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ultra-research

多AI并行深度研究。当用户需要对某个主题进行全面调研、深度研究、多方对比、或需要覆盖多个维度和来源的综合分析时触发。适合复杂主题(技术选型、竞品分析、行业趋势、争议性话题等),不适合简单事实查询。通过多个AI服务并行研究,交叉验证,输出带引用的综合报告。

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来源信息

仓库
hAcKlyc/MyAgents_skills
最近来源活动
2026年2月25日 09:54
检测到的 SKILL.md 语言
中文
星标
59
分支
4

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name
ultra-research
description
多AI并行深度研究。当用户需要对某个主题进行全面调研、深度研究、多方对比、或需要覆盖多个维度和来源的综合分析时触发。适合复杂主题(技术选型、竞品分析、行业趋势、争议性话题等),不适合简单事实查询。通过多个AI服务并行研究,交叉验证,输出带引用的综合报告。
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["mcp__playwright__browser_navigate","mcp__playwright__browser_click","mcp__playwright__browser_type","mcp__playwright__browser_snapshot","mcp__playwright__browser_take_screenshot","mcp__playwright__browser_evaluate","mcp__playwright__browser_run_code","mcp__playwright__browser_wait_for","mcp__playwright__browser_press_key","mcp__playwright__browser_tabs","mcp__playwright__browser_close","Bash(mkdir *)","Bash(ls *)","Bash(mv *)","Bash(cp *)","Bash(pkill *)","Bash(sleep *)","Bash(date *)","Read","Write","Edit","WebSearch","WebFetch","Grep","Glob"]
# 深度研究 Skill 三段式:**理解需求 → 迭代探索 → 整合报告**。 通过 Playwright MCP 控制多个 AI 服务进行并行研究。各服务交互细节见 reference 文件。 ## 前置条件 - **Playwright MCP** 需以持久化浏览器模式运行(`--user-data-dir`),这样各 AI 服务的登录态才会保留 - 用户需要**预先在 Playwright 浏览器中登录**要使用的 AI 服务(Gemini、ChatGPT、Claude、Grok)——不需要全部登录,登录了哪些就用哪些 - 本 skill 的选择器基于**中文 UI 环境**;英文 UI 下按钮名和 placeholder 会不同,需用 `browser_snapshot` 实时探测 ## 可用的 AI 服务与模式 | 服务 | 模式 | 耗时 | 特点 | |------|------|------|------| | Gemini Pro | 快速 | 10-60s | 快速问答、事实查证(有搜索能力) | | Gemini Deep Research | 深度 | 5-10min | 多源综合、广度覆盖 | | ChatGPT Thinking | 快速 | 10-120s | 深度推理、结构化分析 | | ChatGPT Deep Research | 深度 | 5-30min | 多源综合、广度覆盖 | | Claude Opus Extended | 快速 | 10-120s | 深度推理、方案设计 | | Grok 快速/专家 | 快速 | 10-60s | **X/Twitter 内容搜索**、时效性讨论和趋势 | | Grok DeepSearch | 深度 | 数分钟 | 深度搜索、社交媒体观点汇集 | **这些是工具箱,不是流水线。** 根据研究需要灵活选用和组合。 交互参考: - [references/gemini.md](references/gemini.md) — Gemini 操作、选择器、提取 - [references/chatgpt.md](references/chatgpt.md) — ChatGPT 操作(**最脆弱的服务,注意防御**) - [references/claude-web.md](references/claude-web.md) — Claude 操作、选择器、提取 - [references/grok.md](references/grok.md) — Grok 操作(**X/Twitter 内容搜索的独特入口**) - [references/extraction.md](references/extraction.md) — 通用提取技术(分块、引用链接、保存) - [references/prompt-guide.md](references/prompt-guide.md) — 研究 prompt 构造建议 --- ## Part 1: 理解需求 目标:搞清楚用户要什么,然后开始。 ### 先判断:用户的需求清楚吗? 收到用户 query 后,先判断你是否能理解研究的**对象、范围、目的**: - **清楚** → 直接向用户确认你的理解(如需微调范围),然后开始 - **大致清楚但有细节模糊** → 先 WebSearch 搜 2-3 次补充认知,再和用户确认 - **不清楚** → 先 WebSearch 建立领域认知,再带着具体问题向用户澄清 澄清不是走流程——如果用户的意图一目了然,直接干活比问一堆问题有用。 ### 构造查询 为选定的 AI 模式各准备一条查询。不同 AI 给不同角度比给同一个 prompt 更有效。见 [prompt-guide.md](references/prompt-guide.md)。 ### 创建研究目录 在合适位置创建研究目录(如 `research-主题/`),创建 todo.md 记录状态。 --- ## Part 2: 迭代探索 目标:多路并发搜索,逐步深入,直到信息充分。 ### 深度由进展决定 **不要预设研究深度,让研究过程自己说话:** - **起步**:先用快速模式铺开(Gemini Pro、ChatGPT Thinking、Claude Opus、Grok 专家),快速建立基线认知 - **发现复杂度**:如果快速模式的结果显示话题确实多维、有矛盾、需要更多来源 → 追加 Deep Research / DeepSearch - **收敛**:如果快速模式已经给出了一致的、充分的答案 → 不需要开 DR,直接整合 简单问题不要大炮打蚊子。复杂问题不要浅尝辄止。让信息本身告诉你该挖多深。 ### 派发 每个 AI 服务的具体操作步骤见各自 reference 文件。通用流程: 1. 新开 Tab → 导航到服务 → **检查登录** 2. 选择模式 → 输入查询 3. 记录到 todo.md(Tab 编号 + 查询内容) 4. **发完一个立刻切下一个,不等结果** **登录处理**:这些服务使用的是用户的账号。如果发现某个服务未登录,**立即暂停并告知用户**,让用户选择: - 去 Playwright 浏览器中登录该服务,然后继续 - 跳过该服务,用其他已登录的服务继续 不要自动跳过——用户可能想登录。 ### 轮询与提取 **先到先提取,不等所有流完成。** - 快速模式:~30s 后开始检查 - DR/DeepSearch 模式:~90s 后开始检查 - 用 screenshot 判断是否完成(比 snapshot 可靠)——各服务完成标志见 reference 提取技术见 [extraction.md](references/extraction.md)。每份结果保存为独立 md(`01-gemini-pro.md`、`02-chatgpt-thinking.md`...)。 ### 定向深入 **每提取一份结果,立即评估:** - 发现了哪些子问题? - 哪些维度数据不够或有矛盾? - 有没有意外发现值得追查? 如果有 → 追加查询。选择最合适的工具: - **快速模式** — 定向查证具体子问题(秒级) - **WebSearch/WebFetch** — 交叉验证事实(比开新 AI Tab 更快) - **DR/DeepSearch** — 仅用于发现的子问题确实需要广度覆盖时 - **Grok** — 特别适合查看某话题在 X/Twitter 上的讨论和观点 ### Tab 管理 - 控制在 ≤8 个活跃 Tab,多了浏览器会不稳定 - 提取完的 Tab 可以保留(可能需要追问),但不要无限堆积 - 浏览器断连时:`browser_close` → `pkill -f "mcp-chrome"` → `sleep 2` → 重新 navigate ### 何时停止 - 核心问题有了交叉验证的答案 - 新搜索不再产出实质性新信息 - 用户要求的范围已充分覆盖 --- ## Part 3: 整合报告 目标:按主题维度重组内容,交叉验证,输出一份深度报告。 ### 原则 - **按主题组织**,不按来源罗列(不要 "Gemini 说... ChatGPT 说...") - **标注来源**(`[Gemini DR]`、`[Grok]`、`[ChatGPT Thinking]` 等),让读者知道可信度 - **共识**(多路一致)和**分歧**(各执一词)都要标注 - **保留引用 URL** — 原始网络来源链接是高价值信息,必须传递到最终报告 - **分歧不强行裁决** — 保留并标注,让用户判断 - 信息权重:DR 通常更全面,快速模式更聚焦,WebSearch 最即时,Grok 的 X/Twitter 链接是独家信息 ### 引用体系 报告有两层引用,都要做好: **1. 网络来源引用**(报告 → 原始网页) 正文中关键事实、数据、观点旁标注原始网络来源。格式灵活——脚注、行内链接、段落末尾引用块都行,根据报告风格选择最可读的方式。核心原则:**读者看到一个关键论断,能直接找到原始网页验证**。 各 AI 的引用链接已在原始结果文件的 `## 参考链接` 章节。整合时从那里挑选最相关的链接嵌入报告正文。不需要全部搬过来——只保留支撑关键论点的。 **2. AI 来源标注**(报告 → 哪个 AI 说的) 用行内标签 `[Gemini DR]`、`[Grok]`、`[ChatGPT Thinking]` 等标注信息来自哪个 AI 模式。这帮助读者判断可信度(DR 多源交叉 vs 快速模式单次推理)。多路一致的可以标 `[多路共识]`。 **3. 原始结果索引**(报告 → 原始文件) 报告末尾附 `## 原始结果索引`,列出所有原始结果文件和对应的查询内容: ``` ## 原始结果索引 | 文件 | 服务 | 模式 | 查询摘要 | |------|------|------|----------| | 01-gemini-pro.md | Gemini | Pro | ... | | 02-chatgpt-dr.md | ChatGPT | Deep Research | ... | ``` 这让读者能回溯到完整的原始结果(含全部参考链接)。 ### 流程 1. **写初稿** — 基于已有结果先写能写的,同步嵌入引用链接 2. **标记缺口** — 哪些数据不够?哪些只有单一来源? 3. **缺口重大 → 回到 Part 2** 补充 4. **逐步更新** — 新信息到手就更新报告 5. **最终审校** — 检查引用完整性(关键论断有没有来源支撑?)→ 交付用户 报告保存为 `00-final-report.md`。 --- ## todo.md 持久化 研究可能跨会话。todo.md 是恢复点。 ```markdown # 研究:[主题] ## 状态:[进行中/已完成] ## 搜索流 | # | 服务 | 模式 | Tab | 查询摘要 | 状态 | |---|------|------|-----|----------|------| | 01 | Gemini | Pro | 2 | ... | 已提取 | | 02 | ChatGPT | DR | 3 | ... | 等待中 | | 03 | Grok | 专家 | 4 | ... | 进行中 | ## 发现的子问题 - [ ] ... ## 整合进度 - [ ] 初稿 - [ ] 缺口填补 - [ ] 最终审校 ``` **跨会话恢复**:读 todo.md → `browser_tabs` list 检查现有 Tab → 对照恢复。 --- ## 错误处理 | 情况 | 建议 | |------|------| | 未登录 | **暂停,告知用户**——让用户选择登录还是跳过该服务 | | 浏览器断连 | `browser_close` → `pkill -f "mcp-chrome"` → sleep 2 → 重新 navigate | | Cloudflare 拦截 | 重试 1-2 次 navigate,通常第二次就通过 | | 单 Tab 超时(>40min) | 标记超时,继续其他流 | | 提取返回空 | 见 [extraction.md](references/extraction.md) 的降级策略 | | snapshot 返回空 | 等 2-3 秒重试,ChatGPT/Grok 有时会进入瞬时空状态 | | DR 未启动 | ChatGPT DR 可能先回澄清问题,检测后回复让它直接开始 | | DR/DeepSearch 配额用尽 | 跳过,改用快速模式或 WebSearch 补充 | **部分失败不影响产出**:≥2 路成功仍出报告(注明来源范围)。
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