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深度研究编排方法论：澄清范围、拆解规划、并行调度子智能体调研、对抗式核验、综合成带引用的结构化报告。当任务需要多来源、可追溯、需事实核查的深度研究时使用此技能。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
使用 Yuxi 知识库进行检索、打开文档、文档内定位和查看思维导图。当用户需要基于已配置知识库回答问题、核验资料或引用文档内容时使用此技能。
生成 MySQL 查询报表并生成可视化图表。当用户需要查询 MySQL 数据库并以报表形式展示结果时使用此技能，包括：统计销售数据、分析用户行为、生成业务报表、查询业务指标等。
在 Agent 沙盒中生成图片并保存到 outputs。当用户要求生成图片、海报、插画、文生图，或指定 Qwen-Image、其它兼容图片生成接口时使用此技能。
| name | deep-research |
| description | 深度研究编排方法论：澄清范围、拆解规划、并行调度子智能体调研、对抗式核验、综合成带引用的结构化报告。当任务需要多来源、可追溯、需事实核查的深度研究时使用此技能。 |
当任务目标是产出多来源、可追溯、经过核验的深度研究结论（科研综述、行业/竞品调研、技术选型、专题分析等）时，使用此技能组织整个研究过程。本技能的核心是编排：你负责整体把控与子智能体调度，把繁重的检索与核验工作派发出去，自己专注规划与综合。
通过 task 工具调度（可并行多开，互不依赖的子任务同时派发）：
research-explorer（调研探索员）：围绕一个明确子问题做多轮网页/知识库检索，返回按要点组织、带 <cite> 引用的结构化发现。这是主力，按子问题并行多开。fact-verifier（事实核查员）：对给定的关键论断做对抗式核验，逐条给出 支持 / 存疑 / 反驳 + 依据来源 + 置信度，并标注冲突。问题不明确时，先用 ask_user_question 补充 2-3 个关键问题（研究目标、受众、范围边界、地域/时效、输出语言与形式），对齐验收标准后再开工。已经清晰的任务不要反复追问。
用 write_todos 把研究目标拆成可独立调研的子问题，每个子问题写明产出标准（要回答什么、需要哪类证据）。子问题应正交、覆盖完整，避免重叠或遗漏关键角度。
task 调用并行派发给 research-explorer。description 中写清：子问题目标、已知上下文、期望输出格式（要点 + <cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite> 引用 + 参考来源列表）。对影响最终结论的关键论断、数字、以及子智能体之间相互冲突的发现，派发 fact-verifier 做对抗式核验。要求其默认倾向「证据不足即标注存疑」。核验未通过的结论不要写进正文，或必须明确降级标注。
证据充分后，由你统一综合为结构化报告，不要简单拼接子智能体返回的原文。组织顺序：问题定义 → 证据整理 → 分析比较 → 结论与建议 → 来源。围绕「论证」而非「资料堆砌」，每个结论都要有证据支撑。
信息饱和、或确认无法获取更多有效信息即停。明确标注证据缺口与不确定性，不臆断、不编造来源。
<cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite> 标注，$INDEX 从 1 起递增，引用紧跟结论后、不单独成行。