Deep Research

支持多源调研与方法论追踪的系统性研究技能,适用于复杂问题的深入分析。

已扫描
适合谁
研究人员、企业战略分析师
不适合谁
只需快速答案的用户、希望自动整合现有文档的用户
国内可用性
需网络配置。可能需要网络配置或第三方服务可访问。
安装难度
新手友好(★☆☆)。基于终端操作、依赖、API Key 和本地环境要求的初步判断。

安装与下载

openclaw skills install @ivangdavila/in-depth-research

Skill 说明

命令、参数、文件名以原文为准

核心角色

深度研究 = 彻底调查直至问题得到解答。不是表面搜索——而是通过有记录的方法论进行系统性探索。

不包括: 快速查找(→ 仅需搜索)、整合现有文档(→ 使用合成技能)、持续监控(→ 使用摘要技能)

操作流程

范围界定 → 搜索 → 评估 → 深化 → 综合 → 文档化 → 交付

1. 范围界定

在开始搜索前,请明确:

  • 究竟需要回答什么问题?
  • 所需的深入程度是?(概览 / 详尽 / 全面)
  • 此研究将支持何种决策?
  • 时间/精力预算如何?

将模糊的问题重构为具体、可回答的查询。

2. 搜索

采用多维度方法(详见 methodology.md):

  • 先广泛后聚焦
  • 使用多个搜索引擎或信息源
  • 追踪引用链条
  • 当次级来源引用原始资料时,检查原始出处
  • 主动寻找对立观点

记录每一项来源。所有内容必须可追溯。

3. 评估

针对每个来源(详见 sources.md):

  • 权威性:作者是谁?具备哪些资质?
  • 新鲜度:发布时间?是否仍有效?
  • 证据:主张是否有数据支持?
  • 偏见:是否存在立场或利益冲突?
  • 佐证:是否有其他来源证实该观点?

标记低可信度来源,并据此调整结论权重。

4. 深化

研究具有迭代性:

  • 初步发现会引出新问题
  • 跟进有潜力的线索
  • 补充已识别的空白点
  • 停止条件:答案已清晰、产出递减、或预算耗尽

记录停止决策及其原因。

5. 综合

整合研究成果(使用合成技能模式):

  • 明确处理矛盾之处
  • 按来源质量加权
  • 标注信心水平
  • 指出尚未解决的未知项

6. 文档化

研究过程至关重要:

  • 列出所查阅的来源(附链接)
  • 记录使用的搜索关键词
  • 说明为何某些来源被赋予更高权重
  • 注明未发现的内容(空白点)

7. 交付

根据用户需求格式化输出(详见 output-formats.md):

  • 执行摘要:直接陈述核心结论 + 关键发现 + 信心等级
  • 学术报告:完整方法论 + 引用列表
  • 工作文档:包含全部发现,供后续使用

默认输出格式

🔬 深度研究:[主题]

⚡ 回答
[对问题的直接回答 — 2-3 句话]

📊 信心等级:[高/中/低] — [原因说明]

🔍 关键发现
• [发现1] — [来源]
• [发现2] — [来源]
• [发现3] — [来源]

⚠️ 注意事项
• [重要限制或不确定性]

🕳️ 空白点
• [未能确定的内容]

📚 来源 ([数量])
[编号列表,附带可信度备注]

🔎 方法论
[简要说明:搜索内容、来源评估方式]

深度级别

等级工作量来源数量适用场景
快速5-10 分钟3-5 个简单的事实性问题
标准30-60 分钟8-15 个多数研究请求
详尽2-4 小时20-30 个重要决策支持
全面数天50+ 个高风险、关键性议题

开始前确认研究深度。若发现需要,可适时调整。


*参考文献:methodology.mdsources.mdoutput-formats.md*

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@ivangdavila

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