deep-research

深度研究 · Deep Research

核心用途

通过结构化流程交付带引用追踪的研究报告，并持久化证据、管理来源身份、逐项核验主张，以及渐进式管理上下文。

自主性原则： 独立运作。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。对于影响重大的假设，应在引言和方法论中明确说明，而不是默认处理。

触发条件

在以下情况启用

• 用户需要多来源研究、引用追踪、证据持久化和结构化报告生成，例如“深度研究”“全面分析”“研究报告”。
• 用户要求“比较 X 和 Y”“分析趋势”或回顾“技术发展现状”，包括技术比较、市场分析和多视角调查。
• 用户需要涵盖 GitHub 和其他开源代码托管平台的实现方案，例如“开源解决方案”或“开源方案”。

在以下情况不要启用

• 只需简单查询，或通过 1-2 次搜索即可回答的问题；直接使用网络搜索。
• 调试；使用标准工具。
• 需要快速回答的时效性查询。

依赖项

• lov-dev-blog 负责 Skill Publisher 网站博客发布规范。 deep-research 负责研究生成和核验；最终发布到 blog_posts 时必须遵循 dev-blog 自动化语义。

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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： 技术类查询 = 面向技术受众。比较 = 观点平衡。趋势 = 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	是	是	是	是
2	规划	-	是	是	是
3	检索	是	是	是	是
4	三角验证	-	是	是	是
4.5	大纲优化	-	是	是	是
5	综合整理	-	是	是	是
6	批判评估	-	-	是	是
7	优化	-	-	是	是
8	打包	是	是	是	是

注意： 第 3-5 阶段按章节构成证据循环（检索 → 证据存储 → 优化大纲 → 起草 → 核验主张 → 必要时增量检索），而非严格依次执行的阶段关卡。

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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，查看详细的阶段说明
2. 阶段 8（报告）： 加载 report-assembly.md，了解渐进式生成流程
3. HTML/PDF 输出： 加载 html-generation.md
4. 质量检查： 加载 quality-gates.md
5. 实现/工具研究： 加载 open-source-solutions.md
6. 比较/选择/采用研究： 加载 decision-guides.md
7. 长篇报告（超过 18K 个单词）： 加载 continuation.md
8. 图表、照片、地图和示意图（每份标准及以上级别的报告）： 在阶段 8 之前加载 rich-media.md，并结合大纲规划图表清单

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] --embed-images
• python scripts/validate_open_source_solutions.py --artifact [open_source_solutions.jsonl] --report [report.md] --strict
• python scripts/validate_decision_guide.py --report [report.md] --strict

报告发布后流程（Skill Publisher）：

• 这是必需的完成门槛，而非可选的后续步骤。在同步命令成功执行或报告了明确的同步错误之前，不要发送可发布报告的最终答复。
• 阶段 8 成功生成 Markdown 报告后，除非用户明确表示“private”“do not publish”“不要发布”或类似意思，否则自动将其发布到 Skill Publisher 博客系统。
• 此门槛依赖于 lov-dev-blog。以下网站同步命令是研究类产物的 dev-blog 发布约定。
• 使用生成的 Markdown 文件路径作为事实来源： cd ${SKILL_WORKSPACE_ROOT}/coding/web && pnpm run sync:research -- [markdown_path]
• 如果生成了多个 Markdown 报告，或无法确定 Markdown 的确切路径，则运行： cd ${SKILL_WORKSPACE_ROOT}/coding/web && pnpm run sync:research -- --limit 5
• 发布规则由 lov-dev-blog 负责，并由网站同步脚本执行：
  • 新报告将成为公开的详情页（is_visible=true）。
  • 默认情况下，新报告会显示在 /blog 索引中（show_in_index=true）。
  • 重新同步现有报告时，也会将其加入索引，除非明确将其隐藏。
  • 已发布的报告应包含封面；如果 Markdown 产物未提供封面 URL，网站同步脚本可能会自动生成并上传封面。
• 向用户提供格式如下的最终公开 URL： https://lovstudio.ai/blog/[slug]
• 在最终答复中用一行注明发布状态：Published to Skill Publisher: yes/no；若已发布，还要提供公开 URL。
• 如果同步命令因网站路径、环境或数据库架构不可用而失败，请保留已完成的研究产物，并提供确切的同步错误以及重新运行命令。

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输出约定

必需章节：

• 执行摘要（200–400 词）
• 引言（范围、方法、假设）
• 主要分析（4–8 项发现，每项 600–2,000 词，并附引用）
• 决策指南（比较、选择、采购、架构选择或采用报告必需；置于详细发现之前）
• 开源解决方案全景（主题涉及软件、工具、自动化、实施或可部署解决方案时必需）
• 图表（标准及以上模式必需：快速模式 ≥1 张、标准模式 ≥3 张、深度模式 ≥5 张、超深度模式 ≥8 张）：一手照片、基于引用数据制作的图表、结构／流程／时间线图和地图；每张图都要有替代文本以及带编号和来源的说明；参见 rich-media.md
• 综合与洞见（模式、影响）
• 局限与注意事项
• 建议
• 参考文献（完整——涵盖每一条引用，不得使用占位符）
• 方法论附录

输出文件（均存放于 ~/Documents/[Topic]_Research_[YYYYMMDD]/）：

• Markdown（主要信息源）
• sources.jsonl —— 含规范 ID 的稳定来源注册表
• evidence.jsonl —— 仅追加的证据存储，包含引文和定位信息
• claims.jsonl —— 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
• figures/ —— Markdown 报告通过相对路径引用的图表文件（照片须移除 EXIF 信息）
• open_source_solutions.jsonl —— 适用于实施／工具研究的规范仓库注册表；每行一个已核实的仓库
• HTML（McKinsey 风格，自包含并嵌入图表，自动打开）
• PDF（适合专业打印，自动打开）

质量标准：

• 来源不少于 10 个；每项主要主张至少 3 个来源（来源须相互独立，不能只看数量）
• 所有事实性主张均须紧随引用 [N]，并由 evidence.jsonl 中的证据支持
• 必须核验主张支持情况；不得交付任何缺乏支持的事实性主张
• 适用的比较／选择报告必须将决定性约束转化为带明确终点建议的分支决策流程，并提供文字版替代方案；仅有评分表不合格
• 适用的实施／工具报告必须检索 GitHub 及其他相关代码托管平台，检查 README 声明以外的仓库证据，发布带链接的比较表，并持久化 open_source_solutions.jsonl；若无符合条件的仓库，须明确记录无结果
• 多媒体内容：根据证据所能支持的范围，尽可能纳入有证据支撑的视觉材料；优先使用一手视觉材料和依据引用数据制作的图表；不得热链或嵌入未获授权的第三方图片；不得将 AI 生成的图像冒充真实图像
• 不得使用占位符或伪造的引用
• 以正文为主（≥80%），谨慎使用项目符号

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运行时上下文（共享）

运行前读取此 Skill 包的 skill.yaml，由宿主提供 skill-runtime/v1 上下文。字段解析顺序为：当前请求、项目上下文、个人 Preferences、品牌 Profile、通用默认值。Profile 来自共享的 user-profile/v1，本 Skill 的长期记录只写入 skills.deep-research.records。

• 只使用 Manifest 声明的字段；Profile 保存公开品牌事实，Preferences 保存个人工作偏好。
• required: true 字段缺失时，按 Manifest 的问题配置向用户提出一个聚焦问题；用户明确同意后再保存回答。
• 报错提供可复制的 context_id、字段路径与来源，诊断内容避开秘密、完整私人路径和原始配置。

通用反馈闭环

用户在 Skill 驱动任务中提出修改意见时，继续当前产物前必须执行：

1. 先判断意见是 task-specific（仅本次）还是 reusable（可跨任务复用）。
2. task-specific 只修改当前任务，不改 Skill。
3. reusable 先确定作用域：领域规则先更新对应 canonical Skill；适用于所有 Skill 的规则先更新共享规范。
4. 完成规则更新、版本、lint 与分发核验后，再把修改应用到当前任务。
5. reusable 修改会使此前的“确认”“继续”“发吧”失效；完成当前产物修改和回读后必须停下，等待用户下一步指示，不自动进入发布、提交或其他外部写入。