名称： deep-research
描述： 一个综合性的研究框架，结合了网络搜索、内容分析、来源验证和迭代调查，可对任何主题进行深入研究。适用于需要进行多来源、交叉验证和结构化成果的全面研究场景。

深度研究框架

概述

深度研究技能提供了一种系统化的方法，用于对任何主题进行彻底调查。它结合了多种工具和方法来收集、分析、验证和综合信息。

核心组件

1. 研究规划

• 明确研究目标
• 识别关键问题
• 建立搜索标准
• 确定验证要求

2. 信息收集

• 多来源网络搜索
• 从多种格式中提取内容
• 验证来源多样性
• 评估时间相关性

3. 分析与综合

• 交叉引用多个来源
• 识别模式与矛盾点
• 评估来源可信度
• 系统化组织发现

4. 验证与核实

• 对照权威来源进行事实核查
• 交叉验证各项主张
• 识别潜在偏见
• 评估信息可靠性

研究工作流

第一阶段：初步调查

1. 主题分析
   - 明确研究范围
   - 识别关键概念和术语
   - 定义需要回答的具体问题

2. 广泛搜索
   - 使用 web_search 识别主要来源
   - 收集不同观点
   - 梳理可用信息全景

3. 来源优先级排序
   - 根据权威性和相关性对来源排序
   - 区分一手与二手来源
   - 记录发布日期和背景

第二阶段：深入探究

1. 详细内容提取
   - 使用 web_fetch 获取完整文章/页面
   - 系统地提取关键信息
   - 保持来源归属

2. 交叉引用分析
   - 比较多个来源的主张
   - 识别共识与分歧
   - 标记不一致之处以供进一步调查

3. 专家来源
   - 寻找学术论文、专家观点
   - 查找同行评审来源
   - 识别该领域的公认权威

第三阶段：综合与验证

1. 模式识别
   - 识别跨来源的一致主题
   - 突出分歧领域
   - 记录现有信息缺口

2. 事实核查
   - 对照权威来源交叉核对主张
   - 核实日期、数据和归属
   - 识别潜在错误信息

3. 偏见评估
   - 评估来源客观性
   - 识别潜在利益冲突
   - 考虑信息的时间背景

第四阶段：报告生成

1. 结构化摘要
   - 关键发现的执行摘要
   - 按主题组织的详细发现
   - 每项主张的支持证据

2. 来源评估
   - 来源可信度评估
   - 局限性识别
   - 不同主张的可信度等级

3. 遗留问题
   - 需要进一步调查的领域
   - 需要解决的矛盾信息
   - 当前知识缺口

工具集成

网络研究

• web_search: 初步广泛搜索以识别来源
• web_fetch: 从特定 URL 获取详细内容
• browser: 用于复杂网站或当 web_fetch 失败时

内容处理

• read: 处理下载内容或文档
• write: 创建结构化研究笔记
• edit: 完善和组织发现

记忆与组织

• memory_get / memory_search: 参考先前研究
• write: 创建持久性研究记录
• 为发现建立结构化文件组织

研究质量标准

来源多样性

• 在争议性话题上包含多种观点
• 平衡大众来源与学术来源
• 在相关时包含国际视角
• 尽可能寻找一手来源

时间相关性

• 对于快速变化的主题，优先考虑近期信息
• 为趋势分析考虑历史背景
• 记录信息发布时间
• 标记可能过时的信息

权威性评估

• 优先考虑同行评审的学术来源
• 考虑作者资历和机构隶属关系
• 检查潜在利益冲突
• 核实组织声誉

迭代研究方法

第一轮：总体概览

• 广泛搜索以了解主题全貌
• 识别关键术语、概念和利益相关者
• 建立初步研究问题

第二轮：聚焦调查

• 基于初步发现进行针对性搜索
• 深入探究特定方面
• 开始信息综合

第三轮：验证与完善

• 跨多个来源验证关键主张
• 解决矛盾点
• 基于证据完善理解

第四轮：综合与报告

• 将发现整合为连贯叙述
• 识别剩余不确定性
• 准备最终研究报告

输出结构

研究报告模板

# [研究主题] - 深度研究报告

## 执行摘要
[2-3 句话总结关键发现]

## 研究问题
[调查的具体问题]

## 方法论
[研究方法和使用工具的描述]

## 关键发现
[按主题组织的主要发现]

## 支持证据
[每项发现的证据及来源]

## 矛盾/争议点
[来源间的分歧领域]

## 来源可信度评估
[信息来源评估]

## 局限性
[研究中识别的局限性]

## 需进一步研究
[需要额外调查的问题]

使用场景

学术研究

• 文献综述
• 主题探索
• 来源验证

商业智能

• 市场分析
• 竞争研究
• 技术趋势

事实核查

• 主张验证
• 错误信息识别
• 来源可信度评估

个人学习

• 深度主题探索
• 概念澄清
• 问题解决

质量保证

• 始终对照多个来源验证关键主张
• 标记看似不可靠的信息
• 对耸人听闻的主张保持怀疑
• 优先考虑权威来源而非匿名来源
• 记录所有来源以备核查