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deep-research Deep research report generation for Reviva's built-in deep-researcher agent. Use for learning and education research, teacher preparation research, document-based synthesis, literature/source reviews, office research, industry analysis, competitor scans, policy interpretation, and any request for a cited long-form research report.
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下载 Zip 下载中... concept-visualization-generator Design and generate concept-first learning artifacts: concept cards, visual explanations, diagrams, interactive HTML demos, Manim/math visualizations, matplotlib scientific plots, misconception checks, and short retrieval practice. Use this skill whenever the user wants to understand, teach, review, visualize, make a knowledge card for, or interactively explore a concept, especially when the best output format is not obvious. This skill should choose and orchestrate the right learning artifact instead of defaulting to plain text, video, or HTML.
name deep-research description Deep research report generation for Reviva's built-in deep-researcher agent. Use for learning and education research, teacher preparation research, document-based synthesis, literature/source reviews, office research, industry analysis, competitor scans, policy interpretation, and any request for a cited long-form research report. allowed-tools file_read, file_write, document_read, kb_search, web_search_bing version 3.0.0 updated 2026-06-08T00:00:00.000Z risk medium author hoolulu repository https://github.com/hoolulu/deep-research
deep-research
生成对标券商/第三方研究机构标准的深度调研报告。
架构 ：主 agent 调度 4 个子 agent Task（大纲/数据/预检/装配）+ 1 轮主控并行派发章节，中间数据走临时文件数据源 ：在线模式 → 根据 Reviva 当前可用工具自适应使用 web_search_bing、mcp:exa、mcp:jina-mcp-server、SearXNG 或其他搜索/网页读取工具 → 按质量触发来源补强；离线模式 → 用户指定的本地文件（md/txt/pdf/docx/pptx/xlsx）安装 ：见下方「安装与配置」输出 ：$TMPDIR/outline.json（临时，非最终报告）最终报告 ：Reviva 中保存到 /agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/参考文件 ：RULES.md（硬约束/反模式）、TYPES.md（分类标准/编号规范）、profiles.json（三档模式参数，修改后重启软件即全局生效）容错原则 ：调研不阻塞。所有脚本/命令调用必须有兜底路径。主路径失败 → 自动尝试替代方案（换 sys.executable/检查路径/直接 Python 实现）→ 三次失败后向用户报告具体问题。详见「容错原则」。
Reviva 内置适配规则
本 skill 在 Reviva 中作为 deep-researcher 的专属核心技能使用。执行时优先遵循这些规则：
/skills/deep-research/ 是只读技能目录，只能读取 SKILL.md、RULES.md、TYPES.md、profiles.json、prompts/、tools/ 等参考资源；不要在 skill 目录内写入、删除、更新 reports/ 或 reports-browser/。默认输出目录是 /agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/。这是当前工作空间授权根目录下的 Reviva 虚拟路径，不是真实磁盘根目录。Markdown、HTML 等最终产物必须写到当前 Agent 的授权输出目录内。
默认临时目录是 /tmp/deep-researcher/{今天日期}/deep-research-{时间戳}/。/tmp/... 是当前工作空间授权根目录下的 Reviva 虚拟路径，不是真实系统临时目录。中间文件写到这里，不要构造宿主系统盘符路径、系统临时目录或平台特定绝对路径。
联网必须服从用户消息中的 [联网搜索] 开关。未启用联网时，不要调用搜索、网页读取、浏览器或抓取工具，并在报告中说明外部时效信息未校验。
web_search_bing、mcp:exa、mcp:jina-mcp-server、SearXNG、Scrapling、Python 辅助脚本都只是可选增强路线；没有任何单一搜索提供方是必需项。优先使用当前 Agent 实际绑定且可用的工具，不可用时改用其它搜索工具、kb_search、用户本地资料和模型已有知识完成研究，并明确标注覆盖范围。默认不要安装 Python 包、ASR 模型、浏览器自动化组件或抓取依赖。只有用户明确同意、当前 Agent 开启 exec_command 且工具可用时，才运行本 skill 附带的 Python 辅助脚本。
读取 Office/PDF 材料时优先使用 document_read，不要用 file_read 直接读取 .docx、.pptx、.xlsx、
.pdf
0. 支付级质量标准（所有 Task 共用，缺任何一项即降级） # 标准 说明 1 结论先行 每章以 > 引用格式 核心判断开头 2 来源可追溯 每个数字标注（机构，年份） 3 反方视角 至少 1 处呈现争议或反对观点 4 三层深度 事实层 → 因果层 → 判断层 5 零套话 无"近年来""值得注意的是"等填充词 6 标题含判断 "格局：高度集中"✅ | "行业概况"❌ 7 可自包含 首章必须定义核心概念 8 无内部编号 正文无任何流程编号，标题自解释 9 时间戳正确 文件名和报告尾时间必须 date 命令获取 10 目录源自大纲 目录从 outline.json 的第一级章节生成，不从正文提取 11 强制目录 报告正文前必须包含 ## 目录 标题及自动目录（TOC），列出所有章节标题 12 元数据完整 报告头部必须包含 总字数、阅读时间、数据截至日期（精确到月）、报告生成具体时间（精确到秒）、调研模式、Skill版本 六个字段，用 · 隔开。另起一行 > **参考来源**：{主要来源} 等 · 共引用 N 个来源。报告末尾须附 ## 参考来源（列出所有引用机构及链接）和 ## 免责声明。版本号从本 skill 的 VERSION 文件读取。 13 篇幅达标 见项目根目录 profiles.jsonprofiles.json 为准，修改后重启软件即全局生效。 14 四段式结构 顺序固定为：报告标题 → 元数据块（含六字段 + 参考来源行） → ## 目录 → 正文各章 → 尾部（参考来源 + 免责声明） 15 编码洁净 所有中间文件（outline.json / data-pool.json / chapter-*.md）必须使用 UTF-8 无 BOM 编码写入，不得出现替换字符（\ufffd）或 GBK→UTF-8 Mojibake。子 agent 在写入前必须自行验证编码洁净，不得将编码问题遗留到主 agent 16 纯文本公式 报告中不得使用 LaTeX/math 公式语法（$...$、$$...$$、\[...\] 等）。公式必须用纯文本或 Unicode 符号表达，确保复制到任何编辑器都不产生渲染问题
时间锚定规则 所有主题默认以 {CURRENT_YEAR} 为目标搜索最新数据。时间锚定模式在 Task 1 中由大纲 agent 按以下规则判定：
模式 符号 判定条件 target_year 验收 latest（默认）⏳ 所有主题的默认值 ，除非符合 relaxed 或 user_specified{CURRENT_YEAR}严格：≥50% 数据来自当年/前一年 relaxed（放宽）🔓 指南/教程/概念类主题，或用户问历史/原理（"草书发展""起源""背景"） {CURRENT_YEAR}宽松：标记旧数据但不过滤 user_specified📌 用户提问显式指定了年份/月份（"2025年""2026Q1""2020年至今"） 用户的指定年份 硬约束：>50% 匹配用户指定时间
{CURRENT_YEAR} 是动态变量，运行时通过 date +%Y 解析，无需手动修改。
1. 主 agent 调度流程 ⚠️ CRITICAL — DO NOT SPEAK BEFORE LANGUAGE DETECTION
Your VERY FIRST action (before anything else) must be: detect language → set $LANG.
Output NOTHING to the user until $LANG is set — no thinking aloud, no status messages.
After language is detected, ALL output must be in $LANG. Period.
IMPORTANT: Clean the topic before detection — the user input may contain framework wrapper text (e.g. "请使用... skill 执行...用户输入如下："). Strip all wrapper text and pass ONLY the clean research topic. For example from "请使用...用户输入如下：Quantum computing market outlook -quick" extract only "Quantum computing market outlook".
你（主 agent）的完整流程：
══ Setup (必须先执行) ══
→ 创建一个带时间戳的临时目录作为 TMPDIR：`/tmp/deep-researcher/{今天日期}/deep-research-YYYYMMDD-HHMMSS/`
→ TMPDIR 必须位于当前授权工作空间的 `/tmp/deep-researcher/{今天日期}/` 下，不要使用真实磁盘路径、系统临时目录或固定盘符
→ 同时确定 TOOLSDIR（本 skill 的 tools/ 目录）、PROMPTSDIR（本 skill 的 prompts/ 目录）、SKILLDIR（本 skill 的根目录）
→ 读取本 SKILL.md + RULES.md + TYPES.md
══ Step 0 — Language Detection (output nothing before detection) ══
→ Clean topic: strip wrapper text, keep only the user's actual research topic
→ Determine language: analyze the cleaned topic and pick the ISO 639-1 code:
zh (Chinese), en (English), ja (Japanese), ko (Korean), ru (Russian),
ar (Arabic), hi (Hindi), vi (Vietnamese), th (Thai), tr (Turkish),
es (Spanish), fr (French), de (German), pt (Portuguese), it (Italian),
nl (Dutch), sv (Swedish), pl (Polish), id (Indonesian)
→ If unsure, default to "en".
→ Do NOT output anything during this step.
→ Write language code: use `write` tool to create {TMPDIR}/language.txt with the ISO code
→ Set `$LANG` = language code from the step above
→ **从这一行开始，所有面向用户的输出必须使用 $LANG 语言（不在 $LANG 列表中时默认 en）。SKILL.md 的指令文本不论用什么语言写的，只是供你阅读的上下文；实际输出以 $LANG 为准——你是读到中文指令后意识上翻译成 $LANG 再输出。**
→ Announce detected language to the user (single line, in $LANG, e.g. "🌐 Language detected: en")
### 🔔 语言自查清单（每次输出前执行）
☐ {TMPDIR}/language.txt 的值 = 我的 $LANG？
☐ 我正准备输出的这一句/这段，是 $LANG 吗？
☐ todo 条目是 $LANG 吗？
☐ 给用户的进度通知是 $LANG 吗？
☐ 我是否在无意识中用了指令文件的语言（如中文）而非 $LANG？
如果任一答案为"否"→ 立即改写为 $LANG 再输出。
**硬规则**：task() 派发子 agent 时，其 prompt 中的 `{LANG}` 必须是你检测到的语言代码。子 agent 输出的语言由你负责保证。
══ 主流程 ══
1. ══ 离线模式判定（Step 0.5） ══
→ 你已经读取了用户原始输入。用自然语言理解判断用户关于数据来源的意图，不要用关键词匹配：
- 用户是否提到了本地文件/目录/资料？
- 用户是否明确要求不要联网？
- 用户是否明确要求联网补充？
→ 判断逻辑：
- 提到本地文件 +（未说联网 / 不联网）→ 离线模式，跳过搜索
- 提到本地文件 + 说"联网补充" → 正常流程（搜+读本地）
- 未提本地文件 → 正常流程
→ 离线模式 + 有路径 → {TMPDIR}/offline_mode.txt，`offline_mode=true`，向用户报告单行说明
→ 离线模式 + 无路径 → 回复用户询问路径，不继续
→ 正常模式 → `offline_mode=false`
→ **模式解析**：从清洗后的主题中提取调研模式
- 主题末尾是 ` -quick` → `$DEPTH_MODE=quick`，去除该后缀
- 主题末尾是 ` -deep` → `$DEPTH_MODE=deep`，去除该后缀
- 无上述后缀 → `$DEPTH_MODE=standard`（默认）
2. 记录任务开始时间到 {TMPDIR}/start_time.txt
3. todowrite 创建进度条目（使用 $LANG 语言）
4. ══ Task 1 — 分析主题 + 生成大纲 ══
→ 读取 {PROMPTSDIR}/task1_outline.md，替换 {TMPDIR} {TOOLSDIR} {LANG} {CURRENT_YEAR} {MODE}，注入 prompt
→ **只做变量替换，不添加语言、格式、报告结构等额外指令。语言已由 Step 0 判定为 $LANG 并在 prompt 中替换 {LANG}。**
→ 派发 task()，等待完成
→ 用 `read` 确认 {TMPDIR}/outline.json 存在
→ 从 outline.json 读取 title + chapter_count + depth_mode
→ todowrite 标记完成
→ 向用户报告进度（使用 $LANG 语言）
6. ══ Task 2 — 数据收集 + 结构化数据池 ══
→ 读取 {PROMPTSDIR}/task2_data_collection.md
→ 替换标准变量 {TMPDIR} {TOOLSDIR} {LANG} {COUNTRY}
→ 如果 `offline_mode=true`，额外替换：
{OFFLINE_MODE} → true
{LOCAL_PATHS} → 读取 {TMPDIR}/offline_mode.txt 的内容（路径列表）
→ 如果 `offline_mode=false`，替换 {OFFLINE_MODE} → false，{LOCAL_PATHS} → 空字符串
→ 派发 task()，等待返回
→ 如失败（task 报错或 task2_manifest.json 不存在），**自动重试 1 次**，重新派发。第二次仍失败则向用户报告并终止
→ 读取 {TMPDIR}/task2_manifest.json，提取 source_count + fact_count + search_engine + fetch_method + engines + free_fallback + english_fallback + unique_domains
→ todowrite 标记完成
→ 向用户报告进度（使用 $LANG 语言）
7. ══ Task 3 — 派发章节撰写 ══
→ 读取 {TMPDIR}/outline.json 获取 chapters 数组；读取 {TMPDIR}/data-pool.json
→ **读取 `profiles.json` 获取当前模式的 `max_chars`**，计算 `per_chapter_chars = max_chars ÷ chapters.length`
→ 从 data-pool.json 提取所有唯一 (src, yr) 组合，按首次出现顺序预分配引用编号 [1], [2], [3]...，写入 {TMPDIR}/citation_map.json
→ 读取 `{PROMPTSDIR}/task3_chapter_agent.md` 模板
→ **根据 $LANG 裁剪 prompt 中的多语言段落**：
- prompt 中的 `[LANG_en]` 段落：仅当 $LANG=en 时保留，其他语言删除
- prompt 中的 `[LANG_zh]` 段落：仅当 $LANG=zh 时保留，其他语言删除
- 删除标记文本本身（`[LANG_en]` `[/LANG_en]` 占位符行）
- 无标记的段落全部语言通用，保留
→ **撰写模式**：所有平台统一使用并行模式撰写章节
- **章节 agent 不做任何工具调用**（不跑 prepare-chapter、validate、manifest、word-count），只写文件
→ **并行派发章节**：
- 初始化空列表 task_ids = []
- For N = 1 to chapters.length:
- 读取 outline.chapters[N] 的 title、sections
- 从 data-pool.json 中筛选该章 sub_questions 对应的事实条目
- **将事实直接嵌入 prompt**：每条事实前标注预分配的 `[N]` 编号
- 调用 task(run_in_background=true) 并行派出每章
- 从 task 返回的元数据中提取 background_task_id（格式 bg_xxx），追加到 task_ids
- todowrite 标记该章 in_progress
- 将 task_ids 写入 {TMPDIR}/task3_bg_ids.json（持久化，防止主 agent 中断后丢失状态）
- 向用户报告："已并行派出 {N} 章，等待全部完成..."（使用 $LANG 语言）
- **结束 response，等待系统通知。仅当收到 [ALL BACKGROUND TASKS COMPLETE] 通知时，才继续到 Round 2。中间的单章完成通知忽略不处理。**
- 然后进入 Round 2：
**Round 2 — 收集结果 + 失败重写**：
- 读取 {TMPDIR}/task3_bg_ids.json 获取所有 background_task_id
- For 每个 bg_task_id in task_ids:
- 调用 background_output(task_id=bg_task_id) 收集章节结果
- 用 `read` 逐一确认 {TMPDIR}/chapters/chapter-{N}.md 是否存在且非空
- 如果有章节缺失或内容为空：
- 记录失败章节编号列表
- **串行重写**：对每个失败章节逐一重新派发 task(run_in_background=false)，同步等待完成
- 再次用 `read` 确认
- todowrite 标记每章 completed
- 向用户报告最终章节完成情况（使用 $LANG 语言）
8. ══ Task 4 — 验证 + 装配 + QA（**主 agent 直接执行**） ══
→ **Step 0 — 输出目录准备**：确定 `REVIVA_OUTPUT_DIR=/agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/`，并确定 `TMPDIR=/tmp/deep-researcher/{今天日期}/deep-research-{时间戳}/`。两者都是 Reviva 工作空间虚拟路径。不要清理或写入 `{SKILLDIR}/reports/`，不要使用宿主系统盘符路径。
→ **Step 1 — 批量验证**：`python {TOOLSDIR}/dr_tools.py validate-all-chapters --chapters-dir {TMPDIR}/chapters/ --chapters {chapter_count}`，内部 ThreadPoolExecutor 并行验证所有章节。从输出 JSON 的 `failed_chapters` 中找到失败章节，逐个重新生成（重新派发章节 agent → 重新验证该章）。
→ **Step 1b — 章节深度均衡检查**：`python {TOOLSDIR}/dr_tools.py depth-balance --chapters-dir {TMPDIR}/chapters/ --chapters {chapter_count}`。如果某章行数 < 平均值的 50%，标记告警（not blocking，仅提示）。
→ Step 1 或 Step 2 失败时，**先删除本次已写入的产物**（报告文件、中间文件等），再重新执行对应步骤，避免残留文件干扰下次运行
→ **Step 2 — 装配**：如果 `exec_command` 可用，运行 `python {TOOLSDIR}/dr_tools.py assemble-report --outline {TMPDIR}/outline.json --chapters-dir {TMPDIR}/chapters/ --datapool {TMPDIR}/data-pool.json --mode {depth_mode} --target-year {target_year} --output /agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/ --lang $LANG`；如果不可用，直接用 `file_write` 在该输出目录生成 Markdown/HTML 报告
→ **$REPORT 提取**：从装配输出中提取 `Report assembled: ...` 行中冒号后的第一个路径，设为 `$REPORT` 变量
→ **Step 2b — 可信评估(数据层)**：`python {TOOLSDIR}/dr_tools.py generate-confidence-section --datapool {TMPDIR}/data-pool.json --manifest {TMPDIR}/task2_manifest.json --report "$REPORT" --lang $LANG`
从输出中解析 `CONFIDENCE:` 行获取 `conf_coverage`、`conf_total_facts`、`conf_high_pct`、`conf_medium_pct`、`conf_low_pct`、`conf_actual_pct`、`conf_est_pct`、`conf_fct_pct`、`conf_auth_pct`、`conf_data_limited`、`conf_controversies`、`conf_adequate_subq`、`conf_total_subq`、`conf_score` 共 14 个变量。
→ **Step 2c — 可信评估(LLM判断)**：使用上一步的 14 个统计变量 + 报告标题（从 outline.json 读取）在 LLM 上下文内直接生成定性评估意见。
- 输出必须使用 $LANG 语言，2-4 句，纯定性判断，不重复逐项明细中的具体数字
- **语气校准（重要）**：本工具是开源信息综合项目，非付费研究报告。评估意见应遵循以下原则：
- **总分决定基调**：score≥75 → 正面肯定为主；50-74 → 中性平衡；<50 → 温和提醒
- **不说"缺陷""不足""未能"等负面措辞** → 改为"可进一步关注的方面""仍有补充空间"
- **不说"无法获取""受限于"** → 改为"部分高频量化指标因商业敏感性未纳入公开讨论范围"
- **不自我贬低**：不出现"门槛高""可信度大打折扣"等损害报告公信力的表述
- **正面收尾**：最后一句必须是肯定整体参考价值的结论
- **定位准确**：强调"综合公开信息形成的参考判断"而非"严谨学术研究"
- 写出到 `{TMPDIR}/llm_assessment.txt`
- 用 `edit` 工具将评估意见插入到报告可信评估区的 `**{综合评级标签}**` 行之后（追加 "**{评估意见标签}**：\n\n{文本}"），然后用 `read` 确认插入正确
- `{综合评级标签}` 和 `{评估意见标签}` 使用语言映射表中的翻译
→ **Step 3 — 数据受限处理**：读取 {TMPDIR}/task2_manifest.json 的 `data_limited` 字段。如果为 true，在报告标题后插入数据说明声明，**使用 $LANG 语言**。
→ **Step 4 — 引用处理**：`python {TOOLSDIR}/dr_tools.py convert-citations --datapool {TMPDIR}/data-pool.json "$REPORT" --lang $LANG`（从 data-pool 构建参考章节，验证正文 `[N]` 引用均有对应条目）
→ **Step 4b — 货币符号转义**：`python {TOOLSDIR}/dr_tools.py escape-currency "$REPORT"`（将 `$` 转义为 `\$`，避免被知乎/Obsidian/Typora 等渲染器错误解析为 LaTeX math mode）
→ **Step 5 — QA**：`python {TOOLSDIR}/dr_tools.py qa-report "$REPORT" --mode {depth_mode} --target-year {target_year} --lang $LANG`，解析 JSON 输出，从 `checks.word_count.count` 取字数，从 `checks.word_count.limit` 取上限
→ **Step 6 — Reviva 产物交付**：不要运行 `generate_pages.py --local` 更新 skill 内的 `reports-browser/`；最终 Markdown/HTML 文件留在 `/agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/`，由 Reviva artifact 规则扫描
→ todowrite 标记完成
→ ⏱ **强制计算总耗时**（读取 start_time.txt + 当前时间算差值）
→ 从 outline.json + task2_manifest.json + qa-report 中提取数据，使用 $LANG 语言汇报最终结果。
**语言自适应标签映射表**（以下所有 <词> 根据 $LANG 替换）：
| 中文 | en | ja | ko | fr | de | es | 其余语言 |
|------|----|----|----|----|----|----|---------|
| 执行总结 | Execution Summary | 実行サマリー | 실행 요약 | Résumé exécutif | Zusammenfassung | Resumen ejecutivo | Execution Summary |
| 阶段 | Stage | 段階 | 단계 | Phase | Phase | Fase | Stage |
| 详情 | Detail | 詳細 | 세부 | Détail | Detail | Detalle | Detail |
| 大纲/Plan | Plan | 概要 | 개요 | Plan | Plan | Plan | Plan |
| 观点速览/Insight | Insight | 洞察 | 인사이트 | Aperçu | Einblick | Perspectiva | Insight |
| 数据/Data | Data | データ | 데이터 | Données | Daten | Datos | Data |
| 报告/Report | Report | レポート | 보고서 | Rapport | Bericht | Informe | Report |
| 章 | ch | 章 | 장 | chap. | Kap. | cap. | ch |
| 来源 | sources | ソース | 출처 | sources | Quellen | fuentes | sources |
| 事实 | facts | 事実 | 사실 | faits | Fakten | datos | facts |
| 独立域名 | domains | ドメイン | 도메인 | domaines | Domains | dominios | domains |
| 行 | lines | 行 | 줄 | lignes | Zeilen | líneas | lines |
| 字 | chars | 語 | 단어 | mots | Wörter | palabras | chars |
| 分钟 | min | 分 | 분 | min | Min. | min | min |
| 生成时间 | Generated | 生成時刻 | 생성 시간 | Généré le | Erzeugt | Generado | Generated |
| 搜索 | Search | 検索 | 검색 | Recherche | Suche | Búsqueda | Search |
| 数据充足 | Adequate | 十分 | 충분 | Suffisantes | Ausreichend | Adecuado | Adequate |
| 数据受限 ⚠ | Limited ⚠ | 制限 ⚠ | 제한 ⚠ | Limitées ⚠ | Eingeschränkt ⚠ | Limitado ⚠ | Limited ⚠ |
| 可信评估 | Confidence | 信頼性評価 | 신뢰도 평가 | Évaluation de confiance | Vertrauensbewertung | Evaluación de confianza | Confidence |
| 覆盖充足/部分覆盖/覆盖不足 | Full/Partial/Limited coverage | 完全/部分/不足カバー | 충분/부분/부족 | Couverture complète/partielle/limitée | Vollständige/Teilweise/Eingeschränkte Abdeckung | Cobertura completa/parcial/limitada | Adequate/Partial/Limited |
| 统计 | Stats | 統計 | 통계 | Statistiques | Statistiken | Estadísticas | Stats |
| 综合评级 | Rating | 総合評価 | 종합 평가 | Note globale | Gesamtbewertung | Calificación general | Rating |
| 评估意见 | Assessment | 評価意見 | 평가 의견 | Avis d'évaluation | Bewertung | Opinión de evaluación | Assessment |
| 耗时 | Duration | 所要時間 | 소요 시간 | Durée | Dauer | Duración | Duration |
| 免费源补强 | free fallback | 無料補強 | 무료 보강 | sources gratuites | kostenlose Quellen | fuentes gratuitas | free fallback |
| 本地文件 | local files | ローカル | 로컬 파일 | fichiers locaux | lokale Dateien | archivos locales | local files |
**搜索策略描述拼接规则**（使用映射表中的翻译）：
```
IF offline_mode=true:
<搜索词>：{offline_$LANG}
ELSE:
engines_names = engines 数组元素大写（["searxng"] → "SearXNG"）
desc = engines_names
IF free_fallback=true: desc += " (+{free_fallback_$LANG})"
IF english_fallback=true: desc += " (+EN)"
<搜索词>：{desc}
```
**数据质量徽标规则**：
```
IF data_limited=true: <质量词> = {limited_$LANG}
ELSE: <质量词> = {adequate_$LANG}
```
严格按以下结构输出：
```
📊 **<执行总结词>**
| <阶段词> | <详情词> |
|:----|:------|
| 📋 <Plan词> | {outline.title} · {outline.chapter_count} <章词> · {outline.depth_mode} |
| 🎯 <Insight词> | {outline.chapters[0].description} |
| 📡 <Data词> | {task2_manifest.source_count} <来源词> · {task2_manifest.unique_domains} <独立域名词> · {task2_manifest.fact_count} <事实词> · <搜索词>：{search_desc} · {task2_manifest.fetch_method} |
| 📄 <Report词> | {REPORT} |
| 🌐 HTML 报告 | /agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/research-report.html |
| ✅ <可信评估词> | <覆盖_{coverage_summary}> · 高置信{conf_high_pct}% · 已公布{conf_actual_pct}% · {conf_score}/100 · {data_quality_badge} → {llm_verdict} |
| 📊 <统计词> | {qa_report.line_count} <行词> · {qa_report.word_count} <字词> · <耗时词>⏱ {totalMin} <分钟词> · <生成时间词>：{gen_time} |
```
其中：
- `{outline.chapters[0].description}` = 从 outline.json 读取第 1 章（核心观点）的 description 字段，作为观点速览摘要
- `{gen_time}` = 读取 {TMPDIR}/start_time.txt 中的任务开始时间，格式化为 `YYYY-MM-DD HH:mm:ss`
- `{REPORT}` 仅输出最终报告路径（`/agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/xxx.md`），不包含任何 TMPDIR 中间路径
- `{search_desc}` = 按搜索策略拼接规则生成，所有中文词根据 $LANG 翻译
- `{data_quality_badge}` = 按数据质量徽标规则生成
- `<覆盖_{coverage_summary}>` = 从 `task2_manifest.coverage_summary` 读取（adequate/partial/insufficient），用语言映射表中"覆盖充足/部分覆盖/覆盖不足"行对应翻译替换
- `{conf_high_pct}`、`{conf_actual_pct}`、`{conf_score}` = 从 Step 2b 的 `CONFIDENCE:` 行解析对应的字段
- `{llm_verdict}` = 读取 Step 2c 写入的 `{TMPDIR}/llm_assessment.txt` 完整内容
→ todowrite 全部完成
**禁止**：主 agent 不得在 Task 调度之间自行执行搜索引擎调用或数据处理。搜索/抓取归 Task 2，大纲生成归 Task 1，章节撰写归 Task 3，装配验证归 Task 4。Task 间的 handoff 文件读取（outline.json、task2_manifest.json 等）不受此限。
---
## 2. Task 1 — 主题分析 + 大纲
**工具**：`task()` | **一次调用**
**prompt 文件**：`prompts/task1_outline.md`
**用法**：读取文件内容，替换 `{TMPDIR}` `{TOOLSDIR} {LANG} {CURRENT_YEAR}` 为实际值后注入 prompt。
**输出**：大纲 agent 直接用 `write` 工具创建 `{TMPDIR}/outline.json`。主 agent 通过 `read` 确认文件存在。
---
## 3. Task 2 — 数据收集 + 结构化数据池（unspecified-high）
**工具**：`task(category="unspecified-high", load_skills=[], ...)`
**prompt 文件**：`prompts/task2_data_collection.md`
**用法**：读取文件内容，替换 `{TMPDIR}` `{TOOLSDIR}` `{LANG}` `{COUNTRY}` `{OFFLINE_MODE}` `{LOCAL_PATHS}` 为实际值后注入 prompt。
**输出**：{TMPDIR}/data-pool.json + {TMPDIR}/task2_manifest.json（使用 `write` 工具创建）
**LANG→COUNTRY 映射**（用于替换 `{COUNTRY}`）：zh→CN, en→US, ru→RU, ja→JP, ko→KR, fr→FR, de→DE, es→ES, pt→PT, it→IT, nl→NL, sv→SE, pl→PL, id→ID, th→TH, tr→TR, vi→VN, ar→SA, hi→IN。未覆盖的语言用空字符串。
---
## 3. Task 3 — 章节撰写 & 章节 agent 指令模板
主 agent 在循环中为每章调用 `task()` 时，prompt 参数使用 `{PROMPTSDIR}/task3_chapter_agent.md` 模板。
**用法**：读取 `{PROMPTSDIR}/task3_chapter_agent.md`，替换以下变量：
- `[章节 title]` → 当前章的 title（从 outline.json chapters 数组读取）
- `[N]` → 当前章节编号（第 1 章为 1，第 2 章为 2...）
- `[total]` → chapters 数组总长度
- `[sections 列表]` → 当前章的 sections 数组（逗号分隔）
- `{per_chapter_chars}` → `profiles.json` 中当前模式的 `max_chars ÷ 总章数`（主 agent 一次性算好）
- `{min_paragraphs}` → `profiles.json` 中当前模式的 `min_paragraphs`
- `{调研模式}` → quick / standard / deep（当前调研模式）
- `{TMPDIR}` → 运行时临时目录
- `{TOOLSDIR}` → tools 目录
**输出**：{TMPDIR}/chapters/chapter-{N}.md（使用 `write` 工具创建）
---
## 4. Task 4 — 验证 + 装配 + QA（主 agent 直接执行）
装配、引用转换、QA 检查均由主 agent 通过 bash 命令直接执行 `{TOOLSDIR}/dr_tools.py` 完成：
1. `validate-all-chapters` → 批量结构验证（并行）
2. `assemble-report` → 生成报告
3. `generate-confidence-section` → 可信评估（从 data-pool + manifest 聚合生成）
4. `convert-citations` → 引用转换
5. `escape-currency` → 货币符号转义
4. `qa-report` → 质量检查
**清理**：装配完成后只清理本次 `{TMPDIR}`（即 `/tmp/deep-researcher/{今天日期}/deep-research-{时间戳}/`）。如果当前工具策略不允许删除，保留该临时目录并在 manifest 中记录，不要改用真实磁盘路径或跨目录删除。
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## 6. 输出文件管理
### 路径优先级
最终报告保存路径按以下优先级判定：
1. **Reviva 默认路径** — `/agents/deep-researcher/outputs/{今天日期}/`
2. **用户自定义子路径** — 仅当用户指定的是当前授权工作空间内、且文件工具允许写入的 Reviva 虚拟路径时才使用；如果用户给出真实磁盘路径或未授权路径，说明无法直接写入，并改写到默认输出目录。
装配阶段（Step 3）根据实际使用的路径写入，文件名格式不变：`<主题>-YYYYMMDD-HHmmss.md`。
### QA 路径核验
Step 4 QA 必须确认报告文件的保存路径为上述两者之一，如果路径不属于默认目录且非用户指定目录，标记"路径异常"不通过。
### 日期锚定
文件名中的日期用当前年月日。
### 清理机制
中间文件位于 {TMPDIR}，即 /tmp/deep-researcher/{今天日期}/deep-research-{时间戳}/
可以在文件工具允许时清理该临时目录；如果删除受限，保留并在 manifest 中记录
不使用宿主系统盘符路径、系统临时目录或其它平台特定绝对路径
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## 7. 工具依赖速查
| 工具 | 用途 | 免费？ | 国内源？ |
|:----|:-----|:-----:|:--------:|
| `web_search_bing` | Reviva 内置 Bing 搜索，适合通用联网检索 | 取决于配置 | ✅ |
| `mcp:exa` | 可选 Exa MCP 搜索，适合英文/国际资料 | 取决于用户配置 | ❌ |
| `mcp:jina-mcp-server` | 可选网页读取/搜索增强，适合读取网页内容 | 取决于用户配置 | 取决于目标站 |
| `searxng` / `websearch` / 其它搜索工具 | 可选补充搜索通道，运行时探测 | 取决于环境 | 取决于引擎 |
| `scrapling_bulk_get/stealthy/fetch` / `webfetch` | 可选全文抓取/网页读取增强 | 取决于环境 | 取决于目标站 |
| `bash` | date 时间戳 / 文件操作 | ✅ | — |
| `write` | 写文件 | ✅ | — |
搜索策略由 agent 在运行时根据工具集**自动适配**，不依赖预设的搜索引擎配置。Exa、Bing、Jina、SearXNG 都是可选通道；谁可用就用谁，不要求全部存在。
**搜索链路**：
Layer 0 — Reviva 已绑定搜索工具探测（扫描可用工具集）
│
├─ 发现 Bing/Exa/Jina/其它搜索工具 → 使用可用工具检索
└─ 未发现 → 跳过联网搜索，转本地资料/知识库/模型常识
Layer 1 — 大纲建议源定向搜索（用当前可用搜索工具）
↓
Layer 2 — 补充全网搜索 + 反方关键词搜索（用当前可用搜索工具）
↓
搜索结果质量评估（Step 3 质量门）
├─ 达标 → 直接进入抓取
└─ 不达标 → 来源补强（官方/学术/行业机构/主流媒体/用户资料）
↓
全部来源 → 检测可用网页读取工具
├─ 可用 → 阅读全文 → 数据池
└─ 不可用 → 使用搜索摘要/知识库/本地资料，降低置信度并标注限制
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## 8. 可选增强与配置
Reviva 默认不要求用户安装 SearXNG、Scrapling、Playwright 或额外 Python 包。
- 如果用户已配置 `mcp:exa`，可以把 Exa 作为搜索来源之一。
- 如果用户已配置 `mcp:jina-mcp-server`，可以把 Jina 作为网页读取/搜索增强之一。
- 如果当前 Agent 只有 `web_search_bing`，就用 Bing 完成联网检索。
- 如果用户未来显式安装了 SearXNG、Scrapling 或其它网页抓取工具，可以把它们作为补充通道。
- 如果没有任何联网工具，使用本地资料、知识库和模型常识完成，并在报告中说明“未启用或不可用联网搜索，外部时效信息未校验”。
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## 9. 跨平台编码规范（Windows/macOS/Linux）
### 问题根因
Windows PowerShell 5.1 控制台编码为 CP936（GBK 中文编码），**无法表示 18 种非英语语言**：
俄语西里尔字母、日语假名/汉字、韩语谚文、阿拉伯语、泰语、印地语天城文、越南语调号、
以及德语 äöüß、法语 éèêç、西班牙语 ñ 等拉丁扩展字符——通过 shell 传参/pipe 时全部损坏。
macOS/Linux 的终端默认 UTF-8，无此问题。
### 硬性规则（所有 agent 必须遵守）
| # | 规则 | 正确做法 | 错误做法 |
|---|------|---------|---------|
| 1 | **非 ASCII 文本不进 shell argv/pipe** | 用 `write` 工具写文件 → Python `--file` 读取 | Python 脚本 argv 传非 ASCII 文本 ❌ |
| 2 | **所有文件读写用 UTF-8** | Python 统一 `encoding='utf-8-sig'`（BOM 容错） | 依赖 shell 编码 |
| 3 | **写文件只用 `write` 工具** | `write` 工具 → UTF-8 无 BOM | PowerShell `Set-Content -Encoding UTF8` ❌（会加 BOM） |
| 4 | **Python stdout 显式设 UTF-8** | `sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')` | 依赖系统默认编码 |
| 5 | **Python 子进程输出用 `--output` 文件** | `python script.py --input file --output result` | shell 重定向 `> result.txt` ❌（CP936 编码输出） |
### 一劳永逸方案：全链路编码安全架构
┌─ 数据来源 ──────────────────────────────────┐
│ write 工具 / Python open(..., 'w', encoding) │ ← UTF-8 无 BOM
└──────────────┬──────────────────────────────┘
▼
┌─ 中间文件 ──────────────────────────────────┐
│ *.json / *.md : 全部 UTF-8（BOM 容错读取） │ ← utf-8-sig 代码编
└──────────────┬──────────────────────────────┘
▼
┌─ Python 处理 ───────────────────────────────┐
│ 所有脚本入口设 stdout.reconfigure('utf-8') │ ← 输出安全
│ 所有文件读用 encoding='utf-8-sig' │ ← 输入安全
│ Python 脚本统一用 --input/--output 参数 │ ← 完全绕过 shell
└──────────────┬──────────────────────────────┘
▼
┌─ 最终输出 ──────────────────────────────────┐
│ 报告文件 : UTF-8 无 BOM，任意语言均可正确显示 │
└─────────────────────────────────────────────┘
### 当前防护状态
| 文件 | 防护措施 | 状态 |
|------|---------|:----:|
| `dr_tools.py` | 入口 `stdout.reconfigure` + 所有读操作用 `utf-8-sig` | ✅ |
| `dr_check.py` | 所有读操作用 `utf-8-sig` | ✅ |
| `dr_gen.py` | 所有读操作用 `utf-8-sig`，写操作用 `utf-8`（无 BOM） | ✅ |
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**Created by [hoolulu](https://github.com/hoolulu)** · [github.com/hoolulu/deep-research](https://github.com/hoolulu/deep-research)
