Deep Research Skill

When to use

在以下场景加载本 skill：

• •用户明确要“深度调研 / 全面报告 / 研究综述”
• •需要跨多个来源做对比、归因、趋势判断
• •需要结构化输出（Executive Summary / Findings / References）

Output contract (must follow)

最终输出必须包含：

1. •Executive Summary（3-6 行）
2. •Key Findings（3-7 条）
3. •Detailed Analysis（按子问题分节）
4. •Risks / Unknowns（信息缺口与不确定性）
5. •References（可点击链接）

模板见：assets/report_template.md

Workflow

Phase 1 — Plan

1. •把用户主题拆成 3-5 个子问题（Least-to-Most）。
2. •为每个子问题定义：
   • •目标事实（要回答什么）
   • •最低证据数（>=2 个来源）
   • •质量门槛（官方/论文/权威媒体优先）

Phase 2 — Gather

优先并行，失败自动降级：

1. •先尝试 subagent 并行收集。
2. •若 subagent 报错、空输出或模型不可用：降级为串行 web_search。
3. •对每个子问题至少收集 2 个来源，记录“事实 -> 来源 URL”。

质量规则与降级细节见：

• •references/source-quality.md
• •references/fallback-playbook.md

Phase 3 — Synthesize

1. •合并重复信息，标记冲突信息。
2. •每条关键结论至少绑定 1 个来源。
3. •形成“结论 + 证据 + 不确定性”三元组。

Phase 4 — Validate

发布前执行自检：

• •是否覆盖所有子问题？
• •是否有无来源断言？
• •是否包含反例/限制条件？
• •是否明确下一步调研建议？

Practical prompting patterns

• •CoT: 先列推理步骤，再给结论。
• •ReAct: Thought -> Action -> Observation。
• •Self-Consistency: 对关键结论尝试第二条搜索路径做交叉验证。
• •Reflexion: 搜索结果差时，先解释为何差，再改写 query 重试。

Tool usage policy

• •subagent: 并行探索（首选）
• •web_search: 可快速扩展信息面
• •read: 读取本地中间结果与状态文件
• •write/edit: 生成报告与更新状态

Troubleshooting

Search Localization Bias

If web_search consistently returns results from a specific region (e.g., Zhihu/China) despite English queries:

1. •Force English: Use search operators like language:en (if supported) or append "english only" to queries.
2. •Specific Domains: Try stricter site: filters (e.g., site:arxiv.org, site:acm.org).
3. •Fallback: If search is unusable, acknowledge the limitation in the "Risks / Unknowns" section of the report and rely on internal knowledge or known static resources.

Minimal execution template

1. •规划子问题（3-5）
2. •并行/串行收集证据
3. •生成结构化草稿
4. •做质量门禁检查
5. •输出终稿

References

• •查询质量标准：references/source-quality.md
• •失败降级策略：references/fallback-playbook.md