| name | deep-research |
| description | 使用 firecrawl 和 exa MCP 进行多源深度研究。搜索网络、综合发现并交付带来源引用的报告。适用于用户想要任何主题的带证据和引用的深入研究。 |
| origin | ECC |
深度研究
易漂移技能。 Firecrawl/Exa MCP 工具名称、配额和结果格式会变化。在承诺覆盖率或引用实时来源数量之前，验证已配置的 MCP 工具和当前 API 文档。
使用 firecrawl 和 exa MCP 工具从多个网络来源生成深入、有引用的研究报告。
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测算
- 对公司、投资者或技术的尽职调查
- 任何需要从多来源综合的问题
- 用户说"研究"、"深度分析"、"调查"或"目前的状况是什么"
MCP 要求
至少配置以下之一：
- firecrawl —
firecrawl_search、firecrawl_scrape、firecrawl_crawl
- exa —
web_search_exa、web_search_advanced_exa、crawling_exa
两者一起使用可获得最佳覆盖。在 ~/.claude.json 或 ~/.codex/config.toml 中配置。
工作流
步骤 1：理解目标
快速问 1-2 个澄清问题：
- "你的目标是什么 — 学习、做决策，还是写东西？"
- "有没有特定的角度或深度？"
如果用户说"就研究一下吧" — 用合理的默认值直接跳过。
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"
- 目前 AI 在医疗保健中的主要应用是什么？
- 测量了哪些临床结果？
- 有哪些监管挑战？
- 哪些公司在这一领域领先？
- 市场规模和增长轨迹如何？
步骤 3：执行多源搜索
对每个子问题，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 个不同的关键词变体
- 混合通用查询和新闻聚焦查询
- 目标总共 15-30 个独特来源
- 优先级：学术、官方、权威新闻 > 博客 > 论坛
步骤 4：深入阅读关键来源
对最有前景的 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 个关键来源以获取深度。不要仅依赖搜索摘要。
步骤 5：综合并撰写报告
组织报告：
# [主题]：研究报告
*生成时间：[日期] | 来源数：[N] | 置信度：[高/中/低]*
## 执行摘要
[3-5 句关键发现概述]
## 1. [第一个主要主题]
[带有行内引用的发现]
- 关键要点（[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，涵盖网页和新闻。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
使用子智能体并行研究
对于广泛的主题，使用 Claude Code 的 Task 工具并行化：
并行启动 3 个研究智能体：
1. 智能体 1：研究子问题 1-2
2. 智能体 2：研究子问题 3-4
3. 智能体 3：研究子问题 5 + 跨领域主题
每个智能体搜索、阅读来源并返回发现。主会话综合为最终报告。
质量规则
- 每个论点都需要来源。 没有无来源的断言。
- 交叉验证。 如果只有一个来源这么说，标记为未验证。
- 时效性很重要。 优先选择过去 12 个月的来源。
- 承认缺口。 如果在子问题上找不到好的信息，如实说明。
- 不虚构。 如果不知道，说"未找到足够数据"。
- 区分事实与推断。 清晰标注估算、预测和意见。
示例
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