对用户提出的具体话题/课题/行业进行深度调研,输出结构化报告。结合多智能体并行搜索(借鉴女娲Nuwa)和克制调用原则(借鉴AutoGLM DeepResearch),先展示中间发现再决策。
--- name: deep-topic-research description: 对用户提出的具体话题/课题/行业进行深度调研,输出结构化报告。结合多智能体并行搜索(借鉴女娲Nuwa)和克制调用原则(借鉴AutoGLM DeepResearch),先展示中间发现再决策。 --- # 深度话题调研工作流(Deep Topic Research) > **原则:先搜、再看、再提炼。搜就好好搜,看就仔细看,但够用就停。** ## 适用场景 用户需要深入了解某个**具体话题/课题/行业/市场**时,例如: - "帮我调研一下日本劳务输出市场" - "研究一下停车场收购的回报率" - "自助洗车行业可行性分析" - "青岛租房市场2026年行情预测" - "中美AI芯片竞争格局" **不是**研究某个人物(人物研究用 `master-research-workflow`)。 --- ## 核心设计理念 结合两个方法论的精髓: | 来源 | 吸收了什么 | |------|-----------| | **女娲 Nuwa** | 多智能体并行搜索、来源权重体系、质量检查点、参考来源规范化 | | **AutoGLM DeepResearch** | 克制搜索(够用就停)、先展示中间结果、深读页面全文、结构化报告模板 | --- ## 流程 ### Phase 0:课题确认(30秒) 先快速确认: 1. **课题是什么?** 确保理解正确 2. **研究深度?** 快速概览 vs 深度报告 3. **最终产出?** 给我看报告 vs 写入Obsidian笔记 4. **已有认知?** 用户已经知道什么(避免重复劳动) 如果用户只说"调研XXX"无额外信息 → 默认中等深度 + 直接给报告。 ### Phase 1:拆解子问题 + 并行搜索 #### 1.1 拆解子问题 将课题拆解为 **2-4 个最关键的搜索方向**,不要过度扩散。优先选择: 最常见的研究维度(按需选用,不必全部覆盖): | 维度 | 典型问题 | 何时用 | |------|---------|-------| | **市场/行业现状** | 规模、增长率、竞争格局 | ⭐ 几乎必用 | | **关键数据** | 价格、回报率、成本结构 | ⭐ 几乎必用 | | **政策/法规** | 准入门槛、资质要求 | ⭐ 涉及行业的课题 | | **头部玩家/案例** | 谁在做、做得怎么样 | ⭐ 想做竞品分析时 | | **趋势/前景** | 未来走向、增长空间 | ⭐ 投资决策类课题 | | **风险/挑战** | 坑在哪里、失败原因 | ⭐ 可行性评估类课题 | | **实操方法** | 怎么入门、步骤流程 | ⭐ 想自己入局时 | > 💡 参考 DeepResearch 原则:**2-4 个维度足够,不要穷尽。** 如果课题本身就具体(如"青岛五四广场附近一居室租金"),直接搜索,不必拆解。 #### 1.2 并行搜索 用 `delegate_task` 并行搜索,每个子智能体负责一个维度。 **每次搜索后,必须先展示中间发现**(见 Phase 1.5)。 #### 1.3 搜索控制规则(借鉴 DeepResearch) | 变量 | 默认 | 上限 | 何时追加 | |------|------|------|---------| | 搜索轮次 | 1次 | 2次 | 第一次结果质量差或关键维度缺失 | | 深读页面 | 1个 | 3个 | 第一个页面信息不足或需交叉验证 | > 💡 **克制原则:** 够用就停,不追求穷尽式检索。优先少调用、快返回。 #### 1.4 来源权重与排除 **来源可信度权重:** | 来源类型 | 揭示什么 | 权重 | |---------|---------|:----:| | 官方数据/政府报告/行业协会白皮书 | 权威数据 | ⭐⭐⭐ | | 知名媒体深度报道(财新、36氪、晚点等) | 行业分析 | ⭐⭐⭐ | | 企业官网/招股书/财报 | 一手商业信息 | ⭐⭐⭐ | | 专业人士访谈/播客 | 一线经验 | ⭐⭐ | | 普通媒体报道/转载 | 参考但不一定准确 | ⭐⭐ | | 论坛/贴吧/自媒体个人观点 | 仅供参考 | ⭐ | **排除清单:** 知乎、百度知道、贴吧、纯个人自媒体(无信誉背书的) ### Phase 1.5:中间发现展示(借鉴 DeepResearch) **每次搜索或深读后,先展示给用户再决策下一步:** ``` 📌 当前搜索发现(维度:XXX) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ 已确认: - 事实A(来源:xxx.com) - 事实B(来源:yyy.com) ❓ 仍需确认: - 维度X的信息还可以,但深度不够,要不要深读某个页面? - 维度Y完全没有覆盖到,需要追加搜索吗? 📖 待深读的页面(1-2个): 1. [页面标题](URL) — 为什么值得深读 ``` ### Phase 2:深读关键页面 从搜索结果中筛选 **1-3 个最相关的页面**,获取全文精读。 **筛选标准:** - snippet 信息量丰富、与课题高度相关 - 来源权威(官方报告、深度行业分析、一手数据) - 避免重复来源(不要读两个说了同一件事的页面) **精读方法:** - 用 `browser_navigate` 或 `web_extract` 获取页面全文 - 提取关键数字、核心论据、可验证的事实 > 💡 参考 DeepResearch:默认只深读 1 个页面。仅当第一个页面信息不足、存在明显缺口、或需要交叉验证时,再增加到 2-3 个。 ### Phase 3:综合分析 + 产出报告 #### 3.1 先出「中间结论」 在正式写报告前,先列一段简短的当前发现: ``` 📋 调研快照 ━━━━━━━━━━━ 覆盖维度:市场现状、关键数据、头部案例 已确认:X个关键事实 仍有疑问:Y个待确认点 总体判断:信息足够/还需补充 ``` 如果信息足够 → 进入报告撰写。 如果信息不足 → 回到 Phase 1 补充。 #### 3.2 结构化报告模板 **方式 A:直接给报告(推荐)** 直接输出结构化的调研报告,格式如下: ``` # [课题名称] 深度调研报告 > 一句话核心结论 --- ## 概述 (2-3 句话概括核心发现) ## 市场/行业现状 (规模、竞争格局、发展阶段等关键数据) ## 关键数据 (核心数字——价格、回报率、增长率、门槛等) ## 头部玩家/典型案例 (谁在做、怎么做的、做得怎么样) ## 政策与法规(如相关) (准入门槛、资质、监管方向) ## 趋势与前景 (未来走向、增长空间、风口还是坑) ## 风险与挑战 (坑在哪里、失败原因、入局需谨慎的地方) ## 可操作建议 (对用户的具体建议——要不要做、怎么做、先做什么) ## 参考来源 1. [标题](URL) — 来源类型 2. [标题](URL) — 来源类型 3. [标题](URL) — 来源类型 --- *调研时间:日期 | 基于 Deep Topic Research 工作流* ``` **方式 B:写入Obsidian(如用户要求)** 文件路径由用户在 Phase 0 指定。 --- ### Phase 4:质量自检 | 检查项 | 通过标准 | 失败信号 | |-------|---------|---------| | 数据支撑 | 关键结论有数据/来源 | 空口说白话 | | 覆盖维度 | 至少覆盖2-3个关键维度 | 只从单一角度论证 | | 来源引用 | 每条数据有出处 | 无来源 | | 正反兼顾 | 既有机会也有风险 | 只说好或只说坏 | | 实用建议 | 对用户的具体行动有指导 | 只有空泛结论 | | 克制调用 | 搜索≤2次+深读≤3个 | 过度搜索导致响应慢 | **全部通过 → 交付。有未通过 → 回溯补充。** --- ### 核心原则 - ✅ **先展示中间发现**,让用户参与判断方向 - ✅ **克制调用**,够用就停,不追求穷尽 - ✅ **每条数据带来源出处** - ✅ **正反两面都呈现**,不做"只说好"的咨询报告 - ✅ **最终建议要可操作**,不是"建议继续观察"这种废话 - ❌ 不使用知乎、百度知道、贴吧 - ❌ 不用搜索引擎第一页的结果概括当深度分析 - ❌ 不编造数据 - ❌ 不在信息不足时强行出结论
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