research

研究技能

借助 Tavily 集成进行工具辅助研究。利用 AI 优化的网页搜索，将基础问题转化为全面的搜索策略。

设置

此技能包含一个打包的 Tavily CLI 脚本，位于 scripts/tavily-cli.ts。

要求

1. Deno - 从 https://deno.land 安装
2. Tavily API Key - 在 https://tavily.com 获取（提供免费套餐）

配置

设置你的 API 密钥：

export TAVILY_API_KEY="your-key-here"

创建一个别名以便使用（添加到你的 shell 配置文件中）：

# Adjust path to where this skill is installed
alias tavily='deno run --allow-net --allow-env /path/to/skills/research/scripts/tavily-cli.ts'

或直接运行：

deno run --allow-net --allow-env ./scripts/tavily-cli.ts "your query"

以下命令默认已配置别名 tavily。

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快速参考

常用命令

# Basic search
tavily "your query"

# With AI answer summary
tavily "your query" --answer

# Deep search with more results
tavily "your query" --depth advanced --results 10 --answer

# News/recent content
tavily "your query" --topic news --time week

# Exclude familiar sources to find new perspectives
tavily "your query" --exclude wikipedia.org,reddit.com

阶段概览

阶段	类型	目的
0	手动	分析主题，设定范围
1	Tavily	发现专家术语
2	Tavily	基础搜索
3	Tavily	寻找不同观点
4	手动	综合研究发现

范围 → Tavily 深度

决策影响	Tavily 设置
低，可逆	--depth basic --results 3
中等	--depth basic --results 5 --answer
高，不可逆	--depth advanced --results 10 --answer

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阶段 0：分析

目标：在搜索前梳理主题，避免搜索缺乏重点或范围不匹配。

范围校准

搜索前，评估决策影响：

决策类型	所需置信度	研究深度
可逆、影响较低	60-70%	快速浏览（几分钟）
可逆、影响中等	75-85%	掌握基本知识
不可逆、影响中等	85-90%	扎实理解
不可逆、影响较高	90-95%	深入掌握

分析模板

# Research Analysis: [Topic]

## Core Concepts
- **Primary terms:** [Key terms requiring definition]
- **Terminology variants:** [Synonyms, jargon, historical terms]
- **Ambiguous terms:** [Terms with multiple meanings]

## Stakeholders
- **Primary actors:** [Who is directly involved?]
- **Affected groups:** [Who bears consequences?]
- **Opposing interests:** [Who benefits from different outcomes?]

## Temporal Scope
- **Historical origins:** [When did this begin?]
- **Key transitions:** [What changed and when?]
- **Current state:** [What's happening now?]

## Domains
- **Primary field:** [Main discipline]
- **Adjacent fields:** [Related disciplines]

## Controversies
- **Active debates:** [What's contested?]
- **Competing frameworks:** [Different ways of understanding]

阶段 0 检查清单

• 已确定主要术语
• 已列出潜在利益相关方
• 已评估决策影响
• 已确定适当的研究深度

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阶段 1：词汇发现

目标：发现专家术语，以获取更深入的搜索结果。

词汇为何重要

• 外行术语 → 入门材料
• 专家术语 → 研究资料、细致分析
• 跨领域术语 → 连接不同研究领域

用于发现词汇的 Tavily 命令

发现需求	命令
专家术语	tavily "[topic] terminology experts" --answer
学术术语	tavily "[topic] academic research terminology" --answer
跨领域同义词	tavily "[topic] also known as called" --answer
历史术语	tavily "[topic] history original term" --answer

词汇发现流程

1. 运行初步术语搜索：

   tavily "[topic] terminology" --answer --results 5
   

2. 从结果中记录：

   • 专家术语（技术词汇）
   • 外行术语（大众／入门用语）
   • 跨领域对应词

3. 更新词汇映射（见下方模板）

4. 使用专家术语重新运行搜索：

   tavily "[expert-term]" --answer
   

5. 比较结果质量——专家术语应能找到更深入的内容

词汇映射模板

## Core Terms
| Term | Domain | Depth Level |
|------|--------|-------------|
| [expert term] | [field] | Expert |
| [outsider term] | General | Introductory |

## Cross-Domain Synonyms
| Concept | Terms by Domain |
|---------|-----------------|
| [concept] | Field A: [term], Field B: [term] |

## Depth Indicators
| Level | Terms | What They Surface |
|-------|-------|-------------------|
| Introductory | [terms] | Overviews, explainers |
| Expert | [terms] | Research, nuanced analysis |

阶段 1 检查清单

• 已运行术语发现搜索
• 已区分专家术语和外行术语
• 已整理跨领域同义词
• 已创建词汇映射

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阶段 2：基础搜索

目标：通过权威来源建立基础理解。

问题模式 → Tavily 命令

问题模式	策略	命令
“什么是 X？”	汇总权威观点	tavily "[expert-term] definition" --answer --depth advanced
“我应该做 X 吗？”	优缺点、替代方案	tavily "[expert-term] pros cons comparison" --answer
“X 是真的吗？”	证据、反面证据	tavily "[claim] evidence research" --answer --depth advanced
“如何做 X？”	分步指南、注意事项	tavily "[expert-term] guide tutorial" --answer
历史背景	起源与演变	tavily "[topic] history origins development" --answer

来源类型选择

来源类型	最适合	Tavily 用法
学术/研究	机制、因果关系	--depth advanced --results 10
实践者内容	运作方式、边缘情况	--topic general --answer
新闻/时事	最新进展	--topic news --time week
官方文档	技术规格、政策	--include [official-domain]

基础搜索流程

1. 使用第 1 阶段的专家术语

2. 执行基础查询：

   # Definition/overview
   tavily "[expert-term] comprehensive overview" --answer --depth advanced
   
   # Key perspectives
   tavily "[expert-term] major approaches" --answer --results 7
   

3. 针对发现的每个主要观点，查找 2-3 个权威来源：

   tavily "[perspective-name] [expert-term]" --answer --results 5
   

4. 在研究笔记中记录来源

第 2 阶段检查清单

• 使用了第 1 阶段的专家术语
• 搜索了基础概述
• 确定了 2-3 个主要观点
• 为每个观点找到了权威来源
• 记录了来源

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第 3 阶段：反方观点搜索

目标：主动寻找相反观点，避免确认偏误。

反方观点为何重要

单一观点的研究：

• 所有来源都支持同一个观点
• 缺少反驳论据
• 存在陷入回音室的风险

用于搜索反方观点的 Tavily 命令

需求	命令
一般批评	tavily "[topic] criticism problems" --answer
相反观点	tavily "[topic] skeptics critique" --answer
替代方案	tavily "[topic] alternatives instead of" --answer
失败案例	tavily "[topic] failures when wrong" --answer
避免回音室	tavily "[topic] debate" --exclude [familiar-sources]

反方观点搜索流程

1. 确定你当前的理解/倾向

2. 搜索最有力的反驳论据：

   tavily "[topic] strongest argument against" --answer --depth advanced
   

3. 排除已经看过的来源：

   tavily "[topic]" --exclude [domains-already-searched]
   

4. 搜索失效模式：

   tavily "[topic] when fails problems limitations" --answer
   

5. 在研究笔记中记录相反观点

第 3 阶段检查清单

• 确定了当前的理解/立场
• 搜索了最有力的反驳论据
• 使用了 --exclude 查找新来源
• 搜索了局限性/失败案例
• 记录了相反观点

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第 4 阶段：综合

目标：综合研究结果，并明确标注置信度。

完成标准

最低可行标准（快速决策）

• 能够用自己的话定义核心概念
• 了解 2-3 个主要观点
• 为每个观点找到了权威来源
• 确定了已知的未知事项

工作性知识（大多数决策）

• 能够解释历史背景
• 理解利益相关方的立场
• 了解了反驳论据
• 查阅了多个领域的资料

深度专业知识（高风险事项）

• 将主张追溯到原始来源
• 能够评估相互竞争的证据
• 理解知识的局限性

边际收益递减信号

出现以下情况时停止：

• 新来源引用相同的基础著作（循环引用）
• 新搜索返回熟悉的内容（重复）
• 每小时新增内容少于前一小时（边际收益递减）
• 能够做出决策或采取行动（信息已足够）

置信度标记

等级	建议使用的措辞
已确定	“X 是……”“X 的工作原理是……”
有力证据	“证据有力地表明……”
中等证据	“大多数来源报告……”
有限证据	“一项研究发现……”
未知	“未找到可靠信息……”

综合模板

## Summary
[Direct answer to question]

## Confidence Level
[High/Medium/Low] - [Justification]

## Key Findings
1. [Finding with source type]

## Perspectives
| Perspective | Key Argument | Source Quality |
|-------------|--------------|----------------|
| [view] | [argument] | [assessment] |

## Counter-Evidence
- [What argues against the main conclusion]

## Caveats
- [What wasn't consulted]
- [What assumptions were made]

## For Deeper Investigation
[What would increase confidence]

第 4 阶段检查清单

• 达到了与风险等级相对应的完成标准
• 检查了边际收益递减信号
• 使用了置信度标记
• 完成了综合模板
• 保存了研究结果以供日后参考

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Tavily 命令参考

基本用法

tavily "search query" [options]

选项

选项	说明	值
--answer	包含 AI 生成的答案摘要	标志
--depth	搜索深度	basic（默认）、advanced
--results	结果数量	1-20（默认：5）
--topic	主题类别	general（默认）、news、finance
--time	时间筛选	day、week、month、year
--include	仅包含指定域名	逗号分隔
--exclude	排除指定域名	逗号分隔
--raw	包含原始页面内容	标志
--json	以 JSON 格式输出	标志

场景 → 命令映射

研究场景	命令
快速概览	tavily "query" --answer
深入研究	tavily "query" --depth advanced --results 10 --answer
最新新闻	tavily "query" --topic news --time week
学术研究	tavily "query" --depth advanced --include scholar.google.com,arxiv.org
排除维基百科	tavily "query" --exclude wikipedia.org
获取新视角	tavily "query" --exclude [already-seen-domains]
金融数据	tavily "query" --topic finance --answer
用于分析的原始内容	tavily "query" --raw --json

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诊断状态

使用这些状态来判断研究卡在何处，以及需要重访哪个阶段。

状态	症状	需要重访的阶段
R0: 无分析	搜索时未对主题进行结构化梳理	阶段 0
R1: 无术语	使用圈外术语，只找到表层内容	阶段 1
R2: 单一视角	所有来源都支持同一种观点	阶段 3
R3: 领域盲区	只在熟悉的领域中搜索	阶段 1（跨领域术语）
R4: 近因偏差	只找到近期来源	阶段 2（历史查询）
R5: 广而不深	打开许多标签页，却没有综合分析	阶段 4
R6: 完成度不确定	不确定何时停止	阶段 4（完成标准）
R7: 已完成	能够解释主题、指出不确定之处并采取行动	完成

快速诊断

1. 你能用专家术语解释这个主题吗？→ 如果不能，进入阶段 1
2. 你找到相反观点了吗？→ 如果没有，进入阶段 3
3. 你能说明自己的置信程度并给出理由吗？→ 如果不能，进入阶段 4
4. 你的研究深度与风险程度相称吗？→ 如果不相称，进入阶段 0

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反模式

模式	症状	修正方法
确认陷阱	搜索是为了确认，而非学习	阶段 3：搜索最有力的反驳论据
权威谬误	因来源声望而接受主张	评估证据，而非来源
近因陷阱	只找近期来源	阶段 2：查询历史背景
广度陷阱	打开 50 个标签页，却一个也没读	阶段 4：遵循 3 个来源规则，继续前先综合分析
单一来源	将一个来源作为最终答案	要求 3 个独立来源
行话盲区	遗漏其他领域的术语	阶段 1：学习跨领域词汇
无限兔子洞	忘记最初的目的	阶段 0：回到范围和风险
回音室	反复使用相同来源	阶段 3：使用 --exclude 标志

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输出持久化

输出位置发现

开始任何其他工作之前：

1. 检查项目中是否存在 context/output-config.md
2. 如果存在，查找此技能对应的条目
3. 如果文件不存在，或没有此技能对应的条目，先询问用户：
   • “本次研究会话的输出应保存在哪里？”
   • 建议：explorations/research/，或此项目中合适的位置
4. 保存用户的偏好

保存内容

层级	内容
词汇映射	术语、领域、深度级别
来源	URL、相关性分数、质量备注
综合分析	摘要、置信度、发现、注意事项
查询日志	成功或失败的 Tavily 命令
缺口	尚未解决的问题

文件命名

格式：{topic}-research-{date}.md 示例：competency-frameworks-research-2025-01-15.md

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集成点

技能	关联
doppelganger	研究结果为决策提供依据；对研究发现应用 /truth-check
context-networks	将研究发现存储在合适的网络节点中
boundary-critique	应用于遇到的建议和推荐

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健康检查问题

研究期间，请自问：

1. 我是在搜索以学习，还是在搜索以证实？
2. 针对我当前观点，最有力的反方论据是什么？
3. 我是否查阅过熟悉领域之外的资料？
4. 我使用的是专家术语还是外行术语？
5. 我的研究深度是否与风险相称？
6. 我是否已存储所学内容，以便日后使用？

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来源框架

源自：references/research-framework.md