深度调研方法论(8步法):将模糊主题转化为高质量调研报告。 触发词:/deep-research、深度调研、帮我调研、调研一下、对比分析 注意:如果用户需要的是可视化图谱而非报告,请使用 research-to-diagram skill。
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name: deep-research
catalog-name: Deep Research
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深度调研方法论(8步法):将模糊主题转化为高质量调研报告。
触发词:/deep-research、深度调研、帮我调研、调研一下、对比分析
注意:如果用户需要的是可视化图谱而非报告,请使用 research-to-diagram skill。
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# Deep Research(深度调研 8 步法)
将用户提出的模糊主题,通过系统化方法转化为高质量、可交付的调研报告。
## 核心理念
- **结论来自机制对比**,不是「我感觉像」
- **先钉牢事实,再做推导**
- **资料权威优先**:L1 > L2 > L3 > L4
- **中间结果必须保存**,便于回溯和复用
## 参考文档
| 文档 | 内容 |
|------|------|
| `templates/intermediate-outputs.md` | 中间产物格式模板 |
| `templates/comparison-framework.md` | 对比框架模板 |
| `templates/fact-card.md` | 事实卡片模板 |
| `templates/report-structure.md` | 报告结构模板 |
---
## 工作目录结构
```
~/Downloads/research/<topic>/
├── 00_问题拆解.md # Step 0-1 产出
├── 01_资料来源.md # Step 2 产出
├── 02_事实卡片.md # Step 3 产出
├── 03_对比框架.md # Step 4 产出
├── 04_推导过程.md # Step 6 产出
├── 05.5_校验记录.md # Step 6.5 产出(独立 Agent 校验)
├── 05_验证记录.md # Step 7 产出
├── FINAL_调研报告.md # Step 8 产出
└── raw/ # 原始资料存档
```
中间产物格式详见 `templates/intermediate-outputs.md`
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## 资料分层
| 层级 | 资料类型 | 可信度 |
|------|----------|--------|
| **L1** | 官方文档、论文、规范、RFC | ✅ 高 |
| **L2** | 官方博客、技术演讲、白皮书 | ✅ 高 |
| **L3** | 权威媒体、专家解读、教程 | ⚠️ 中 |
| **L4** | 社区讨论、个人博客、论坛 | ❓ 低 |
**L4 社区来源**(产品对比调研必查):GitHub Issues/Discussions、Reddit、Hacker News
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## 执行流程(8 步法)
**每步完成后,立即写入对应文件。**
### Step 0: 问题类型判断
| 问题类型 | 核心任务 | 侧重维度 |
|----------|----------|----------|
| 概念对比型 | 建立对比框架 | 机制差异、适用边界 |
| 决策支持型 | 权衡取舍 | 成本、风险、收益 |
| 趋势分析型 | 梳理演进脉络 | 历史、驱动因素、预测 |
| 问题诊断型 | 根因分析 | 症状、原因、证据链 |
| 知识梳理型 | 系统整理 | 定义、分类、关系 |
### Step 0.5: 时效敏感性判断(BLOCKING)
| 敏感级别 | 典型领域 | 资料时间窗口 |
|----------|----------|--------------|
| 🔴 极高 | AI/大模型、区块链 | 3-6 个月 |
| 🟠 高 | 云服务、前端框架 | 6-12 个月 |
| 🟡 中 | 编程语言、数据库 | 1-2 年 |
| 🟢 低 | 算法原理、设计模式 | 无限制 |
**🔴 极高敏感领域强制规则**:
1. 搜索时带时间约束(`time_range: "month"`)
2. 官方源优先(文档、博客、Changelog)
3. 版本号强制标注(禁止「最新版本支持」)
4. 超过 6 个月的博客仅作历史参考
5. 关键信息至少 2 个独立来源确认
6. 直接访问官方下载页面验证(不依赖搜索缓存)
7. 搜索产品支持的协议名称(MCP、ACP 等)
### Step 1: 问题拆解与边界界定
把模糊主题拆成 2-4 个可调研的子问题,并**明确研究对象边界**(人群/地域/时间/层级)。
→ **保存**:`00_问题拆解.md`
### Step 2: 资料分层与权威锁定
**搜索策略**(高敏感领域):
1. 官方源定向搜索(限定官方域名)
2. 官方下载页面直接验证(BLOCKING)
3. 协议/功能名称搜索(BLOCKING)
4. 限时广泛搜索
5. 版本核实
6. 社区声音挖掘(GitHub Issues、Reddit)
**适用对象核查(BLOCKING)**:收录资料前必须验证适用对象与研究边界匹配。
→ **保存**:`01_资料来源.md`(持续更新)
### Step 3: 事实抽取与证据卡片
把资料转化为**可核验事实卡片**,区分「官方说的」和「我推测的」。
→ **保存**:`02_事实卡片.md`(持续更新)
### Step 4: 建立对比/分析框架
根据问题类型选择固定维度:
- **通用**:目标、机制、输入输出、优劣势、适用场景、成本收益
- **概念对比**:定义、触发方式、执行主体、确定性、资源管理、安全边界
- **决策支持**:实现成本、维护成本、风险、收益、团队能力要求
→ **保存**:`03_对比框架.md`
### Step 5: 参照物基准对齐
确保对比各方定义稳定、公认、无歧义。
### Step 6: 从事实到结论的推导链
显式写出「事实 → 对照 → 结论」的推导过程,每个结论都能追溯到具体事实。
**⚠️ 推导防护**:结论不得悄悄升级事实卡片中的确定性层级。
- 事实卡片写「可能」→ 结论不得写「会」
- 事实卡片写「理论上」→ 结论不得写「实际上」
- 事实卡片 A 说「只有 X 被禁」+ 事实卡片 B 说「Y 可能受影响」→ 结论不得写「X 和 Y 都被禁了」
- **自检**:写完每条结论后,回溯引用的事实卡片,确认确定性层级是否一致
→ **保存**:`04_推导过程.md`
### Step 6.5: 独立 Agent 校验(BLOCKING)
**时机**:事实卡片 + 推导过程完成后,写最终报告前。
**原则**:遵循 CLAUDE.md「计划校验」规范 — 产出者 ≠ 审查者。
**执行方式**:启动独立 Agent(Task 工具),将 `02_事实卡片.md` 和 `04_推导过程.md` 交给 Agent,校验以下维度:
1. **数据准确性**:关键数字(价格、版本号、参数规模等)做二次搜索验证,至少抽查 3-5 个核心数据点
2. **推导逻辑**:结论是否有跳跃、是否悄悄升级了确定性层级
3. **遗漏检查**:是否遗漏了用户关心的关键对比维度
→ **保存**:`05.5_校验记录.md`
**铁律**:
- ❌ 不得跳过此步直接写最终报告
- ❌ 不得自己校验自己(必须启动独立 Agent)
- ✅ 校验通过 → 继续 Step 7-8;校验发现错误 → 回溯修正事实卡片/推导过程
### Step 7: 用例验证(Sanity Check)
用一个典型场景验证结论是否成立,检查有无反例。
→ **保存**:`05_验证记录.md`
### Step 8: 可交付化处理
**交付三件套**:
1. **一句话总结**:可在会上直接复述
2. **结构化章节**:用小标题切开推导链
3. **证据可追溯**:关键事实附出处链接
→ **保存**:`FINAL_调研报告.md`
→ **打包**:`tar -czvf ~/outcome.tar.gz -C ~/Downloads/research <topic>`
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## 报告输出结构
```markdown
# [调研主题] 调研报告
## 摘要
[一句话核心结论]
## 1. 概念对齐
## 2. 工作机制
## 3. 联系
## 4. 区别
## 5. 用例演示
## 6. 总结与建议
## 参考资料
```
详见 `templates/report-structure.md`
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## 质量检查清单
### 🎯 边界守恒检查(BLOCKING - 防止调研蔓延)
**核心问题**:调研最容易出的问题不是「查得不够多」,而是「查得太散」。
**检查流程**:
1. **回顾核心问题**:Step 1 拆解的子问题是什么?用一句话写下来。
2. **资料相关性审计**:对 `01_资料来源.md` 中的每条资料,用以下结构化标准判断:
- 「这条资料能回答哪个子问题?」→ 写出对应的子问题编号
- 如果无法对应任何子问题 → 删除,不要心疼
- 如果「有点关系但不直接」→ 降级为补充材料,不进入主报告
- ★ 高风险调研(涉及政策、医疗、法律等):建议使用 Task 工具启动独立 Agent 复核相关性判断(产出者 ≠ 审查者)
3. **事实卡片瘦身**:对 `02_事实卡片.md` 中的每张卡片问:
- 「删掉这张卡片,核心结论还能成立吗?」
- 如果能 → 这张卡片是**认知负担**,移到附录或删除
4. **报告聚焦检验**:最终报告中的每个章节都要能追溯到 Step 1 的子问题
**典型症状**:
| 症状 | 表现 | 问题 |
|------|------|------|
| **边界蔓延** | 调研 A,顺便查了 B、C、D | 报告臃肿,重点模糊 |
| **资料囤积** | 收集 50 条资料,只用了 10 条 | 浪费时间,增加噪音 |
| **概念发散** | 解释一个概念时引入 3 个新概念 | 读者认知过载 |
| **炫技式延伸** | 「其实还有更深层的机制……」 | 偏离用户实际需求 |
**铁律**:调研的目标是**回答问题**,不是**展示知识面**。
### 核心检查
- [ ] 所有核心结论都有 L1/L2 级别的事实支撑
- [ ] 对比维度完整,没有遗漏关键差异
- [ ] 有至少一个实际用例验证结论
- [ ] 参考资料完整,链接可访问
- [ ] 每个引用都可被用户直接验证
- [ ] 一句话总结清晰可复述
### 时效性检查(🔴🟠 敏感领域 BLOCKING)
- [ ] 资料时效性已标注
- [ ] 版本号已明确标注
- [ ] 官方源已优先使用
- [ ] 下载页面已直接验证
- [ ] 协议/功能名称已搜索
- [ ] GitHub Issues 已挖掘
### 适用对象一致性检查(BLOCKING)
- [ ] 研究边界已明确定义
- [ ] 每条资料都标注了适用对象
- [ ] 事实卡片中无对象混淆
- [ ] 报告中无对象混淆
### 执行范围与理论风险区分检查(BLOCKING)
**核心问题**:调研涉及封禁、限制、政策执行等「行动」时,最容易犯的错误是把**理论风险**等同于**实际后果**。
**错误模式**:
- 事实卡片 A 正确记录了「只有 Gemini 被禁用」(确认的实际后果)
- 事实卡片 B 正确记录了「OAuth token 理论上可访问 Gmail/Drive」(安全理由/理论风险)
- 推导过程把 B 的理论范围 → 等同于 A 的执行范围
- 最终报告写成「整个账户生态受影响」← **这是偷换**
**三层区分(事实卡片和报告中必须明确标注)**:
| 层级 | 含义 | 标注格式 | 示例 |
|------|------|----------|------|
| **已确认** | 一手用户报告证实发生了 | `[已确认]` | "Gemini 服务被禁用" |
| **官方理由** | 执行方的解释/动机 | `[官方理由]` | "OAuth token 可能被滥用于访问更广的 Google 服务" |
| **理论风险** | 技术上可能但未被用户报告证实 | `[理论风险]` | "Gmail、Drive 等服务可能受牵连" |
**检查清单**:
- [ ] 涉及封禁/限制/执行动作时,事实卡片是否区分了三层?
- [ ] 推导过程中,是否有从「理论风险」直接跳到「已确认后果」的逻辑跳跃?
- [ ] 最终报告中,执行动作的描述是否严格基于「已确认」层级?
- [ ] 「官方理由」和「理论风险」是否作为分析/解释出现,而非作为已发生的事实?
**铁律**:「X 在技术上可能发生」≠「X 已经发生」。报告中描述执行后果时,只能使用「已确认」层级的事实。「理论风险」可以作为分析维度呈现,但必须明确标注,不得混入事实性陈述。
**典型事故**:调研报告说「整个 Google 账户生态可能受影响」(基于 OAuth 理论范围),文章据此写「Gmail、Drive、Cloud 都受牵连——你的数字生活被掐断」。实际上用户报告只有 Gemini/Antigravity 被禁用,Gmail/Drive 完全不受影响。读者亲历者指出错误,作者声誉受损。
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## 来源周全性要求
1. **URL 可访问性**:所有链接公开可访问
2. **引用精确定位**:标明具体章节/页码
3. **内容对应性**:引用能在原文找到对应
4. **时效性标注**:标注发布/更新日期
5. **不可验证信息**:标注 `[来源受限]`,不作为唯一支撑
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## 最终回复规范
**✅ 应该包含**:
- 一句话核心结论
- 关键发现摘要(3-5 点)
- 打包文件位置(`~/outcome.tar.gz`)
**❌ 禁止包含**:
- 过程文件列表
- 详细调研步骤
- 工作目录结构
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## 版本历史
| 版本 | 变更 |
|------|------|
| v2.1.0 | **新增 Step 6.5**:独立 Agent 校验(BLOCKING),写报告前必须校验事实和推导 |
| v2.0.0 | **重构**:模板外移到 templates/,SKILL.md 精简 |
| v1.6 | 社区声音挖掘机制 |
| v1.5 | 官方下载页面验证、协议名称搜索 |
| v1.4 | 时效敏感性判断机制 |
| v1.3 | 来源周全性要求 |
| v1.2 | 适用对象核查机制 |
| v1.1 | 中间产物管理 |
| v1.0 | 初始版本 |
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