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deep-research

写作与研究

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更新于 10-15 19:54

技能介绍

用途:Deep Research 用于高风险问题或决策的严谨调研,而非快速概览。当答案将用于战略、不可逆决策、发布物或需要验证的假设时使用;若只需快速了解且决策风险低,应改用轻量研究路由类技能。

主要能力:流程分 9 个阶段——重构问题并给出 2–4 条可证伪假设;选择报告体裁与构建块;编写 plan.md(范围、结构、来源策略、反对性查询、风险登记、停止标准);审计环境中可用的 API 密钥与渠道并映射子主题;循环检索,并行启动子代理、抓取去重,每个来源存为 sources/NN.md;按可信度、时效性、偏见打分并做三角验证,每个论点需至少 3 个不同类型(一手/学术/行业/讨论)的独立来源;综合成文并执行对抗性检查(4 个自我批判问题与反方论证);做轻量引用核验;提取实体、数字与假设到 refresh_targets.md。

使用方式:深度随任务伸缩,浅度内联运行核心阶段,中/深度增加能力发现、验证与刷新目标。输出为文件夹结构,含 plan.md、sources.csv、sources/ 逐源文件、findings/ 原子结论、refresh_targets.md、diffs/ 增量与最终报告。可用 update <slug> 生成增量更新而非重跑全部调查。

适用场景:战略、商业计划、报告或文章的前期调研;比较多个机构、产品、方法或市场;用外部数据验证假设或决策;元研究,如理解某事物如何运作、绘制某领域版图。

限制与反模式:不要跳过已有工作检查与问题重构;不要只输出到聊天而不落盘;不得编造引用,抓取为空即声明为空;来源过少或类型单一即视为未完成三角验证,应如实说明;中/深度调查不可跳过对抗性检查;子代理应并行而非串行;不要把所有来源合并成一个文件;不要对所有子任务都用最重的模型。资料未提供具体安装命令、收费与平台信息。