deep-research

深度研究

采用系统化方法，运用所有可用工具开展全面、准确的研究。正确性优先于速度。

核心原则

1. 必须使用多个来源 — 重要论断绝不能只依赖单一来源
2. 交叉核对所有信息 — 确认独立来源对事实的表述一致
3. 必须引用来源 — 每项论断都必须有来源；不得提出无来源支持的断言
4. 承认不确定性 — 来源相互矛盾或可靠性较低时，必须明确说明
5. 优先采用一手来源 — 官方文档 > 博文 > 论坛回答 > AI 生成内容

可用研究工具

根据研究主题组合使用以下工具：

工具	最适用场景	局限性
WebSearch	时事、最新信息、广泛发现主题	结果可能过时，且受 SEO 影响
WebFetch	阅读特定 URL、提取详细内容	需要已知 URL
Playwright browser	交互式网站、付费内容（已登录时）、复杂导航	速度较慢，需要更多令牌
Context7/MCP docs	库和框架文档	仅涵盖已编入索引的库
OpenAI docs MCP	OpenAI API 相关内容	仅限 OpenAI
Grep/Glob/Read	代码库研究、查找实现	仅限本地文件

研究工作流

阶段 1：定义范围

开始研究前，明确：

1. 核心问题 — 需要解答哪些具体问题？
2. 所需深度 — 概览还是全面深入研究？
3. 时效性要求 — 时效性是否至关重要？（API 版本、时事等）
4. 权威来源 — 哪些来源可以作为定论？

如果范围不明确，请提出澄清问题。存在多种可能的研究方向时，使用 AskUserQuestion 提供结构化选项。

阶段 2：发现来源

广泛搜索相关来源：

1. WebSearch with multiple query variations
   - Try 3-5 different phrasings of the core question
   - Include technical terms AND plain language
   - Search for "[topic] official documentation"
   - Search for "[topic] research paper" or "[topic] study"

2. Identify authoritative sources from results
   - Official documentation sites
   - Academic papers / research institutions
   - Industry standards bodies
   - Recognized experts in the field

3. Check specialized tools
   - Context7 for library/framework docs
   - OpenAI docs MCP for OpenAI-specific topics
   - GitHub/codebase for implementation details

来源发现启发式：

• 政府和学术域名（.gov、.edu、.ac.uk）通常更准确
• 项目的官方文档是该项目的权威来源
• Wikipedia 是起点，而非终点 — 请追溯其引用的来源
• Stack Overflow 的回答需要验证；请检查投票数和日期
• 对内容农场和经过 SEO 优化的清单文章保持警惕

阶段 3：深入阅读

针对每个有希望的来源：

1. 获取完整内容 — 使用 WebFetch 或浏览器获取全文
2. 提取关键论断 — 记录具体事实、数据、日期和引文
3. 记录来源元数据 — 作者、日期、组织和潜在偏见
4. 识别引用来源 — 该来源引用了哪些来源？
5. 标记冲突 — 是否与其他来源矛盾？

不同来源类型的阅读策略：

来源类型	策略
文档	完整阅读相关章节；记录版本和日期
研究论文	依次阅读摘要、结论和方法
新闻文章	检查发布日期、作者资历和引用来源
博文	独立验证论断；记录作者的专业背景
论坛/问答	检查回答日期、投票数和是否被采纳；独立验证

阶段 4：交叉验证

针对每项主要论断：

1. 寻找 2 个以上独立来源 — 来源之间不得相互引用
2. 检查冲突 — 记录来源之间的任何分歧
3. 优先采用较新的来源 — 适用于快速演变的主题
4. 按权威性赋予权重 — 一手来源 > 二手来源 > 三手来源

冲突处理：

• 来源存在分歧时，附上引用并报告所有观点
• 调查分歧原因（背景不同、信息过时、定义不同）
• 如果某个来源明显更权威，请说明
• 绝不要默默选择其中一种说法

阶段 5：综合与输出

清晰地组织研究结果：

## Research Summary: [Topic]

### Key Findings

1. **[Finding 1]**
   - [Specific fact with citation]
   - [Supporting evidence]
   - Confidence: High/Medium/Low
   - Sources: [1], [2]

2. **[Finding 2]**
   ...

### Conflicts & Uncertainties

- [Area of disagreement]: Source A claims X [1], while Source B claims Y [2]. [Analysis of why they differ]

### Source Quality Assessment

| # | Source | Type | Authority | Recency | Notes |
|---|--------|------|-----------|---------|-------|
| 1 | [URL] | Official docs | High | 2024-01 | Primary source |
| 2 | [URL] | Research paper | High | 2023-06 | Peer-reviewed |
| 3 | [URL] | Blog | Medium | 2024-03 | Author is [expert] |

### Gaps & Limitations

- [What couldn't be verified]
- [Areas needing more research]

### Citations

[1] [Full citation with URL]
[2] [Full citation with URL]
...

置信度等级

为每项发现指定置信度：

等级	标准
高	3 个或更多独立的权威来源一致；没有冲突
中	2 个来源一致，或 1 个高度权威的来源；存在轻微冲突
低	仅有单一来源，或来源之间存在重大冲突
不确定	来源之间存在重大冲突；无法确定事实

始终明确说明置信度。“我不确定”也是有效的研究结论。

引用格式

使用带编号参考的行内引用：

The API rate limit is 60 requests per minute [1], though this can be increased
for enterprise accounts [2].

---
[1] OpenAI API Documentation, "Rate Limits", https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits, accessed 2024-01-15
[2] OpenAI Enterprise FAQ, https://openai.com/enterprise, accessed 2024-01-15

引用必须包含：

• 来源名称／标题
• URL（如果是网络来源）
• 访问日期（如果是网络来源）
• 发布日期（如果有）

特殊研究场景

快速发展的主题（AI、加密货币等）

• 优先选择最近 6 个月内的来源
• 查看官方变更日志和发行说明
• 注明信息可能已过时的情况
• 考虑使用浏览器直接检查当前状态

有争议的主题

• 引用各方资料，呈现多种观点
• 指出各方最有力的论据
• 说明来源可能存在的偏见及其原因
• 除非证据压倒性地支持某一方，否则不要选边站

技术实现问题

• 首先查阅官方文档（Context7、MCP 服务）
• 在 GitHub 中查找示例代码
• 尽可能根据实际行为进行验证
• 注明因版本而异的差别

比较研究（“X 与 Y”）

• 对所有选项使用相同的评估标准
• 尽可能查找直接进行比较的来源
• 检查是否存在偏见（例如由供应商赞助的比较）
• 说明各选项的优化方向

应避免的反模式

反模式	问题所在	应采取的做法
单一来源	无法验证	始终寻找 2 个或更多来源
未引用的说法	无法核实	每项事实都需要来源
认为第一个搜索结果就是最佳结果	SEO ≠ 准确性	评估来源质量
忽略冲突	掩盖不确定性	报告所有观点
过时来源	信息会过时	检查发布日期
轻信 AI 摘要	可能产生幻觉	查阅一手来源
过早停止	信息不完整	持续研究，直到收益递减

完成标准

满足以下条件时，研究即告完成：

1. 核心问题已通过引用作答
2. 关键说法已由 2 个或更多独立来源核实
3. 已明确说明冲突和不确定性
4. 已评估所有引用来源的质量
5. 已为各项发现指定置信度等级
6. 已记录缺口和局限性

参考文件

有关特定场景的详细指南：

• 来源评估标准 — 如何评估来源的可靠性
• 搜索策略 — 针对不同领域的高级查询技巧