↑

深度调研工作流v1.0.0

deep-research13 KB

通过 `/research`、`/research-deep`、`/research-report` 三条核心命令,完成从大纲生成、并行搜索到报告汇出的完整调研闭环。适合需要系统性收集与比对信息的学术综述、技术选型或竞品分析场景,触发关键词如「帮我调研」「深度研究」「出一份报告」。

0 0 0 0 更新于 2026-10-28 14:13

免责声明:本站部分 Skill 来源于公开渠道,使用前请注意识别相关风险,内容版权归原作者所有,如 Skill 涉及版权问题,请在线反馈,核实后予以下架处理。

概述

本 Skill 提供人机协作的结构化深度调研能力,将传统分散的搜索任务拆解为可复用的流水线。用户以 /research <主题> 启动后,系统自动生成调研大纲(outline.yaml)与字段定义(fields.yaml),经用户确认后进入 /research-deep 并行搜索阶段,由多个专业搜索代理分头抓取学术文献、中文技术社区、GitHub 仓库、Stack Overflow 等渠道信息,最终通过 /research-report 汇总为结构化的 Markdown 报告。全程产出物按统一目录归档,支持中途追加条目或字段,便于长期跟踪与迭代更新。

技能包含

  • SKILL.md:技能主说明,含核心命令定义与工作流(本文件)
  • agents/web-search-agent.md:通用搜索代理主控逻辑
  • agents/web-search-modules/:5 个专业搜索策略模块
    • academic-papers.md:学术论文检索策略
    • chinese-tech.md:中文技术社区定向搜索
    • general-web.md:通用网页搜索
    • github-debug.md:GitHub 代码与 issue 排查
    • stackoverflow.md:Stack Overflow 技术问答抓取
  • agents/web-search-opencode.md:开源代码专项搜索
  • _skillhub_meta.json:Skill 元数据配置

核心能力

  • 大纲驱动:输入主题即生成结构化调研框架(条目 + 字段),避免搜索偏离
  • 并行深搜:多搜索代理同时作业,按字段维度分项抓取,提升信息覆盖度
  • 多源聚合:整合学术、中文技术、通用网页、GitHub、Stack Overflow 五类信源
  • 报告汇出:自动将分散结果整合为可读 Markdown 报告,保留数据来源追溯
  • 增量扩展:支持中途追加调研条目或字段,适配需求变化

应用场景

用户怎么说本技能做什么
"帮我调研 AI Agent 2025 的现状"启动 /research 生成大纲,确认后并行搜索,输出完整报告
"对比 PyTorch 和 JAX 的性能与生态"构建技术选型调研框架,分头抓取 Benchmark 数据与社区活跃度,生成对比报告
"追加一下多模态 Agent 的最新进展"用 /research-add-items 扩展条目,补充搜索后更新报告
"这个框架 GitHub issue 里有没有已知 bug"触发 github-debug 搜索模块,定向排查仓库 issue 与 PR 记录