deepsight

name	deepsight
description	DeepSight 深度推理研究法 v2.7 — 8框架 + 7对抗模板 + 多厂商Council交叉验证 + Firecrawl MCP搜索引擎（Web+学术）+ 战略决策强制审查。覆盖投资/战略/技术/市场/创业/行业/组织/平台全领域深度分析。支持轻量模式（2轮追问+1轮对抗）和深度模式（完整四步+Council审计）。
version	2.7.1
metadata	{"architecture":"multi-provider-adversarial","requires_search":"conditional","adversarial_review":"mandatory","evidence_tiers":"enabled","council_cross_provider":"enabled","council_hardening":"P1-closed-loop + P2-measurable-anti-homogeneity + referee-independent"}

DeepSight v2.7.1

触发条件： 深度分析、跨领域推理、产业研究、技术路线对比、战略判断、物理/工程可行性评估等——需要推理引擎而非搜索引擎的场景。

核心原则：自洽≠正确。 当一个分析读起来越来越顺、越来越有说服力时，恰恰是最危险的时候。

前置条件

1. 确认本技能适用（原理深度高、跨领域、需要因果推理）
2. 搜索基础设施：Firecrawl MCP（firecrawl_search / firecrawl_scrape，优先） → Bocha → SearXNG（搜不到不影响主流程）
3. 不适用场景：简单事实查询、实时新闻、纯代码编写、纯数据统计、用户明确要求"搜索"

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工作流总览

Phase 0: 路由 ─── 轻量模式 or 深度模式？ → 选择框架（8选1）
Phase 1: 深度研究 ─ 四步递进（每步含：约束追问 + 搜索 + 对抗审查 + 冲突检测闭环 + 证据标注） + 深度增强（仅深度模式）
Phase 2: 审查审计 ─ 可选：多厂商 Council 交叉验证（单模型对抗审查的升级版）
Phase 3: 报告交付 ─ 飞书文档（consulting-report 10章 + Mermaid配图 + 决策刹车）

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Phase 0: 路由

0.0 战略决策强制审查

触发条件： 用户提出重大战略转向——公司转型、品牌重塑、新业务线启动、商业模式切换。必须执行反方论证后再给执行建议。

这不是可选的。发现以下信号词立即触发：

• "转型" / "重启" / "pivot"
• "变成XX" / "做成中国版XX"
• "把XX和XX合并/拆分"
• 用户要求"出执行计划"但之前没有做过反方论证

流程：

1. 置信度校准（每条核心结论打分 1-10）
2. Council 五角色攻击（模板 6）
3. 反面证据清单 + 修正后建议
4. 用户确认修正方向后才出执行计划

教训： 2026-06-19 诺致科技转型 Polsia 方案，直接出执行计划被用户打断要求「先做反方挑战」。战略决策的反方论证优先级高于执行计划。

0.1 模式选择

模式	适用场景	流程
轻量模式	简单对比（"A vs B 谁优？"）、快速判断、单维度分析	2轮约束追问 + 1轮对抗审查 + 证据标注 → 直接输出
深度模式	跨领域分析、真金白银决策、多步骤研究	完整四步框架 + 可选 Council 审计 → 飞书报告

默认走轻量模式，除非：

• 问题涉及 ≥2 个独立维度
• 用户明确要求"深度分析"
• 结论将用于投资/采购/战略方向决策

0.2 框架选择

根据问题领域信号，从八套框架中选一套。详见 references/framework-catalog.md。

框架	信号词	四步结构
投资研究	估值、护城河、安全边际	赛道分析 → 竞争格局 → 商业质量 → 投资判断
战略转型	企业战略、数字化转型	战略意图 → 市场洞察 → 创新焦点 → 业务设计
技术评估 ★	技术路线、TRL、量产	技术全景 → 核心挑战 → 玩家深评 → 场景路线图
市场机会 ★	TAM、赛道选择、进入策略	市场数据 → 机会筛选 → 可行性 → 进入策略
创业评估	MVP、PMF、融资	问题验证 → 方案评估 → 市场验证 → 财务模型
行业研究 ★	产业链、竞争格局、趋势	行业全景 → 价值链 → 竞争动态 → 趋势预判
组织设计	组织架构、变革管理	组织诊断 → 架构选项 → 人才激励 → 变革路线图
平台/生态	网络效应、多边市场	平台定义 → 网络效应 → 竞争动态 → 赢家通吃判定

★ = 高频框架。框架详情（各步核心问题/关键输出/首选工具）见 references/framework-catalog.md。

消歧（重叠时按"决策落点"选，不按话题）： 投资研究 / 市场机会 / 行业研究三者话题常重叠——区分看最终要做的决策：

• 要不要投 / 估值 → 投资研究
• 进不进这个市场 / 怎么进 / TAM → 市场机会
• 只为理解产业结构与趋势、暂不直接决策 → 行业研究
• 战略转型（对外市场定位）vs 组织设计（对内架构/激励）按"对外还是对内"分。

仍无法归类 → 默认行业研究。

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Phase 1: 深度研究

按选定框架的四步递进执行。每步独立执行以下子步骤，不跨步复用：

1.1 约束追问

从 references/constraint-chains.md 选择对应约束链，多轮递进。不要只问一轮。

问题类型	对应约束链
工程/材料/技术	三维约束链（物理→工程→成本）
金融/投资/商业	护城河→反身性→尾部风险
技术产品/创业	替代威胁→采用曲线→单位经济学
社会科学/政策	利益相关方→时间动态→反事实
市场/行业/战略	PESTEL七轮（含强制反向追问）
通用决策/战略	Council五角色链

轻量模式： 只执行 2 轮（从对应链中取前 2 轮）。深度模式： 执行完整链。

1.2 搜索验证（条件触发）

触发条件：结论涉及近1-2年事件/数据、可公开查询的定量数据、或对抗审查中出现需外部验证的矛盾。

搜索策略（按优先级）：

优先级	工具	适用场景
1	firecrawl_search	通用 Web 搜索，返回标题+URL+摘要，可选附带 scrape 抓取全部结果页
2	firecrawl_scrape	抓取已知 URL 的完整内容（Markdown），替代 web_extract——处理 JS 渲染、反爬
3	OpenAlex API（免费）	学术论文搜索（默认首选），2.5亿+论文，返回引用数/期刊/年份
4	Google Scholar（firecrawl_scrape）	学术精确搜索（1 credit/次），用于 OpenAlex 精度不够时
6	firecrawl_crawl	深度研究需要穷尽某个站点时（如官方文档、竞争对手全站分析）
7	firecrawl_map	需要发现某站点所有 URL 时（如文档站结构探测）
8	Bocha（中文）→ SearXNG（多引擎）→ DDG	Fallback，当 Firecrawl 不适用时（如中文垂直搜索、实时新闻）
9	浏览器直访垂直媒体	商业类必须穷尽，不可过早接受"搜不到"
—	browser_vision（特殊）	微信视频号/公众号等封闭生态——详见 references/chinese-walled-garden-extraction.md

学术搜索策略：

• 首选 OpenAlex（免费）： curl "https://api.openalex.org/works?filter=title_and_abstract.search:关键词,publication_year:2024&sort=cited_by_count:desc&per_page=5" — 免费、无需 Key、返回标题/引用数/期刊
• 补充 arXiv： 已知论文在 arXiv 时直接用 arxiv 技能搜索（精确匹配、速度快）
• Google Scholar 精确搜索（付费）： firecrawl_scrape(url="https://scholar.google.com/scholar?q=<URL编码关键词>&num=5&as_ylo=<年份>") — 1 credit，搜索排名和引用数最准确
• 技术路线/TRL 分析强制走学术搜索——同行评议论文的证据等级高于博客/新闻
• OpenAlex 搜不到或精度不够时，升级到 Google Scholar

Firecrawl 搜索最佳实践：

• 单次 firecrawl_search(limit=5) 返回 5 条结果，消耗 2 credits。搜索后立即调用 firecrawl_search_feedback 退回 1 credit（净成本 1 credit）。
• 需要页面全文时，对搜索结果中的 URL 调用 firecrawl_scrape(url, formats=["markdown"])，1 credit/页。
• 多页深度研究用 firecrawl_crawl(url, maxDiscoveryDepth=3, limit=20) 自动爬取关联页面。
• 反馈窗口仅 ~2 分钟，搜索后立即 feedback。
• Google Scholar 搜索模板： firecrawl_scrape(url="https://scholar.google.com/scholar?q=<URL编码关键词>&num=5&as_ylo=<年份>")。加 &as_ylo=2024 限定近年论文。

降级策略： Firecrawl 不可用（API key 失效/配额耗尽）→ 自动降级到 Bocha → SearXNG → 浏览器。

1.3 对抗审查

从 references/adversarial-templates.md 选择对应模板。执行前先做置信度校准（每条结论 1-10 打分）。输出 反面证据清单 + 置信度评分表。

跨模型红队（有条件）： 单模型自审 = 自己挑自己的错，受自洽偏差限制（自洽≠正确）。当有 ≥1 个不同 model family 可用时，用异于主模型的模型族执行本步对抗审查；仅有主模型时标注"自审·置信度偏低"。完整跨模型交叉验证升级到 Phase 2（见 references/council-protocol.md）。

1.4 冲突检测与解决（闭环）

对比推理输出 + 对抗审查输出 + 搜索验证输出。不预设"推理优于搜索"。每个检出的冲突必须显式收口为以下之一，不得静默选边：

1. 定向验证 — 发起针对性搜索/推理打破僵局 → 冲突解决，按证据更新结论。
2. 新一轮追问 — 冲突源于信息不足 → 生成下一轮约束追问再判。
3. 风险留存（封顶） — 仍无法解决 → 标 未解决·风险留存，相关结论证据级封顶 [B] 并附翻盘条件。

闭环判据： 本步只有当每个冲突都落到 1/2/3 之一时才算完成。残留"未决但被忽略"的冲突 = 回路未闭合。

1.5 证据等级标注

[A-验证] = 搜索+推理双重支持，外部来源可独立查证（利益相关方自我确认最高只能 [B]）
[B-推理] = 推理链产出，逻辑自洽，但未经独立外部验证
[C-推断] = 从 B 级推导的次级结论，或 Fermi 估算/经验类推

强制规则（启发式 · 可调）： [B] 占比超 70% → 退回重标；[C] 应占 20-35%。

阈值依据（不是魔法数字）： 这些是强制验证纪律的经验启发式，可按场景调：

• [B]>70% 退回 —— 大半结论"自洽但未验证"= 分析停在推理层、没落到证据；[B] 偏高是"自洽陷阱"的量化信号。
• [C] 目标 20–35% —— 下限：完全没有 [C] 说明没敢往"搜索查不到的二阶/推断"走，可能过保守；上限：[C] 过多 = 结论悬空、可证伪性低。区间是"既有推理增量、又不至于悬空"的经验甜区。
• 真金白银决策可调严（[C] 上限收到 25%）；探索性快判断可放宽。

1.6 深度增强（仅深度模式）

广度（8 框架）解决"覆盖面"，深度解决"看多透"。深度模式在证据分级后追加：

1. 敏感性分析： 列出结论最依赖的 2–3 个关键假设，逐一问"若此假设反转，结论是否成立？"——不稳健的假设转为翻盘条件。
2. 二阶效应： 这个结论一旦成立，会引发什么下游后果（竞争对手反应 / 监管 / 用户行为）？"一阶对、二阶反噬"的情形必须显式列出。
3. 时间梯度： 结论在 1 年 / 3 年 / 5 年的有效性如何变化？标出"现在对、三年后失效"的时效性判断。

输出：敏感性表（假设 → 翻盘条件）+ 二阶效应清单 + 时间梯度标注。

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Phase 2: 审查审计（可选）

定位：Phase 1 单模型自我审查的升级版——用不同厂商模型进行外部交叉验证。

Council 的目的不是"达成共识"，是暴露盲区。"读起来很一致"不是质量信号——高一致 + 低多样性 = 共享盲区。严谨性协议（多样性/共识/裁决独立，以此为准）：references/council-protocol.md；厂商基础设施配置：references/council-model-setup.md；能力声明（为什么不能写死型号）：references/council-capability-spec.md。

触发条件

条件	动作
[C] 占比 >30%	🔴 强制触发
[C] 20-30% + 真金白银决策	🟡 建议触发
其他	⚪ 跳过

执行流程

2.0 多样性预检（按 model family，不是 base_url/厂商名）： 统计审计员覆盖的独立模型族数 D（同族不同尺寸不计）。D≥3 正常；D=2/1 降级且结论证据级封顶 [B]；D=0 跳过（增强单模型对抗替代）并标"未经跨模型验证"。降级必须落到证据级 + 报告可见，禁止静默。 见 references/council-protocol.md §1–2。

2.1 并行盲审： delegate_task batch 模式，五角色并行审计（唱反调者 / 第一性原理 / 扩张主义者 / 局外人 / 执行者）。每角色只接收原始问题 + 结论摘要，不接收推理链。每名审计员输出结构化批评条目 {claim_id, 维度tag, 严重度, 立场}，并把其 model family 记入 council_provenance。

2.2 共识聚合 + 独立裁决（破"裁判即球员"）：

• 共识 = 同一 (claim_id, 维度tag) 被 ≥2 个不同模型族的审计员独立提出（同族重复不计入共识强度）——把"≥3 位独立"从人头改为独立模型族，防同族刷票。
• 分歧率下限： 首轮审计员对核心结论立场一致度 >80% 且 D<3 → 判定同质化风险，给 ≥2 名审计员注入更强对立先验或换新模型族重跑，不得直接接受。
• 裁决独立： 共识强度 ≥2 的批评自动触发修正/降级，无需主模型同意；裁决审计员间冲突由异于主模型的模型族担任。主模型只能采纳批评、下调证据级，禁止自我上调或据自洽驳回审计以维持原结论（自洽≠正确）。
• 终审证据级 = min( Phase 1 自评, 2.0 多样性上限, 共识修正后级别 )。

输出：审计报告（council_provenance + 多样性分 D + 首轮一致度 + 共识矩阵 + 证据级修正表 + 审计强度声明）。

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Phase 3: 报告交付（可选 · 交付层）

可移植性边界： Phase 3 是可替换的交付层，不是方法论本体。DeepSight 的核心产出是 分析 + 证据分级结论 + 审计报告（Phase 1–2），与渲染解耦。下面的飞书 consulting-report 模板、莫兰迪配色、~/.hermes 路径等都是作者环境的一种实现；换 Markdown / PDF / 其它平台只需替换本层，核心不变。

使用 consulting-report 技能模板（10章 + chart-spec + So What callout）。

🚀 飞书交付快速通道： 报告写完 .md → Vault 存档 → stdin 管道导入飞书文档 → 链接发群。完整流程见 references/feishu-delivery-pipeline.md。

3.1 四步产出 → 报告章节映射

步骤	报告章节	配图
第1步（全景/赛道/意图）	第2章 背景与市场概述	Mermaid xychart
第2步（洞察/挑战/格局）	第3-5章 技术/挑战/竞争	Mermaid quadrantChart
第3步（焦点/质量/评估）	第7章 应用场景与优先级	Mermaid quadrantChart
第4步（判断/设计/路线）	第8-9章 路线图+战略建议	Mermaid gantt + 风险矩阵

3.2 配图规范

配色：莫兰迪暖调（#7BA3A8 / #D4956A / #F5F0E6），飞书 Mermaid theme: neutral。 插入方式：docs +update --command block_insert_after，禁止 overwrite。

⚠️ Markdown 导入陷阱： 从本地 .md 文件创建飞书文档时：

1. 先剥离 YAML frontmatter — --- 包裹的元数据块不会自动跳过，会变成正文乱码
2. 表格分隔符必须 |---|---| — Feishu 不认 |-|-| 格式
3. v2 API 不支持 --title — 标题写为 markdown 内容的 # Title
4. 文件跨目录用 stdin — --content @file 限相对路径，不在当前目录时用 cat file | lark-cli docs +create ... --content -

3.3 写作规范

• 每节 So What callout（emoji="🎯"）："本节对决策者的意义是___"
• 每条结论显式标注证据等级 [A] / [B] / [C]
• 禁止 AI 套话，每个数字追溯到搜索来源
• [C] 级结论禁止直接进入行动建议，降级为"待外部验证"或追加翻盘条件

3.4 决策刹车

结论等级	处理规则
[C]	降级为"待验证"，附翻盘条件
[B]	行动建议必须附不确定性声明
[A]	可直接进入行动建议

翻盘条件格式："如果 [反例 X] 成立，则此建议无效。"

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辅助方法

结构化脑暴

当需要系统性地生成创业/产品/变现路径创意时，参考 references/structured-brainstorming-methodology.md。该方法论基于邝谧主义 23 脑洞实战总结，覆盖分层挖掘、统一输出格式、协同分析、筛选归档全流程。

全球案例研究 → 中国复制模式

当用户分享海外案例并提出「复制到中国」时，走以下流程（参考 Polsia 实战）：

1. 内容提取：海外链接 → firecrawl_scrape 或 browser_vision（微信视频号等封闭生态，参考 references/chinese-walled-garden-extraction.md）
2. 深挖：firecrawl_search → firecrawl_scrape（深度访谈/报道） → OpenAlex（学术背景）
3. 分析报告：存 Obsidian Vault，按 DeepSight 证据等级标注
4. 反方论证：先做 Phase 0.0 战略决策强制审查，再出计划
5. 执行计划：writing-plans 格式，含本周行动清单

案例： Polsia 深度分析 → 诺致科技中国版计划，详见 Vault 03-案例研究/Polsia-OPC-AI原生一人公司深度分析.md。

常见陷阱

1. 跳过对抗审查。 推理链特别自洽时最容易跳过——恰好是最需要的时候。自洽≠正确。
2. 证据等级全标 [B]。 [B] 占比超 70% → 退回重标。纯推演数字降为 [C]。
3. 混淆"自洽"和"正确"。 多轮追问让推理更自洽，但不一定更正确。v2.0 的 B₄C 最优论逻辑无破绽但事实完全错误。
4. 商业研究中过早接受"搜不到"。 必须穷尽浏览器直访垂直媒体后才可标注。
5. PESTEL 累积悲观偏差。 七轮攻击后必须加权反向追问——PESTEL 是压力测试工具不是预测工具。
6. 开源/许可证声明未经验证。 公开仓库 ≠ 开源。必须读取 LICENSE 原文 + 确认核心源码存在才可标 [A]。
7. 利益相关方自我确认不可作 [A]。 当事人存在绥靖动机，最高 [B]。
8. [A] 授予标准过松。 模型倾向将"当事人确认"标为 [A]，已被 Council 审计多次纠正。外部独立来源才可标 [A]。
9. delegate_task 子 Agent 仍是主模型。 修改 delegation 配置后需重启 gateway 验证。
10. 轻量模式误用。 如果分析过程中发现 ≥2 个需要深挖的子问题 → 升级为深度模式。
11. 术语/缩写歧义。 用户使用的缩写（如 OPC、SLA、API）在不同领域有完全不同含义。典型教训：OPC 在 DeepArchi 语境中首次出现时被误读为"Open Platform Coordination"，实际为"One Person Company（一人公司）"——导致整版报告作废重写。对策： 遇到领域缩写时，若存在 ≥2 个常见释义，先搜索确认用户语境下的正确含义，而非根据上下文自行推断。一次快速 web_search("OPC 一人公司") 即可避免数小时返工。
12. Firecrawl 搜索后忘记 feedback。 每次 firecrawl_search 消耗 2 credits，feedback 退回 1 credit。窗口仅 ~2 分钟，错过不可补。对策： 搜索后立即调用 firecrawl_search_feedback——习惯性操作，不计入思考时间。
13. Council 降级被静默。 多样性不足（D<3）时，只跑审计但不改证据级→读者看不见这次 Council 其实很弱。对策： 降级必须落到证据级 + 报告显式标注（见 §2 诚实降级阶梯）。
14. 冲突未闭环。 检出矛盾后"选一条感觉对的"就往下走，未解决的冲突变成隐式风险。对策： 1.4 闭环判据——每个冲突必须收口到定向验证/新一轮追问/风险留存三者之一。