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使用firecrawl和exa MCPs进行多源深度研究。搜索网络、综合发现并交付带有来源引用的报告。适用于用户希望对任何主题进行有证据和引用的彻底研究时。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/loulanyue/awesome-claude-notes --skill deep-researchコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | deep-research |
| description | 使用firecrawl和exa MCPs进行多源深度研究。搜索网络、综合发现并交付带有来源引用的报告。适用于用户希望对任何主题进行有证据和引用的彻底研究时。 |
| source_path | skills/deep-research/SKILL.md |
| origin | ECC |
使用 firecrawl 和 exa MCP 工具，从多个网络来源生成详尽且有引用的研究报告。
至少需要以下之一：
firecrawl_search, firecrawl_scrape, firecrawl_crawlweb_search_exa, web_search_advanced_exa, crawling_exa两者结合可提供最佳覆盖范围。在 ~/.claude.json 或 ~/.codex/config.toml 中配置。
提出 1-2 个快速澄清性问题：
如果用户说"直接研究即可"——则跳过此步，使用合理的默认设置。
将主题分解为 3-5 个研究子问题。例如：
对每个子问题，使用可用的 MCP 工具进行搜索：
使用 firecrawl：
firecrawl_search(query: "<sub-question keywords>", 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：
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信息。不要仅依赖搜索片段。
构建报告结构：
# [主题]：研究报告
*生成日期：[date] | 来源数量：[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]
[带有内联引用的发现]
- 关键点 ([Source Name](url))
- 支持性数据 ([Source Name](url))
## 2. [第二个主要主题]
...
## 3. [第三个主要主题]
...
## 关键要点
- [可执行的见解 1]
- [可执行的见解 2]
- [可执行的见解 3]
## 来源
1. [Title](url) — [一行摘要]
2. ...
## 方法论
搜索了网络和新闻中的 [N] 个查询。分析了 [M] 个来源。
调查的子问题：[列表]
对于广泛的主题，使用 Claude Code 的 Task 工具进行并行处理：
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
每个代理负责搜索、阅读来源并返回发现结果。主会话将其综合成最终报告。
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