web-research

name	web-research
description	基于公开信息做事实核查/观点调研/Deep Research，并产出可追溯的“claim 清单 + 来源 + tasks +（可选）topic 更新”（M2/M3 支撑能力）。
allowed-tools	["chatgpt_web","websearch_router","web_search","tasks","mem0-memory","glm_router","workspace","shell"]

触发条件

当用户表达以下意图时使用本技能：

• “帮我查一下/核实一下某个事实/数据”
• “帮我调查各方观点/争议点”
• “做一个主题的快速研究/深度研究（Deep Research）”
• “给我一份带来源的研究笔记，并生成后续核验任务”

目标

1. 输出一份可归档的研究记录（Markdown）：
   • 若提供 topic_id：archives/topics/<topic_id>/digests/
   • 否则：exports/digests/
2. 生成 Claim Ledger（断言清单）与来源清单（URL/出处），并对高影响且未核验的点创建 tasks。
3. （可选）把阶段性、长期稳定的结论写入 mem0（user_id=U1_USER_ID）。

硬约束（安全与隐私）

• 禁止把孩子逐字对话、可识别信息（P3）或任何凭证（CRED）发到 web-research（包括 ChatGPT/Gemini Web/API）。
• 避免触发风控：若需要连续多次调用 chatgpt_web_ask* / gemini_web_ask*，两次“发送新 prompt”之间必须留出时间间隔（建议默认 20 秒；如需更高吞吐可在 12–20 秒范围内调小并加随机抖动），尽量合并问题、减少重试；长任务优先用 chatgpt_web_wait 等待。若你可控 MCP server env，建议设置 CHATGPT_MIN_PROMPT_INTERVAL_SECONDS 做硬保护。
• 若在同一流程里交替使用 ChatGPT Web 与 Gemini（Web/API），仍按“单线程 + 间隔”原则执行（建议至少 ~10s 再发下一条 prompt，或沿用 12–20 秒的保守值）。
• 研究输入要“最小化”：只给公开问题/关键词/范围，不要塞个人隐私上下文。
• 外部事实必须给出来源；无法给出处时要明确标注“未核验”，并创建核验任务。

操作步骤（SOP）

1. 澄清研究问题（最多 3 个问题）

   • 要解决的核心问题是什么？（事实核查 / 观点调研 / 主题综述）
   • 需要的深度：快速（5–10 分钟）还是 Deep Research（长报告）？
   • 是否关联某个 topic_id（例如 space_industry）？

2. 双轨信息获取（默认策略：ChatGPT Pro + WebSearch 并行）

   • 把 ChatGPT Pro 当作“顾问/老师/审计员”，把 websearch_router 当作“快速找一手来源的工具”：
     • 行动前（顾问）：先发起 ChatGPT Pro（或 Deep Research）让它给出研究框架/关键问题/必须拿到的一手来源清单。
     • 行动中（老师）：在等待 ChatGPT 输出期间，用 websearch_router_search 把“官方/标准/白皮书/监管披露”链接快速拉出来；必要时把候选来源交给 ChatGPT 追问补齐口径。
     • 行动后（审计员）：当你已写出结论/Claim Ledger 后，再让 ChatGPT Pro 审查：找缺失证据、矛盾点、需要核验的任务清单。
   • 成本/配额约束（由 websearch_router 服务端执行）：
     • 默认 allow_paid=false（只用 free→quota），只有当“问题高价值且 free/quota 召回不足”才允许 allow_paid=true。

3. 行动前：启动 ChatGPT Pro（顾问）

   • 快速检索（需要“联网搜索”且要快）：优先 chatgpt_web_ask_web_search(question=...)，让它输出：
     • 3–7 条关键结论候选（标注不确定性）
     • Sources（完整 URL，优先 Level A）
     • 下一步核验动作（可任务化）
   • 系统深研（长报告）：chatgpt_web_ask_deep_research(question=...)，读取 status/conversation_url：
     • status=needs_followup：在同一 conversation_url 上继续回答追问（chatgpt_web_ask）
     • status=in_progress：用 chatgpt_web_wait(conversation_url, min_chars>=800) 等到长报告
   • 注意：为避免风控，连续多次“发送新 prompt”必须留出间隔；长任务优先用 chatgpt_web_wait 拉结果。

4. 行动中：快速找一手来源（WebSearch）

   • 用 websearch_router_search(query=..., allow_paid=false) 快速找：
     • 官方/监管披露（SEC/FAA/NASA/DoD/行业标准组织）
     • 标准/白皮书 PDF（ASHRAE/OCP/IEEE/IEC 等）
     • 公司公告/技术文档（厂商官网、PDF、investor relations）
   • 若 websearch_router MCP 不可用：退化为内置 web_search 做少量 SERP（只用于兜底找链接，不直接当事实来源）。
   • 产出要求：
     • 把“候选来源 URL 清单”写进研究记录的 Sources 区；
     • 对关键数字/口径，优先拉到 Level A（否则标 unverified + 建 tasks）。

5. 二次加工（关键）：形成可归档产物

   • 用 templates/research.md 的结构组织输出，至少包含：
     • TL;DR（结论与不确定性）
     • Claim Ledger（断言清单：每条 claim 的来源链接、置信度、是否需要核验）
     • Sources（来源清单，优先官方/一手）
     • Next actions（下一步核验/阅读/补数据）
   • 若需要“写较长正文”且已启用 glm_router：优先用 glm_router_write_file 写文件（只回传路径/校验结果），避免把长文回流占用主模型上下文。
   • 若 ChatGPT Deep Research 的引用只显示域名 pill：优先在同一 conversation_url 追问“只输出 Sources（完整 URL）”；或从调试 HTML dump 提取 a[href]；无法补齐则把该 claim 标记为 unverified 并创建核验任务。

6. 创建 tasks（高影响未核验）

   • 对每条高影响 claim（尤其是数字/政策/财报/口径），创建 tasks.create_task：
     • category=investing|tech
     • topic_id=<topic_id>（如有）
     • source=web_research
     • title 以“核验/阅读原文/找官方口径”为主

7. 行动后：让 ChatGPT Pro 做审计（强推荐）

   • 在你写完 TL;DR + Claim Ledger 后，再用 chatgpt_web_ask_pro_extended 追问一次：
     • “找出结论中证据不足/自相矛盾/需要补齐的一手来源”
     • “给出核验优先级（Top 5）与建议任务标题”
   • 把它的审计意见写回 Next actions 与 open_questions（如有 topic）。

8. 落盘

   • 文件名建议：YYYY-MM-DD_web_research_<slug>.md
   • 目录：topic 优先，其次 exports/digests/。

9. 写入 mem0（可选，谨慎）

   • 只写长期稳定的框架/原则/洞见（不要写长报告全文）。
   • mem0-memory.add_memory(user_id=U1_USER_ID, kind=topic_insight|investing_thesis, topic=<topic_id>)

输出格式

• research_path: <path>
• tasks_created: 列表（id, title）
• mem0_updates: 列表（kind, topic, summary）