深度调研入口,智能整合多源搜索和摘要能力。用户说"调研"、"研究"、"深度搜索"、"总结内容"时使用。

Zur Installation springen

Quellinformationen

Repository
caoronglin/copaw-skills
Letzte Quellaktivität
10. März 2026 um 06:42
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
Sterne
2
Forks
0

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Quelldateien prüfen

Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.

SKILL.md wird angezeigt

SKILL.md
Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau
name
deep-research
description
深度调研入口,智能整合多源搜索和摘要能力。用户说"调研"、"研究"、"深度搜索"、"总结内容"时使用。
triggers
["调研","研究","深度搜索","查一下","总结","摘要"]
# 深度调研 统一调研入口,整合搜索、提取、摘要、验证能力。 ## 核心能力 | 功能 | 工具 | 场景 | |------|------|------| | 多源搜索 | metaso, tavily, ali-web | 实时信息、学术文献 | | 内容提取 | tavily_extract, fetch | 网页正文提取 | | 交叉验证 | 多源对比 | 信息准确性验证 | | 智能摘要 | 结构化输出 | 长文总结、报告生成 | ## 路由策略 ``` 网页内容 → tavily_extract / fetch 学术搜索 → metaso(scholar) / arxiv 行业报告 → fxbaogao 技术文档 → context7 文件摘要 → pdf/docx/xlsx/pptx skill ``` ## 调研模式 | 模式 | 耗时 | 工具数 | |------|------|--------| | quick | 1-2分钟 | 单源 | | standard | 3-5分钟 | 2-3源 | | deep | 5-10分钟 | 全源+分析 | ## 使用示例 ``` 用户:调研CRISPR最新研究 → deep_research(query="CRISPR", mode="deep", focus="academic") → 调用:metaso(scholar) + arxiv + 交叉验证 用户:总结这个网页 → tavily_extract(url) → 结构化摘要 用户:分析新能源市场 → fxbaogao + ali-web → 整合报告 ``` ## 整合工具 搜索:metaso, tavily, ali-web, arxiv, fxbaogao 提取:tavily_extract, fetch, ali-web-ext 文档:pdf, docx, xlsx, pptx, image-recognition 知识:context7, deepwiki --- *深度调研 v2.0 | 搜索·提取·摘要·验证*
Auf GitHub ansehen