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Structured deep research framework with explicit feedback loops and mental model evolution. Inspired by VeriTrace and Agentic System Scaling papers.
--- name: deep-research version: 1.0.0 description: Structured deep research framework with explicit feedback loops and mental model evolution. Inspired by VeriTrace and Agentic System Scaling papers. author: Stitch keywords: - research - deep-research - agent - mental-model - veritrace - analysis - investigation - framework - ai-agent - reasoning - knowledge - learning --- # Deep Research Framework 🔬 用结构化方法做深度研究,而不是"搜一堆链接然后总结"。 ## 核心理念 研究不只是信息收集,是**心智模型的持续演化**。 三个调节循环(来自 VeriTrace): 1. **解释性更新**(Interpretive Update)— 新信息如何改变我对问题的理解? 2. **偏差反馈**(Deviation Feedback)— 我的假设和实际发现之间有多大偏差? 3. **图式修订**(Schema Revision)— 我的整体认知框架需要重构吗? ## 研究流程 ### Phase 1: 定义研究空间 ```markdown ## 研究问题 - 核心问题:[一句话] - 子问题:[3-5 个分解] - 已知:[我已经知道什么] - 假设:[我预期会发现什么] - 边界:[不研究什么] ``` ### Phase 2: 扫描与收集 **广度优先,然后深度优先。** 1. **广度扫描**(5-8 个方向并行搜索) - 每个方向 3-5 条结果 - 快速过滤:相关性评分 1-5 - 低于 3 分的直接跳过 2. **深度挖掘**(对高分方向深入) - 阅读原文/论文摘要 - 追踪引用和相关工作 - 寻找实际代码/工具 **搜索策略:** - 学术:arxiv.org, paperswithcode.com - 工具:github.com/trending, producthunt.com - 新闻:the-decoder.com, simonwillison.net, techcrunch.com - 社区:reddit r/MachineLearning, HackerNews ### Phase 3: 心智模型演化 每收集一批信息,执行**演化检查点**: ```markdown ## 演化检查点 [时间] ### 解释性更新 - 新信息如何改变我的理解?[具体说明] - 哪些假设被证实?哪些被推翻? ### 偏差反馈 - 预期 vs 实际发现:[对比] - 偏差原因分析:[为什么我之前会那样想?] ### 图式修订 - 整体认知框架是否需要调整?[是/否] - 如果是:旧框架 → 新框架的变化 ``` ### Phase 4: 评估与分级 对每个发现用 **RAPID** 框架评估: | 维度 | 问题 | 评分 (1-5) | |------|------|-----------| | **R**elevance | 对我的核心问题有多相关? | | | **A**ctionability | 我能立刻采取行动吗? | | | **P**racticality | 实施难度有多大? | | | **I**mpact | 成功后影响有多大? | | | **D**urability | 这个发现长期有价值吗? | | **总分 ≥ 20**: t0(立刻行动) **总分 15-19**: t1(本周内行动) **总分 10-14**: t2(了解即可) **总分 < 10**: 跳过 ### Phase 5: 行动与验证 **研究必须产出行动,否则是浪费。** 可能的行动: - 写一个新 skill - 优化现有工作流 - 安装/试用新工具 - 写技术笔记给老板 - 更新 MEMORY.md **验证标准:** - 行动完成后,回溯检查:这个行动是否真的解决了研究问题? - 如果没有,记录偏差,调整下次研究方向 ## 输出格式 每次深度研究产出一份报告: ```markdown # 🔬 深度研究报告 | YYYY-MM-DD ## 研究问题 [一句话] ## 扫描概览 - 搜索方向:X 个 - 初始结果:Y 条 - 深度挖掘:Z 条 - 有效发现:W 条 ## 心智模型演化 [本次研究如何改变了我的理解] ## 关键发现(按 RAPID 评分排序) 1. [发现] — RAPID: XX/25 — t0/t1/t2 2. ... ## 行动项 - [已完成] ... - [待执行] ... - [需老板批准] ... ## 偏差记录 [预期 vs 实际的差异,用于改进下次研究] ``` ## 与自我进化集成 - 每日进化任务使用本框架 - 每周回顾:哪些研究方向产出了最大价值? - 每月总结:研究能力本身有何提升? ## 参考 - VeriTrace: Evolving Mental Models for Deep Research Agents (arXiv:2605.26081) - From Model Scaling to System Scaling (arXiv:2605.26112) - Claw-Anything: Benchmarking Always-On Personal Assistants (arXiv:2605.26086)
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