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anycap-deepresearch

anycap-deepresearch

github.com/anycap-ai生产力46751 次安装1 周前更新
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关于 anycap-deepresearch

anycap-deepresearch 是一项用于开展多来源研究的技能，涵盖问题澄清、资料收集、验证、综合与报告交付，并以 anycap 为工作流程基础。

主要功能

  1. 01五阶段研究流程
  2. 02强制澄清研究问题
  3. 03多来源收集与事实核验
  4. 04保存证据和研究笔记
  5. 05撰写带来源的报告与图表
  6. 06交付至 Drive 或网页

适用场景

  1. 01准备竞争或市场分析
  2. 02开展文献综述或技术调查
  3. 03研究需要交叉核实的主题

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch

安装后在 Claude Code 中输入/anycap-deepresearch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。

references/
01-plan.md
02-gather.md
03-analyze.md
04-synthesize.md
05-deliver.md

详细介绍

AnyCap 深度研究

开始前请通读此文件。 本文件定义了从规划到综合的多来源研究工作流。

针对任何主题开展全面的多来源研究。广泛收集信息，严格核实主张，并综合整理成一份精良且来源可靠的报告。

深入思考。广泛检索。核实一切。清晰交付。

开始之前

采取任何行动前，请阅读全部五个参考文件。 了解完整流程可避免徒劳，并确保研究全面。

  1. 阅读此文件（SKILL.md），了解概述和原则
  2. 按顺序阅读每份参考文件：
  3. 然后开始第 1 阶段：规划

CLI 命令的详细用法（标志、输出格式、jq 模式），请参阅 anycap-cli 技能及其参考文件。

前提条件

  • 已安装并完成身份验证的 anycap CLI（运行 anycap status 进行验证）
  • 用于存放中间文件的本地工作目录

何时使用此技能

  • 深度研究、研究报告或任何主题的深入探讨
  • 竞争分析、市场研究、技术比较
  • 文献综述或最新研究成果调查
  • 需要交叉参考多个来源的调查研究
  • 单次搜索无法满足需求的任何任务

研究流程

遵循以下研究流程。必须向用户澄清——不得跳过。

graph LR
    A["Preliminary Search<br/>(optional)"] --> B[Clarify with User]
    B --> C[Plan]
    C --> D[Gather]
    D --> E[Analyze]
    E --> F[Synthesize]
    F --> G[Deliver]
    E -->|gaps found| D

流程从可选的初步搜索开始，以建立背景；随后必须与用户澄清，之后再自主执行。

每个阶段的详细指南见参考文件：

  1. 规划 -- 初步搜索（可选）、与用户澄清（必须）、设计搜索策略、设置工作区
  2. 收集 -- 执行搜索、抓取网页、下载并保存所有原始材料
  3. 分析 -- 交叉核实主张、评估来源质量、找出信息缺口
  4. 综合 -- 撰写报告，并妥善标注来源、配上插图
  5. 交付 -- 保存到 Drive、发布为网页，或两者兼做

人机协同

此技能会在关键决策点让用户参与：

  1. 研究开始前 -- 澄清研究问题、确认子问题、商定交付格式，并询问是否允许生成图像。参见 01-plan.md。
  2. 综合过程中 -- 在将所有下载和生成的图像纳入报告之前，请亲自检查（通过 anycap actions image-read）。参见 04-synthesize.md。

不要跳过初步澄清。与用户进行 2 分钟的交流，就能避免花费一小时开展方向错误的研究。

研究开始后（从第 2 阶段起），请自主开展工作。 在收集、分析或综合过程中，不要打断用户提问。根据第 1 阶段确定的偏好做出最佳判断。如果遇到模糊之处，请记入研究日志，并依据现有最佳证据予以解决。

核心原则

深入研究，不要吝惜投入。 根据需要进行尽可能多的搜索和抓取，以生成全面的报告。研究的广度和深度决定报告的质量。

保存所有内容。 将中间结果（搜索输出、抓取的页面、事实依据搜索的回复、笔记）写入本地文件。这些内容是用于交叉验证和注明来源的证据基础。

核实，不要臆测。 通过多个独立来源交叉核对重要说法。如果来源之间存在冲突，应进一步调查，而不是任选其一。

并行搜索。 如果子问题彼此独立，应同时运行多项搜索，而不是依次进行。这样能更快获得结果，也能提供更多交叉参考材料。

复杂问题优先使用 AI Grounded 搜索。 Grounding 搜索（--prompt）会综合多个来源并提供引用。对于适合多来源综合的问题，应充分使用。查找特定页面和数据点时，使用常规搜索（--query）。

图表使用 mermaid。 如果报告需要架构图、流程图、时间线或对比图，请在 Markdown 中使用 mermaid 语法。Drive 和 Page 都能原生渲染 mermaid。将 mermaid 图表纳入最终报告前，请务必确认其能正确渲染（参见 04-synthesize.md）。

优先使用原始图片。 如果来源提供了相关图片、图表或屏幕截图，请下载并使用原始素材。只有在需要解释概念、将数据汇总为可视化内容，或比来源材料更清晰地表达信息时，才生成图片。生成的图片不得歪曲或偏离来源材料。

快速参考

工具用途
anycap search --query "..."查找相关主题的页面
anycap search --query "..." --no-crawl快速浏览：仅显示标题和 URL
anycap search --prompt "..."提供引用的 AI Grounded 答案
anycap crawl <url>将网页读取为 Markdown
anycap image generate ...创建说明性插图
anycap drive upload ...将文件存储到云端
anycap drive share ...生成可分享的链接
anycap page deploy ...发布为网页

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