deep-research

深度研究

易漂移技能。 Firecrawl/Exa MCP 工具名称、配额和结果格式会变化。在承诺覆盖率或引用实时来源数量之前，验证已配置的 MCP 工具和当前 API 文档。

使用 firecrawl 和 exa MCP 工具从多个网络来源生成深入、有引用的研究报告。

何时激活

• 用户要求深入研究任何主题
• 竞争分析、技术评估或市场规模测算
• 对公司、投资者或技术的尽职调查
• 任何需要从多来源综合的问题
• 用户说"研究"、"深度分析"、"调查"或"目前的状况是什么"

MCP 要求

至少配置以下之一：

• firecrawl — firecrawl_search、firecrawl_scrape、firecrawl_crawl
• exa — web_search_exa、web_search_advanced_exa、crawling_exa

两者一起使用可获得最佳覆盖。在 ~/.claude.json 或 ~/.codex/config.toml 中配置。

工作流

步骤 1：理解目标

快速问 1-2 个澄清问题：

• "你的目标是什么 — 学习、做决策，还是写东西？"
• "有没有特定的角度或深度？"

如果用户说"就研究一下吧" — 用合理的默认值直接跳过。

步骤 2：规划研究

将主题分解为 3-5 个研究子问题。示例：

• 主题："AI 对医疗保健的影响"
  • 目前 AI 在医疗保健中的主要应用是什么？
  • 测量了哪些临床结果？
  • 有哪些监管挑战？
  • 哪些公司在这一领域领先？
  • 市场规模和增长轨迹如何？

步骤 3：执行多源搜索

对每个子问题，使用可用的 MCP 工具搜索：

使用 firecrawl：

firecrawl_search(query: "<子问题关键词>", limit: 8)

使用 exa：

web_search_exa(query: "<子问题关键词>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<关键词>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")

搜索策略：

• 每个子问题使用 2-3 个不同的关键词变体
• 混合通用查询和新闻聚焦查询
• 目标总共 15-30 个独特来源
• 优先级：学术、官方、权威新闻 > 博客 > 论坛

步骤 4：深入阅读关键来源

对最有前景的 URL，获取完整内容：

使用 firecrawl：

firecrawl_scrape(url: "<url>")

使用 exa：

crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)

完整阅读 3-5 个关键来源以获取深度。不要仅依赖搜索摘要。

步骤 5：综合并撰写报告

组织报告：

# [主题]：研究报告
*生成时间：[日期] | 来源数：[N] | 置信度：[高/中/低]*

## 执行摘要
[3-5 句关键发现概述]

## 1. [第一个主要主题]
[带有行内引用的发现]
- 关键要点（[来源名称](url)）
- 支持数据（[来源名称](url)）

## 2. [第二个主要主题]
...

## 3. [第三个主要主题]
...

## 关键要点
- [可操作的洞察 1]
- [可操作的洞察 2]
- [可操作的洞察 3]

## 来源
1. [标题](url) — [一行摘要]
2. ...

## 方法论
搜索了 [N] 个查询，涵盖网页和新闻。分析了 [M] 个来源。
调查的子问题：[列表]

步骤 6：交付

• 短主题：在聊天中发布完整报告
• 长报告：发布执行摘要 + 关键要点，将完整报告保存到文件

使用子智能体并行研究

对于广泛的主题，使用 Claude Code 的 Task 工具并行化：

并行启动 3 个研究智能体：
1. 智能体 1：研究子问题 1-2
2. 智能体 2：研究子问题 3-4
3. 智能体 3：研究子问题 5 + 跨领域主题

每个智能体搜索、阅读来源并返回发现。主会话综合为最终报告。

质量规则

1. 每个论点都需要来源。 没有无来源的断言。
2. 交叉验证。 如果只有一个来源这么说，标记为未验证。
3. 时效性很重要。 优先选择过去 12 个月的来源。
4. 承认缺口。 如果在子问题上找不到好的信息，如实说明。
5. 不虚构。 如果不知道，说"未找到足够数据"。
6. 区分事实与推断。 清晰标注估算、预测和意见。

示例

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