| name | deep-research |
| description | 使用 firecrawl 和 exa MCP 进行多来源深度研究。搜索网络、综合发现并提供带有来源归属的引用报告。当用户想要对任何主题进行彻底研究并具有证据和引用时使用。 |
深度研究
使用 firecrawl 和 exa MCP 工具从多个网络来源生成彻底的、引用的研究报告。
何时激活
- 用户要求深入研究任何主题
- 竞争分析、技术评估或市场规模
- 对公司、投资者或技术的尽职调查
- 需要从多个来源综合的任何问题
- 用户说"research"、"deep dive"、"investigate"或"当前状态是什么"
MCP 要求
至少其中之一：
- firecrawl —
firecrawl_search、firecrawl_scrape、firecrawl_crawl
- exa —
web_search_exa、web_search_advanced_exa、crawling_exa
两者一起提供最佳覆盖。在 ~/.claude.json 或 ~/.codex/config.toml 中配置。
工作流
步骤 1：了解目标
询问 1-2 个快速澄清问题：
- "您的目标是什么——学习、做决定还是写东西？"
- "您想要什么特定的角度或深度？"
如果用户说"只是研究它"— 使用合理的默认值跳过。
步骤 2：规划研究
将主题分解为 3-5 个研究子问题。示例：
- 主题："AI 对医疗保健的影响"
- 今天 AI 在医疗保健中的主要应用是什么？
- 测量了什么临床结果？
- 监管挑战是什么？
- 哪些公司在这个领域领先？
- 市场规模和增长轨迹是什么？
步骤 3：执行多来源搜索
对于每个子问题，使用可用的 MCP 工具搜索：
使用 firecrawl:
firecrawl_search(query: "<子问题关键词>", limit: 8)
使用 exa:
web_search_exa(query: "<子问题关键词>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<关键词>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")
搜索策略:
- 每个子问题使用 2-3 种不同的关键词变体
- 混合通用和新闻重点查询
- 目标是总共 15-30 个独特来源
- 优先级：学术、官方、信誉良好的新闻 > 博客 > 论坛
步骤 4：深度阅读关键来源
对于最有希望的 URL，获取完整内容：
使用 firecrawl:
firecrawl_scrape(url: "<url>")
使用 exa:
crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)
完整阅读 3-5 个关键来源以获得深度。不要仅依赖搜索片段。
步骤 5：综合并撰写报告
构建报告：
# [主题]：研究报告
*生成：[日期] | 来源：[N] | 信心：[高/中/低]*
## 执行摘要
[关键发现的 3-5 句话概述]
## 1. [第一个主要主题]
[带有内联引用的发现]
- 关键点（[来源名称](url)）
- 支持数据（[来源名称](url)）
## 2. [第二个主要主题]
...
## 3. [第三个主要主题]
...
## 关键要点
- [可操作的洞察 1]
- [可操作的洞察 2]
- [可操作的洞察 3]
## 来源
1. [标题](url) — [一行摘要]
2. ...
## 方法论
搜索了 [N] 个查询跨网络和新闻。分析了 [M] 个来源。
调查的子问题：[列表]
步骤 6：交付
- 短主题：在聊天中发布完整报告
- 长报告：发布执行摘要 + 关键要点，将完整报告保存到文件
使用子代理进行并行研究
对于广泛的主题，使用 Claude Code 的 Task 工具并行化：
并行启动 3 个研究代理：
1. 代理 1：研究子问题 1-2
2. 代理 2：研究子问题 3-4
3. 代理 3：研究子问题 5 + 交叉主题
每个代理搜索、阅读来源并返回发现。主会话综合成最终报告。
质量规则
- 每个声明都需要来源。 没有来源的断言。
- 交叉参考。 如果只有一个来源这么说，请将其标记为未验证。
- 最近性很重要。 优先使用过去 12 个月的来源。
- 承认缺口。 如果您找不到子问题的好信息，请这样说。
- 没有幻觉。 如果您不知道，请说"找到的数据不足。"
- 将事实与推断分开。 清楚地标记估计、预测和意见。
示例
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