用途：把斯坦福 OVAL 的 STORM 方法（NAACL 2024）拆成四个顺序提示词，在同一线程内依次执行，用于需要多角度理解的主题研究，而非快速事实查询或带引用的多源网络调研。
主要能力：阶段一多视角扫描，模拟实践者、学者、怀疑者、经济学家、历史学家五种视角，各给出核心立场、最强证据与独有观点；阶段二矛盾图谱，找出直接冲突、证据强弱、可化解最大矛盾的问题、全体共识与无人涉及的盲点；阶段三综合，输出一段话摘要、五项关键发现、隐藏联系、面向指定角色的可执行洞察与前沿问题；阶段四同行评审，对发现打分、指出最弱环节、偏见检查、缺失视角与总体评级。
使用方式：开始前需向用户获取 TOPIC，可选 ROLE（默认“a curious expert”），缺失则询问一次，不要猜测。四阶段必须顺序执行，不可跳过、重排或合并。可选用变体：先用 intelli_research 引入实时来源；或将五种人格拆为五个子代理并行。若需持久产物，写入 Research/STORM/[topic]-[YYYY-MM-DD].md。
适用场景：单一提示答案显得浅薄或片面时；需要以博士生方式理解主题时；决策、投资、谈判、写作、面试或演示之前；怀疑主流框架遗漏激励、怀疑者或历史时。
限制：不适用于快速事实查询（用 intelli_search）或需要引用的详尽多源网络调研（用 auto-research 或 deep-web-research）。STORM 自身不自我批判，来源偏见与事实误关联可能混入，故第四阶段用于自评。资料称多视角文章比单提示研究组织性高 25%、广度大 10%，此为文章对论文的总结，未独立验证。不得将简报当作定论，需保留置信度与偏见说明。来源代码为 github.com/stanford-oval/storm（MIT），在线版 storm.genie.stanford.edu（免费）。