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aliyun-qwen-deep-research

aliyun-qwen-deep-research

github.com/cinience生产力39661 次安装11 周前更新
代码仓库

关于 aliyun-qwen-deep-research

用于运行多阶段深度研究流程的技能，面向需要结构化研究报告而非单轮对话的用户。它支持流式输出、附件，并提供可用于 MCP 工具调用的指定模型快照。

主要功能

  1. 01按主题开展多阶段研究
  2. 02流式返回研究进度与报告
  3. 03附加图像 URL 和上下文
  4. 04选择支持 MCP 工具调用的模型快照

适用场景

  1. 01围绕明确主题生成结构化研究报告
  2. 02使用模型快照进行可复现评测
  3. 03为研究任务补充图像与相关背景

MCP 相关

模型快照 `qwen-deep-research-2025-12-15` 支持 MCP 工具调用。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-qwen-deep-research

安装后在 Claude Code 中输入/aliyun-qwen-deep-research确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
sources.md
scripts/
prepare_deep_research_request.py

详细介绍

类别：provider

Model Studio Qwen Deep Research

验证

mkdir -p output/aliyun-qwen-deep-research
python -m py_compile skills/ai/research/aliyun-qwen-deep-research/scripts/prepare_deep_research_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-deep-research/validate.txt

通过标准：命令以状态码 0 退出，并生成 output/aliyun-qwen-deep-research/validate.txt。

输出与证据

  • 将研究目标、确认答案、规范化请求载荷和最终报告快照保存在 output/aliyun-qwen-deep-research/ 下。
  • 每次保存的运行记录都保留确切的模型、区域和 enable_feedback 设置。

当用户需要多阶段深度研究工作流，而非单次聊天补全时，请使用此技能。

关键模型名称

使用以下确切模型字符串之一：

  • qwen-deep-research
  • qwen-deep-research-2025-12-15

选择指南：

  • 当前主线模型请使用 qwen-deep-research。
  • 需要支持 MCP 工具调用且可复现性更强的快照时，请使用 qwen-deep-research-2025-12-15。

前提条件

  • 在虚拟环境中安装 SDK：
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • 在环境中设置 DASHSCOPE_API_KEY，或将 dashscope_api_key 添加到 ~/.alibabacloud/credentials。
  • 此模型目前适用于中国大陆（北京）区域，并使用独立于 OpenAI 兼容模式的 API 格式。

规范化接口（research.run）

请求
  • topic（字符串，必填）
  • model（字符串，可选）：默认为 qwen-deep-research
  • messages（array，可选）
  • enable_feedback（bool，可选）：默认为 true
  • stream（bool，可选）：必须为 true
  • attachments（array，可选）：图片 URL 和相关上下文
    响应
    • status（字符串）：阶段状态，例如 thinking、researching 或 finished
    • text（字符串，可选）：流式内容片段
    • report（字符串，可选）：最终结构化研究报告
    • raw（object，可选）

    快速开始

    python skills/ai/research/aliyun-qwen-deep-research/scripts/prepare_deep_research_request.py \
  --topic "Compare cloud video generation model trade-offs for marketing automation." \
  --disable-feedback

    操作指南

    • 输出仅支持流式传输。
    • 初始主题应具体且范围明确；宽泛的主题可能会触发冗长的迭代搜索计划。
    • 如果模型提出后续问题，而你已知相关约束，请明确作答，以免浪费轮次。
    • 需要稳定的评估运行或 MCP 工具调用支持时，请使用快照模型。

    输出位置

    • 默认输出：output/aliyun-qwen-deep-research/requests/
    • 使用 OUTPUT_DIR 覆盖基础目录。

    参考资料

    • references/sources.md

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