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deep-research
by cklxx
elephant.ai provides a Go backend and Next.js dashboard built around a shared Think → Act → Observe loop. The alex CLI/TUI, HTTP + SSE server, and web UI run the same runtime so operators and automation stay in sync.
⭐ 8🍴 1📅 2026年1月24日
SKILL.md
name: deep-research description: 深度调研技能,覆盖问题澄清、检索规划、多源验证、证据跟踪与行动建议。
深度调研(提问→检索→验证→决策)
When to use this skill
- 需要对复杂议题做深入、可追溯的研究,输出决策可用的结论与行动建议。
- 需要跨多源(官方文档/论文/标准/社区/数据)检索并化解信息冲突,降低偏差与过时风险。
必备输入
- 目标与决策:要判断/选择/设计什么?成功标准与限制条件(时间、预算、合规、用户范围)。
- 已知信息:已有假设、来源、未解的问题、相关上下文。
- 受众与输出要求:高层/技术/运营?期望格式(简报/备忘/表格)与语言。
- 时间箱与深度:可投入时长、需要覆盖的来源类型、是否需要实验/访谈验证。
工作流
- 问题框定与假设:用 2–3 句重写问题与成功标准;列出现有假设与关键未知。
- 研究计划:设定时间箱与终止条件(如“找到 5 个独立来源或出现信息收敛”);列出要覆盖的来源清单(官方文档、标准、论文、数据集、权威博客、案例/复盘、论坛);为不同来源准备关键词/同义词与查询语法。
- 检索与踪迹记录:记录每轮查询的关键词、运算符与时间;保留未命中的思路,避免重复搜索;对有价值的线索立即做最小笔记(来源、日期、主要结论)。
- 可信度与偏差判断:优先最新和权威/一手资料;标记可能的偏差(营销内容、过旧版本、地域/政策差异);对关键数据记录口径与采集方法。
- 交叉验证与冲突处理:
- 寻找独立来源的佐证;对冲突信息写出可能原因(版本、场景、样本、测量方式)。
- 若存在高风险假设,设计最小验证(试验/POC/对标数据)并列出所需资源。
- 结构化输出:按“问题 → 发现/证据 → 置信度 → 影响/建议”整理;区分事实/假设/风险;对关键决策给出选项、适用前提、利弊、潜在后果。
- 行动与空白:列出下一步验证/访谈/数据拉取计划(负责人、截止时间);标记仍未知或待确认的假设,提示需要的支持。
输出格式示例
- TL;DR(3–5 条):结论 + 影响 + 推荐行动 + 置信度(高/中/低)。
- 证据表:
问题/假设 | 发现 | 来源/时间 | 置信度 | 风险/空白 | 推荐行动。 - 决策备选:用表格对比选项、前提、优点、成本/风险、代表来源。
- 追踪记录:附查询日志与已查看来源列表,便于复现与交接。
最终检查清单
- 关键结论均有可追溯来源或被标记为假设;时间与版本已注明。
- 冲突信息已解释可能原因,并给出进一步验证路径。
- 输出明确后续行动、负责人与时间,并说明哪些问题仍未知或超出范围。
スコア
総合スコア
70/100
リポジトリの品質指標に基づく評価
✓SKILL.md
SKILL.mdファイルが含まれている
+20
✓LICENSE
ライセンスが設定されている
+10
✓説明文
100文字以上の説明がある
+10
○人気
GitHub Stars 100以上
0/15
○最近の活動
3ヶ月以内に更新がある
0/10
○フォーク
10回以上フォークされている
0/5
✓Issue管理
オープンIssueが50未満
+5
✓言語
プログラミング言語が設定されている
+5
○タグ
1つ以上のタグが設定されている
0/5
レビュー
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