关于 deep-research
deep-research 是用于深入调查主题并撰写带来源报告的技能，面向需要可靠研究材料的个人与团队。它引导用户界定范围、多渠道搜集和核验信息，再综合发现并按结构成文。
主要功能
- 01明确问题、深度、角度和受众
- 02搜索多种类型的信息来源
- 03交叉核对事实与日期
- 04综合规律和数据缺口
- 05按结构撰写带来源的报告
适用场景
- 01研究陌生的行业或主题
- 02准备研究报告或博客文章
- 03为投资者或合作伙伴材料搜集依据
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/deep-research确认已加载。
详细介绍
深度研究
深入研究一个主题。带回事实，而非空话。
适用场景
- 用户需要某个主题的真实数据
- 撰写研究报告或博客文章
- 需要了解一个新领域
- 为投资者或合作伙伴准备材料
流程
1. 确定范围
询问或确认：
- 问题是什么？
- 需要多深入？（快速浏览还是完整报告）
- 有没有特定角度？（技术、业务、用户行为等）
- 受众是谁？（自己、团队、投资者、公众）
2. 研究
进行多次网络搜索。查找：
- 行业报告和数据
- 学术论文或研究
- 新闻文章（过去 12 个月内）
- 专家观点和博客文章
- Reddit/HN/Twitter 讨论
- 公司博客和案例研究
3. 核实
- 对照不同来源核查数据
- 标出相互矛盾的数据
- 说明来源质量（新闻稿还是研究论文）
- 检查日期。标出超过 2 年的内容。
4. 综合分析
不要只是罗列发现。要串联信息：
- 这些事实综合起来说明了什么？
- 有什么规律？
- 数据中缺少什么？
- 有什么发现让你意外？
5. 撰写报告
结构：
- 要点速览 - 最多 3 句话
- 背景 - 读者理解主题所需的背景
- 主要发现 - 核心内容。按编号列出，并注明来源。
- 分析 - 这些发现意味着什么。给出你的看法。
- 待解问题 - 我们仍然不知道什么
- 来源 - 列出每个链接，并注明日期和来源名称
规则
- 每项论断都需要来源
- 与其编造，不如说“我找不到关于 X 的数据”
- 纳入彼此不一致的观点
- 个人观点只放在“分析”部分，不要放在“主要发现”中
- 如果用户要求快速研究，跳过步骤 3-4
注意事项
- 过时数据会损害可信度。 2021 年的市场规模报告在 2026 年毫无用处。务必检查发布日期。标出任何超过 18 个月的内容。
- 新闻稿不是研究。 公司公告属于营销内容。要与第三方来源、财务文件或用户数据交叉核实。
- 来源之间相互矛盾是特点，不是缺陷。 两份报告意见不一时，有意思的分析往往就在其中。不要只选一份。
- “我找不到数据”也是有效发现。 不要用猜测填补空白。如果数据不存在，就如实说明——这对用户很有帮助。
- 综合分析胜过摘要。 罗列 10 项发现不算研究。要串联信息——有哪些规律？这说明了什么？
输出
保存到项目的 02-research/ 文件夹。
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