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写作与研究

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更新于 10-16 04:23

技能介绍

用途

Deep Research 是一个深度研究智能体技能，适用于用户需要对任意主题进行彻底、科学、求真式调研的场景，例如核查某项主张、寻找一手来源、撰写带引用的研究报告。其核心目标是产出系统化、循证、来源可追溯的报告。

主要能力

  • 以文件系统作为工作记忆：抓取内容、提取笔记、来源元数据均保存到磁盘，而非保留在上下文中，从而保持上下文精简，并让研究可恢复、可搜索、可复用。
  • 目录结构固定为：research/{topic-slug}/ 下包含 plan.md（含子问题的研究计划）、sources-index.md（URL 登记表及元数据）、sources/（每个来源一个原始抓取文件）、notes/（按子问题提取的发现）、report.md（最终报告）。
  • 核心原则：积极写盘、选择性读回；原始抓取内容在提取发现后不再保留在上下文中。
  • 研究参数：广度（默认 3，范围 2-6）为每个子问题的并行搜索查询数；深度（默认 2，范围 1-4）为递归深化轮数。估算：广度=3、深度=2 约产生 12-20 次网络搜索、阅读 8-15 个页面、运行 3-8 分钟。快速事实核查可用广度=2、深度=1；穷尽式综述可用广度=5、深度=3。
  • 支持学术论文检索（OpenAlex API）、网络来源搜寻、数据来源搜寻、事实核查模式，以及本地文件系统检索（网络搜索前先检查已有研究）。

使用方式

工作流分为六个阶段：

  • 阶段 0 初始化：创建研究目录（mkdir -p research/{topic-slug}/sources research/{topic-slug}/notes）；先搜索本地文件系统，检查工作目录中 research/ 下的既往研究及相关文件，使用 grep、glob 或语义搜索（lss）；若已有相关研究则在其基础上继续，而非从零开始；初始化 sources-index.md 表格。
  • 阶段 1 规划：分析查询，识别核心研究问题、所需证据类型、潜在偏见；分解为 2-5 个可独立研究的子问题；写入 plan.md；创建待办清单跟踪每个子问题。
  • 阶段 2 搜索-阅读-提取循环：对每个子问题，生成 breadth 个不同查询（变化措辞、角度、来源类型、时效性），以 search_depth: "advanced" 批量搜索；对每个有希望的结果，先查 sources-index.md 避免重复抓取，批量抓取页面，立即将原始内容写入 sources/NNN-slug.md（含 URL、标题、抓取日期头部），提取关键发现追加到 notes/question-N.md（含关键主张、数据点、来源编号、方法学说明），更新 sources-index.md，然后释放上下文。递归深化：读取笔记评估覆盖度，识别缺口，生成后续问题；若 depth > 0，以 depth-1 和 ceil(breadth/2) 递归；若 depth == 0，进入下一子问题。
  • 阶段 3 综合：读取所有 notes/*.md（而非原始来源）；交叉引用主张，标记一致与矛盾之处；按来源质量解决矛盾（同行评审 > 政府数据 > 行业报告 > 新闻 > 博客；元分析 > 单项研究；多个独立来源 > 单一来源）；明确区分共识、争议与未知；检查偏见。
  • 阶段 4 报告生成：用笔记中的发现和 sources-index.md 的元数据编译 report.md，结构包括执行摘要、关键发现（带内联引用）、分析、局限与注意事项、结论（含置信度）、来源列表。引用在报告阶段从 sources-index.md 构建。
  • 阶段 5 收尾：保存 report.md；向用户报告主要结论（2-3 句）、来源数量、置信度、文件路径。

引用规则与科学严谨性

  • 每条事实性主张必须有引用，不得有无引用的断言。
  • 使用编号内联引用 [1][2] 映射到来源部分。
  • 绝不捏造来源；来源中的每个 URL 必须是实际访问并阅读过的真实页面。
  • 措辞精确时直接引用，使用 > 块引用。
  • 区分证据层级："研究表明……"（引用研究）、"根据[来源]……"（单一来源，需说明）、"证据表明……"（多个佐证来源）、"……仍有争议"（证据冲突）。
  • 每个来源标注日期，无日期写 "(n.d.)"；在参考文献中注明来源类型。
  • 科学严谨性标准包括：可证伪性（主动寻找反证）、可复现性（多个独立来源强于单一来源）、时效意识、相关与因果的区分、样本量与方法的标注、利益冲突的标注。

工具使用模式

  • 搜索始终使用 search_depth "advanced"，例如 web-search("topic aspect1 ||| topic aspect2 ||| topic counter-evidence", search_depth="advanced")。
  • 抓取时批量传入 URL，例如 scrape-webpage("https://source1.com/article, https://source2.com/study")。
  • 学术论文检索使用 OpenAlex API，资料给出多个 curl 示例，包括查找高被引论文、近期预印本、综述/调查论文、追踪引用链，均带 mailto=agent@kortix.ai 参数。
  • 网络来源搜寻、数据来源搜寻、事实核查模式均给出对应的搜索查询模板。
  • 本地文件系统搜索：grep -r "keyword" research/；语义搜索 lss "research question" -p /workspace --json -k 10。

适用场景

需要彻底、科学、求真式调研的任意主题；核查主张、寻找一手来源；撰写带引用的报告；快速事实核查；穷尽式文献综述；学术论文与数据来源检索。

限制与边界情况

  • 未找到好结果时，应说明搜索了什么以及证据不足，这本身是有效发现。
  • 高度技术性主题：同时搜索技术论文与通俗解释。
  • 快速演变主题：优先时效性，显著标注发布日期。
  • 争议性主题：呈现所有主要观点及证据，不做编辑性评论。
  • 付费墙来源：从摘要和二手报道中提取可用信息，注明全文不可访问。
  • 恢复既往研究：若研究目录已存在，读取现有计划、笔记和 sources-index，从上次中断处继续，而非重新开始。

关于该技能的收费、价格、平台支持等具体信息，资料中暂未提供。