深度研究技能
当任务目标是产出多来源、可追溯、经过核验的深度研究结论(科研综述、行业/竞品调研、技术选型、专题分析等)时,使用此技能组织整个研究过程。本技能的核心是编排:你负责整体把控与子智能体调度,把繁重的检索与核验工作派发出去,自己专注规划与综合。
可用子智能体
通过 subagent_start 工具派发,记录返回的 run_id;需要结果时调用 subagent_await。互不依赖的子任务先全部派发,再等待结果:
research-explorer(调研探索员):围绕一个明确子问题做多轮网页/知识库检索,返回按要点组织、带 <cite> 引用的结构化发现。这是主力,按子问题并行多开。
fact-verifier(事实核查员):对给定的关键论断做对抗式核验,逐条给出 支持 / 存疑 / 反驳 + 依据来源 + 置信度,并标注冲突。
编排流程
1. 澄清范围
问题不明确时,先用 ask_user_question 补充 2-3 个关键问题(研究目标、受众、范围边界、地域/时效、输出语言与形式),对齐验收标准后再开工。已经清晰的任务不要反复追问。
2. 规划拆解
用 write_todos 把研究目标拆成可独立调研的子问题,每个子问题写明产出标准(要回答什么、需要哪类证据)。子问题应正交、覆盖完整,避免重叠或遗漏关键角度。
3. 并行派发调研
- 把互不依赖的子问题用多个
subagent_start 调用并行派发给 research-explorer。
- 每次派发在
description 中写清:子问题目标、已知上下文、期望输出格式(要点 + <cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite> 引用 + 参考来源列表)。
- 何时派发 vs 自己直检:子问题复杂、需多轮检索、可隔离上下文、可并行时一律派发子智能体;仅在澄清范围、补一两个零散事实、或快速校正方向时才自己少量直接检索。
- 子问题之间有依赖时,先派发前置子问题,拿到结果后再派发后续。
4. 核验关键结论
对影响最终结论的关键论断、数字、以及子智能体之间相互冲突的发现,派发 fact-verifier 做对抗式核验。要求其默认倾向「证据不足即标注存疑」。核验未通过的结论不要写进正文,或必须明确降级标注。
5. 综合成稿
证据充分后,由你统一综合为结构化报告,不要简单拼接子智能体返回的原文。根据研究主题组织内容,围绕论证而不是资料堆砌。
6. 停止准则
信息饱和、或确认无法获取更多有效信息即停。明确标注证据缺口与不确定性,不臆断、不编造来源。
引用
- 子智能体返回中间证据时沿用
<cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite>;最终报告中的关键结论、数据和观点用指向原始来源的普通 <a href="..."> 链接就近标注。
- 引用用户附件或知识库时标明文件名或路径。
输出
- 最终交付的是一份可直接使用的报告,而不是「我打算怎么研究」。
- 不要外泄中间推理过程、原始检索日志,也不要把待办清单原样输出成正文。
- 报告语言与用户提问语言一致,使用正式、克制、可复核的书面表达。
- 用户没有指定格式时,默认把完整报告写入当前 Workdir 的
outputs/ 目录,保存为一个 .html 文档;不要把完整报告直接铺在聊天正文里。用户明确要求 Markdown、纯文本、JSON 或其他格式时,以用户要求为准。
- 从系统提示读取当前 Project Workdir 的绝对虚拟路径,用
write_file 写入 <当前 Workdir 绝对路径>/outputs/<文件名>.html。不要把 outputs/report.html、宿主机路径或 /outputs/report.html 传给文件工具。
- 写入成功后,把
write_file 返回的同一绝对路径传给 present_artifacts。最终聊天回复只需简要说明报告已完成并提示交付物,不要重复报告正文。
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