| name | deep-research |
| description | 深度研究工具。接收用户的研究主题，分析请求、生成研究提示词， 用户确认后执行多源网络搜索（覆盖中英文主流平台和社交媒体）， 最终产出带引用链接的结构化 Markdown 研究报告并保存。 当用户说"深度研究"、"帮我研究一下"、"deep research"、"调研一下"、"调研"时触发。
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| icon | 🔍 |
Deep Research
Overview
将用户的研究请求转化为系统性的深度研究报告。核心流程：
- 分析请求 → 识别研究类型、关键实体、复杂度、研究领域
- 发现领域权威源 → 搜索该领域的权威中英文网站和社区
- 生成研究提示词 → 选择框架、拆解子问题、基于领域权威源定义信息来源
- 用户确认提示词 → 支持快速调整
- 执行多源搜索 → 广度搜索 + 领域权威平台定向搜索 + 深度阅读
- 整合信息 → 交叉验证 → 产出带引用链接的 Markdown 报告
Workflow
按以下阶段顺序执行，每个阶段的详细指令见 stages/ 目录下对应文件。
阶段1：分析请求与发现领域权威源
详见 stages/01-analyze-request.md
用户提出研究需求后：
- 识别核心研究主题，提取关键词
- 判断研究类型（事实收集 / 趋势分析 / 观点整理 / 深度研究 / 探索了解）
- 识别关键实体（人物、事件、组织、时间、地点、主题）
- 识别研究领域（科技、金融、医疗、法律、教育、商业、文化、科学、社会、生活等）
- 搜索该领域的权威中英文网站和社区，确定本次研究的定向搜索平台
- 评估研究复杂度（简单 / 中等 / 复杂）
- 向用户展示分析摘要（含领域权威信息源列表）
阶段2：生成研究提示词
详见 stages/02-generate-prompt.md
基于阶段1的分析结果，生成包含4个优化维度的完整提示词：
- 维度1：研究框架/结构（根据研究类型选择，详见
templates/research-framework.md）
- 维度2：具体子问题拆解（3-5个核心子问题）
- 维度3：信息来源指引（基于阶段1发现的领域权威源动态定制，而非硬编码平台列表）
- 维度4：输出格式要求（详见
templates/output-format.md）
组装完整提示词后展示给用户确认。
阶段3：确认与调整
详见 stages/03-refine-adjust.md
将生成的提示词展示给用户确认：
- 用户回复"可以"、"好"、"没问题"等 → 进入阶段4
- 用户提出修改意见 → 调整后再次确认
- 支持调整详细程度（快速版 / 标准版 / 完整版）
- 支持调整维度、输出格式等
- 最多迭代2轮调整
阶段4：执行研究
详见 stages/04-execute-research.md
这是核心执行阶段：
- 确认报告保存路径（建议
./docs/{主题关键词}-{YYYY-MM-DD}.md）
- 制定多源搜索计划（基于阶段1发现的领域权威平台）
- 执行搜索：
- 第一轮：广度搜索 + 领域权威平台定向搜索（
mcp__laborany_web__search）
- 第二轮：深度阅读 5-8 篇最相关文章（
mcp__laborany_web__read_page）
- 第三轮：补充搜索（按需，最多3次）
- 信息整理与交叉验证
- 合成研究报告（含 YAML frontmatter、行内/脚注引用、来源汇总、研究局限性）
- 保存并展示摘要
- 询问后续操作
搜索平台覆盖
搜索平台不再硬编码，而是根据研究领域动态确定。
领域权威源发现（阶段1执行）
在分析用户请求时，自动搜索该领域的权威中英文网站和社区：
- 中文平台：搜索
"{领域名称} 权威网站 论坛 社区 推荐"
- 英文平台：搜索
"best {domain} websites forums communities for research"
从搜索结果中筛选 5-8 个中文平台和 5-8 个英文平台，作为本次研究的定向搜索目标。
兜底通用平台
如果领域权威源搜索结果不足，使用以下通用平台补充：
| 语言 | 通用平台 |
|---|
| 中文 | 知乎、微博、百度学术、微信公众号搜索 |
| 英文 | Reddit、Twitter/X、Google Scholar、Wikipedia |
通用来源（所有研究必搜）
输出文件
应该同时输出 Markdown 和 html 格式的文件：
| 文件类型 | 保存位置 |
|---|
| Markdown | docs/{主题关键词}-{YYYY-MM-DD}.md |
| html | docs/{主题关键词}-{YYYY-MM-DD}.html |
引用规则
报告中所有关键信息必须附带可点击的引用链接：
- 行内引用：关键论断后直接附带来源链接
- 脚注引用：密集引用段落使用
[^1] 格式
- 每个主要段落至少1个引用链接
- 数据/统计、直接引用、观点归属必须有引用
- 来源按平台分类汇总
Key Principles
- 好的研究始于好的问题，花时间优化 prompt
- 先识别领域，再确定信息源——不同领域有不同的权威平台，不要用科技网站搜医疗问题
- 搜索前必须获得用户确认，避免方向偏差
- 多轮搜索，根据发现迭代搜索策略
- 每个论点都要有来源，区分事实与观点
- 报告结构服务于读者理解，不是信息堆砌
- 中英文搜索互补，扩大信息覆盖面
- 关键事实至少2个独立来源交叉验证
并行调研
当研究包含多个独立子课题时，可以使用子 Agent 并行执行搜索：
- 每个子 Agent 独立使用
mcp__laborany_web__search 和 mcp__laborany_web__read_page
- 主 Agent 负责分配子课题和汇总结果
- 子 Agent 的浏览器操作在独立 tab 中进行，互不干扰
- 适合：多个独立来源的采集、多平台定向搜索
- 不适合：有前后依赖的串行搜索
