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slug: "in-depth-research-free"
name: "in-depth-research-free"
version: 1.0.1
displayName: "深度研究引擎(免费版)"
summary: "多源深度调研，覆盖范围界定、多向量搜索、来源评估、迭代深化与结构化交付。免费版。系统化深度研究方法论（免费版），通过七步协议（Scope → Search → Evaluate → Deep"
summary_zh: "多源深度调研，覆盖范围界定、多向量搜索、来源评估、迭代深化与结构化交付。免费版。系统化深度研究方法论（免费版），通过七步协议（Scope → Search → Evaluate → Deep"
license: "MIT"
description: |-
  系统化深度研究方法论（免费版），通过七步协议（Scope → Search → Evaluate → Deepen →
  Synthesize → Document → Deliver）实现多源调研。核心能力：
  - 研究范围界定与问题重构
  - 多向量搜索与引用链追踪
  - 来源可信度五维评估（权威性/时效性/证据/偏见/佐证）
  - 迭代深化与停止条件判断
tools:
  - read
  - exec
  - glob
  - grep
homepage: ""
tags:
  - 信息检索
  - 搜索
  - 检索
  - 工具
  - api
  - standard
  - key
  - 深度研究
  - 引擎
category: "Knowledge"
---
# 深度研究引擎(免费版)

系统化深度研究方法论，通过七步协议实现多源调研，覆盖范围界定、多向量搜索、来源评估与迭代深化.
## 输入格式

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | 深度研究引擎(免费版)处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |

## 依赖说明

### 运行环境
- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux

### 依赖项
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:-----|:-----|:-----|:-----|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |

### API Key 配置
需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节

### 可用性分类
- **分类**: MD+EXEC（）

**API Key配置方式**:
```bash
export API_KEY="your_api_key_here"
```
配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.
## 核心能力

### 1. 研究范围界定
搜索前明确以下要素：
- 需要回答的确切问题是什么？
- 需要的深度级别？（概览 / 彻底 / 穷尽）
- 这将支持什么决策？
- 时间/精力预算？

将模糊问题重构为具体、可回答的查询.
**输入**: 用户提供研究范围界定所需的指令和必要参数.
**输出**: 返回研究范围界定的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.
### 2. 多向量搜索
多维度搜索方法：
- 从宽到窄逐步聚焦
- 多搜索引擎/多信息源并行
- 追踪引用链（从二手到一手来源）
- 主动寻找对立观点
- 跟踪每个来源，不遗漏未标注信息

**输入**: 用户提供多向量搜索所需的指令和必要参数.
**输出**: 返回多向量搜索的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.
### 3. 来源可信度五维评估
对每个来源评估：
- **权威性**：谁写的？什么资质？
- **时效性**：何时发布？仍然有效？
- **证据性**：主张有数据支撑？
- **偏见性**：有任何议程或利益冲突？
- **佐证性**：其他来源是否确认？

标记低可信度来源，据此加权发现.
**输入**: 用户提供来源可信度五维评估所需的指令和必要参数.
**处理**: 解析来源可信度五维评估的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态.
**输出**: 返回来源可信度五维评估的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.
### 4. 迭代深化
研究是迭代的：
- 初始发现揭示新问题
- 跟踪有前景的线索
- 填补已识别的空白
- 停止条件：答案清晰、收益递减、预算耗尽

记录停止决策及原因.
**输入**: 用户提供迭代深化所需的指令和必要参数.
**处理**: 解析迭代深化的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态.
**输出**: 返回迭代深化的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.
#
## 快速开始

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

> 详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

## 深度级别

| 级别 | 时间投入 | 来源数量 | 适用场景 |
|---:|---:|---:|---:|
| Quick | 5-10分钟 | 3-5 | 简单事实问题 |
| Standard | 30-60分钟 | 8-15 | 大多数研究请求 |
| Thorough | 2-4小时 | 20-30 | 重要决策 |
| Exhaustive | 数天 | 50+ | 关键高风险决策 |

开始前确认深度级别，发现需要调整时及时沟通.
## 适用场景

| 场景 | 输入 | 输出 |
|:---:|:---:|:---:|
| 技术选型调研 | 候选技术+评估维度 | 对比分析+推荐+置信度 |
| 竞品分析 | 竞品列表+分析维度 | 五维评估+差距矩阵 |
| 市场趋势研究 | 行业/领域 | 趋势发现+来源链+空白标注 |
| 事实核查 | 待验证主张 | 真伪判定+证据链+置信度 |

**不适用于**：快速查询（直接搜索即可）、合并已有文档、持续监控.
## 使用流程

1. **Scope**：界定问题、深度级别、决策目标
2. **Search**：多向量搜索，跟踪引用链
3. **Evaluate**：五维评估每个来源
4. **Deepen**：迭代深化，填补空白
5. **Synthesize**：调和矛盾，标注置信度
6. **Document**：记录来源链和搜索过程
7. **Deliver**：按需求格式交付

**结果验证**: 任务完成后,查看输出确认状态。成功时返回摘要和数据;失败时根据错误信息排查,参考恢复章节获取修复步骤.
## 示例

### 示例1：技术选型研究
```
输入: "对比PostgreSQL和MongoDB用于电商订单系统，深度: Standard"
Scope: 问题=关系型vs文档型在电商场景的优劣 | 深度=Standard(30-60min, 8-15源)
Search: 官方文档+性能基准+电商案例+社区讨论
Evaluate: 官方文档权威性高，社区讨论需佐证
Synthesize:
  ANSWER: PostgreSQL更适合电商订单系统，事务一致性需求优先于灵活schema
  CONFIDENCE: High — 多个生产案例佐证
  KEY FINDINGS:
  - 订单需ACID事务（PostgreSQL原生支持）— pg官方文档
  - MongoDB 4.0+支持事务但性能开销更大 — 基准测试论文
  - 电商场景join查询频繁（PostgreSQL优化更好）— 3个生产案例
  GAPS: 超大规模(10亿+订单)的分片对比数据不足
```

## 错误处理

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|:------|------:|:------|
| 搜索结果全部来自同一来源 | 信息茧房或搜索策略单一 | 强制使用不同搜索引擎，追踪引用链到一手来源，主动搜索对立观点 |
| 来源间严重矛盾无法调和 | 信息不对称或利益方故意误导 | 按五维评估加权，标注矛盾点和各方立场，明确哪个来源更可信及原因 |
| 深度级别与时间预算冲突 | Thorough/Exhaustive需要大量时间 | 与用户确认优先级，可先交付Standard级别初步发现，标注"需进一步深化的领域" |
| 关键信息完全找不到 | 研究领域新颖或信息被刻意隐藏 | 在GAPS章节明确标注"无法确定"，不编造信息，建议替代信息源或专家咨询 |

## 常见问题

### Q1: 深度研究的Quick和Standard级别有什么实际区别？
Quick（5-10分钟，3-5来源）适合简单事实确认，如"某API的速率限制是多少"。Standard（30-60分钟，8-15来源）适合需要多角度验证的常规研究，如"某技术的优缺点"。Quick通常1-2轮搜索即可，Standard需要3-5轮迭代深化，包括追踪引用链和交叉验证.
### Q2: 五维评估中哪个维度最重要？
取决于研究主题。技术类研究时效性最重要（过时信息有害），学术类研究权威性和证据性最重要，争议性话题偏见性最重要。通用建议：先看偏见性（排除利益相关方），再看权威性和证据性（筛选可信信息），最后看时效性和佐证性（验证当前有效性）.
### Q3: 来源间矛盾时如何决定相信谁？
不简单"选边站"，而是：1)检查各方利益冲突（谁可能从特定结论中获益）；2)比较证据质量（有数据vs仅观点）；3)看独立佐证数量（多个独立来源支持的结论更可信）；4)在输出中明确标注矛盾和各方立场，让用户了解不确定性.
## 已知限制

- 研究质量受信息源可访问性限制
- 付费墙后的学术/行业报告可能无法获取
- 实时变化的信息（如市场价格）有时效性风险

## 升级提示

本免费版提供基础功能。升级到完整版 in-depth-research 获取全部能力和高级特性.
## 输出格式

```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "深度研究引擎(免费版)处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "in-depth-research"
    }
  },
  "execution_log": [
    "解析输入参数",
    "执行核心处理",
    "格式化输出结果"
  ],
  "error": null
}
```