deep-research

深度研究

核心用途

通过包含证据持久化、来源身份管理、主张级验证和渐进式上下文管理的结构化流程，提供带引用追踪的研究报告。

自主性原则： 独立开展工作。根据上下文推断假设。只有遇到关键错误或无法理解的查询时才停止。在引言和方法论中明确说明影响重大的假设，而不是默默采用默认值。

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决策树

Request Analysis
+-- Simple lookup? --> STOP: Use WebSearch
+-- Debugging? --> STOP: Use standard tools
+-- Complex analysis needed? --> CONTINUE

Mode Selection
+-- Initial exploration --> quick (3 phases, 2-5 min)
+-- Standard research --> standard (6 phases, 5-10 min) [DEFAULT]
+-- Critical decision --> deep (8 phases, 10-20 min)
+-- Comprehensive review --> ultradeep (8+ phases, 20-45 min)

默认假设： 技术查询面向技术受众。比较应保持平衡。趋势关注最近 1-2 年。

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工作流概览

阶段	名称	快速	标准	深度	超深度
1	界定范围	Y	Y	Y	Y
2	制定计划	-	Y	Y	Y
3	检索	Y	Y	Y	Y
4	三角验证	-	Y	Y	Y
4.5	优化大纲	-	Y	Y	Y
5	综合	-	Y	Y	Y
6	评析	-	-	Y	Y
7	精炼	-	-	Y	Y
8	整理成稿	Y	Y	Y	Y

注意： 阶段 3-5 按章节组成证据循环（检索 → 证据库 → 优化大纲 → 起草 → 验证主张 → 必要时增量检索），而非严格的顺序关卡。

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执行

调用时，加载相关参考文件：

1. 阶段 1-7： 加载 methodology.md，查看各阶段的详细说明
2. 阶段 8（报告）： 加载 report-assembly.md，了解渐进式生成
3. HTML/PDF 输出： 加载 html-generation.md
4. 质量检查： 加载 quality-gates.md
5. 长篇报告（>18K 字）： 加载 continuation.md

模板：

• 报告结构：report_template.md
• HTML 样式：mckinsey_report_template.html

脚本：

• python scripts/validate_report.py --report [path]
• python scripts/verify_citations.py --report [path]
• python scripts/md_to_html.py [markdown_path]

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输出规范

必需章节：

• 执行摘要（200-400 字）
• 引言（范围、方法论、假设）
• 主要分析（4-8 项发现，每项 600-2,000 字，并附引用）
• 综合与洞见（模式、影响）
• 局限与注意事项
• 建议
• 参考文献（完整——包含每一处引用，不得使用占位符）
• 方法论附录

输出文件（均保存到 ~/Documents/[Topic]_Research_[YYYYMMDD]/）：

• Markdown（主要事实来源）
• sources.jsonl — 包含规范 ID 的稳定来源注册表
• evidence.jsonl — 仅追加的证据库，包含引文和定位信息
• claims.jsonl — 包含支持状态的原子化主张台账
• run_manifest.json — 查询、模式、假设、提供方配置
• HTML（麦肯锡风格，自动打开）
• PDF（专业打印版，自动打开）

质量标准：

• 10 个以上来源，每项主要主张至少 3 个来源（按来源簇相互独立，而非只看数量）
• 所有事实性主张均须紧跟引用 [N]，并在 evidence.jsonl 中提供证据支持
• 必须验证主张支持情况：不得交付任何缺乏支持的事实性主张
• 不得使用占位符，不得捏造引用
• 以正文为主（>=80%），谨慎使用项目符号

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适用场景 / 不适用场景

适用： 全面分析、技术比较、前沿技术综述、多视角调查、市场分析。

不适用： 简单查询、调试、仅需 1-2 个搜索结果的问题、需要快速回答且时效性强的查询。