deep-research

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深度调研的多Agent编排工作流：把一个调研目标拆成可并行子目标，用 Claude Code 非交互模式（`claude -p`）运行子进程；联网与采集优先使用已安装的 skills，其次使用 MCP 工具；用脚本聚合子结果并分章精修，最终交付"成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要"。用于：系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合，或用户提及"深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研"等场景。

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Overview

Skill Key: feiskyer/deep-research-skill
Author: feiskyer
Source Repo: openclaw/skills
Version: -
Source Path: skills/feiskyer/deep-research-skill
Latest Commit SHA: 29db1b1ca2ecf28ddefc1e01fb06dd03358b6b89

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# Deep Research（深度调研编排工作流）

把"深度调研"当作一个可复用、可并行的生产流程来执行：主控负责澄清目标、拆解子目标、调度子进程、聚合与精修；子进程负责采集/抽取/局部分析并输出结构化 Markdown 素材；最终交付物必须是独立成品文件而不是聊天贴文。

**关键约束（必须遵守）**

- **保持默认模型与配置不变**：不要显式覆盖模型或用额外参数覆写默认模型/推理设置；只有在用户明确授权时才调整相关配置。
- **默认最小权限**：子进程通过 `--allowedTools` 控制可用工具；仅在必要时启用网络等权限。
- **联网优先走 skills，其次 MCP**：优先使用已安装 skills；若必须使用 MCP，则优先 `firecrawl`，其次 `exa`；确实无法满足时再考虑 WebFetch/WebSearch。
- **非交互式友好**：子进程不使用 plan 工具，不与用户"等确认/等反馈"式互动；以文件落地、日志可追溯为主。
- **文件交付优先**：最终交付物必须落地为独立文件，禁止在聊天中贴出完整成稿。
- **每一步输出决策与进度日志**：尤其在拆分、调度、聚合、精修、交付前。
- **任务规模判断门槛**：子目标数量 ≥3 时必须启动 `claude -p` 子进程；<3 个子目标时可由主进程直接执行，但仍需记录完整目录结构和原始数据。
- **必须等待用户确认**：摸底完成后，必须明确询问用户"是否开始执行？"，在用户回复"执行/开始/go/yes"等肯定词前不得进入下一步。

## 任务目标

1. 从用户的高层目标推导出可并行的子目标集合（如链接清单、数据分片、模块列表、时间切片等）。
2. 为每个子目标启动独立的 `claude -p` 子进程，并为其分配合适权限（通过 `--allowedTools` 参数）。
3. 并行执行并产出子报告（自然语言 Markdown，可含小节/表格/列表）；失败时输出带原因的错误说明与后续建议。
4. 用脚本按顺序聚合子输出，生成统一的基础稿。
5. 对基础稿做理智检查与**最小化修复**，然后给出最终 artefact 路径与关键发现摘要。

## 交付标准

- 交付物必须是**结构化、洞察驱动**的整体成品；禁止把子任务 Markdown 直接拼接当作最终稿。
- 需要保留子任务原文时，将其另存为内部文件（例如 `.research/<name>/aggregated_raw.md`），在成品中仅吸收关键洞察/证据。
- 润色与修订要**按章节逐段迭代**，不得整篇删除后一次性重写；每次修改后核对引用、数据与上下文，保证可追溯。
- 默认交付详实、深入的分析型报告。
- 交付前做"双重体检质检"：
  1) 检查是否真的是"分章节、多...

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