research-workflow

研究工作流

一套用于开展全面研究的结构化方法。本技能将指导你规划、执行、分析并综合任何主题的研究。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能：

• 用户需要对某个主题进行全面研究
• 需要进行多次搜索才能完整回答问题
• 来源的可信度和综合分析很重要
• 需要提交研究报告或记录研究发现
• 提到以下关键词：研究、调查、深入探究、全面分析

在以下情况下不要使用此技能：

• 一次简单搜索就足够（改用 web-search）
• 用户只想查询一个简单事实
• 不需要综合分析
• 时间极其有限

前提条件

使用此技能前，请确保：

• 具备 Web 搜索能力（web-search 技能、WebSearch 工具或类似能力）
• 有足够时间开展多阶段研究
• 清楚了解研究问题或主题

研究阶段概览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RESEARCH WORKFLOW                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1. PLANNING          2. EXECUTION                          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                       │
│  │ Define       │    │ Run searches │                       │
│  │ questions    │───>│ Evaluate     │                       │
│  │ Plan queries │    │ sources      │                       │
│  └──────────────┘    └──────────────┘                       │
│         │                   │                               │
│         v                   v                               │
│  3. ANALYSIS          4. SYNTHESIS                          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                       │
│  │ Organize     │    │ Create       │                       │
│  │ findings     │───>│ coherent     │                       │
│  │ Find patterns│    │ output       │                       │
│  └──────────────┘    └──────────────┘                       │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

阶段 1：规划

开始搜索前，先制定清晰的研究计划。

步骤 1：定义研究问题

将主题转化为具体、可回答的问题。

示例：

• 主题：“医疗保健领域的 AI”
• 问题：
  1. AI 在医疗保健领域有哪些当前应用？
  2. 主要益处和挑战是什么？
  3. 哪些法规适用于医疗保健领域的 AI？
  4. 最近有哪些进展（过去 6 个月）？

步骤 2：确定子主题

将主要主题拆分为可搜索的组成部分：

• 核心概念和定义
• 当前状况和应用
• 益处和优势
• 挑战和局限
• 最新进展
• 未来趋势

步骤 3：规划搜索策略

制定搜索计划，安排查询顺序：

1. 先进行宽泛查询：了解整体概况

   • “[topic] overview”
   • “[topic] introduction guide”

2. 再进行具体查询：深入了解细节

   • “[topic] specific aspect”
   • “[topic] case study”

3. 最后进行验证查询：确认研究发现

   • “[topic] criticism challenges”
   • “[topic] latest news [year]”

使用 assets/research-plan-template.md 中的模板记录计划。

阶段 2：执行

系统地执行搜索计划。

步骤 1：执行搜索

按顺序执行查询，并使用适当的搜索参数：

# Broad overview
web-search "AI in healthcare overview 2024"

# Specific deep dive
web-search "AI diagnostic imaging applications" --depth advanced

# Current news
web-search "AI healthcare regulations 2024" --topic news --time month

步骤 2：记录每次搜索

对于每次搜索，记录：

• 使用的查询
• 查看结果的数量
• 主要发现（2-3 个要点）
• 值得关注的来源
• 引出的问题

步骤 3：评估来源

使用 assets/source-evaluation-checklist.md 中的清单评估：

可信度指标：

• 作者/组织的专业能力
• 出版物的声誉
• 发布日期
• 引文和参考资料

质量信号：

• 基于证据的主张
• 多种观点
• 清晰的方法论

步骤 4：按需迭代

研究并非线性过程。根据研究发现：

• 针对发现的空白添加新查询
• 验证令人意外的主张
• 探索意想不到的关联

阶段 3：分析

整理并分析收集到的研究发现。

步骤 1：按主题归类研究发现

将结果整理为以下类别：

• 核心概念
• 当前状况
• 益处/机遇
• 挑战/风险
• 最新进展
• 专家观点

步骤 2：识别规律

关注以下方面：

• 共识：多个来源在哪些方面达成一致？
• 分歧：来源之间在哪些方面意见不一？
• 空白：还有哪些问题没有答案？
• 趋势：该领域正朝哪个方向发展？

步骤 3：评估可信度

为每项研究发现确定可信度：

• 高：多个权威来源意见一致
• 中：有一些证据，但来源有限
• 低：只有单一来源，或信息互相矛盾

步骤 4：记录局限

记录：

• 未能找到的内容
• 需要进一步研究的领域
• 来源中可能存在的偏见

第 4 阶段：综合整理

根据分析创建连贯且有用的输出。

步骤 1：确定输出结构

根据使用场景选择合适的格式：

• 执行摘要：快速概览，便于决策
• 完整报告：全面的文档
• 行动事项：切实可行的后续步骤

使用 assets/research-report-template.md 中的模板。

步骤 2：撰写综合内容

关键原则：

• 优先呈现最重要的发现
• 关联相关概念
• 标注置信度
• 说明局限性
• 引用来源

步骤 3：提供可执行内容

最后给出切实可行的输出：

• 关键要点（3-5 项）
• 建议
• 进一步研究建议
• 决策事项

完整示例

场景：研究“API 版本管理的最佳实践”

第 1 阶段 - 规划：

Research Question: What are the best practices for API versioning?

Sub-questions:
1. What versioning strategies exist?
2. What are pros/cons of each?
3. What do major companies use?
4. What do experts recommend?

Search Plan:
- "API versioning strategies comparison"
- "REST API versioning best practices 2024"
- "API versioning header vs URL vs query parameter"
- "large companies API versioning approach"

第 2 阶段 - 执行：

Query 1: "API versioning strategies comparison"
- Found: URL versioning, header versioning, query parameter
- Key insight: URL versioning most common, header more "RESTful"
- Sources: REST API tutorial, Martin Fowler blog

Query 2: "REST API versioning best practices 2024"
- Found: Semantic versioning principles apply
- Key insight: Version only when breaking changes
- Sources: API design guides, Stack Overflow discussions

第 3 阶段 - 分析：

Consensus Points:
- Version only for breaking changes
- Be consistent within an API
- Document version lifecycle

Conflicts:
- URL vs header placement (no clear winner)
- When to deprecate old versions

Gaps:
- Limited data on performance impact
- Few studies on developer experience

第 4 阶段 - 综合整理：

Key Findings:
1. Three main strategies exist (URL, header, query param)
2. URL versioning is most common and discoverable
3. Header versioning is considered more "pure" REST
4. Version only on breaking changes
5. Major companies split between approaches

Recommendations:
- Use URL versioning for public APIs (discoverability)
- Consider header versioning for internal APIs
- Document deprecation timeline clearly
- Use semantic versioning principles

质量检查清单

完成研究前，请确认：

• 已明确提出清晰的研究问题
• 已执行多次查询（至少 3-5 次）
• 已评估来源的可信度
• 已按主题整理发现
• 已注明共识和分歧
• 已标注置信度
• 已说明局限性
• 输出具有可操作性

参考资料

如需详细指导，请参阅：

• 研究方法 - 深入了解研究方法
• 输出格式 - 详细的格式规范

模板

• 研究计划模板
• 研究报告模板
• 来源评估检查清单

局限性

此工作流存在以下局限性：

• 质量取决于可用的网络搜索能力
• 无法访问付费墙或受限内容
• 全面研究耗时较长
• 综合内容的质量取决于 Agent 的能力
• 可能会遗漏尚未编入索引的最新进展

相关技能

• web-search：用于执行单项网络搜索（在此工作流中使用）