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Update audit tracker, roadmap, architecture docs, add admin-v2 Roles page + Billing tests, sync CLAUDE.md, Cargo.toml, docker-compose.yml, add deep-research / frontend-design / chart-visualization skills Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: deep-research
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description: 系统化深度网络研究 — 多角度、多轮次的研究方法论，替代单次搜索。当用户需要深入理解某个主题、进行对比分析、或在内容生成前收集充分信息时使用。
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triggers:
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- "深入研究"
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- "深度调研"
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- "调研"
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- "全面分析"
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- "系统研究"
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- "多角度分析"
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- "收集资料"
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- "研究一下"
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- "详细了解"
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- "对比分析"
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tools:
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- web_fetch
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- bash
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# 深度研究技能
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系统化的多轮网络研究方法论。在内容生成前加载本技能，确保从多个角度、多个深度、多个来源收集充分信息。
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## 核心原则
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**绝不能仅凭通用知识生成内容。** 输出质量直接取决于前期研究的质量和数量。单次搜索永远不够。
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## 研究方法论
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### Phase 1: 广泛探索
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从广泛搜索开始理解全局：
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1. **初步调研**: 搜索主题全貌
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2. **识别维度**: 从初始结果中识别需要深入探索的子主题和角度
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3. **绘制版图**: 记录不同的观点、立场和利益相关者
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### Phase 2: 深度挖掘
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对每个重要维度进行针对性研究：
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1. **精确查询**: 使用精确关键词搜索每个子主题
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2. **多种措辞**: 尝试不同的关键词组合
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3. **读取全文**: 使用 `web_fetch` 阅读重要来源的完整内容
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4. **追踪引用**: 当来源提及其他重要资源时，继续追踪搜索
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### Phase 3: 多样性与验证
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确保覆盖多样的信息类型：
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| 信息类型 | 目的 | 搜索示例 |
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|---------|------|---------|
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| 事实与数据 | 具体证据 | "统计数据"、"市场规模"、"数据" |
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| 案例与实例 | 实际应用 | "案例分析"、"实际案例"、"实施经验" |
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| 专家观点 | 权威视角 | "专家分析"、"行业评论"、"专家访谈" |
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| 趋势与预测 | 未来方向 | "趋势"、"预测"、"前景" |
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| 对比分析 | 上下文和替代方案 | "对比"、"区别"、"替代方案" |
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| 挑战与批评 | 平衡视角 | "挑战"、"局限性"、"批评" |
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### Phase 4: 综合检查
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在生成内容前确认：
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- [ ] 是否从至少 3-5 个不同角度进行了搜索？
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- [ ] 是否阅读了最重要来源的完整内容？
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- [ ] 是否拥有具体数据、案例和专家观点？
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- [ ] 是否探索了正面和挑战/局限性两个方面？
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- [ ] 信息是否来自权威来源且为最新？
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**如果任何答案为否，继续研究。**
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## 搜索策略
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### 有效查询模式
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# 带上下文的具体查询
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❌ "AI趋势"
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✅ "企业AI采用趋势 2025"
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# 包含权威来源提示
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"[主题] 研究报告"
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"[主题] 行业分析"
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"[主题] 白皮书"
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# 搜索特定内容类型
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"[主题] 案例分析"
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"[主题] 统计数据"
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"[主题] 专家观点"
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```
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### 何时使用 web_fetch
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- 搜索结果高度相关且权威
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- 需要摘要之外的详细信息
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- 来源包含数据、案例研究或专家分析
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## 输出
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完成研究后，你应该具备：
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1. 从多个角度对主题的全面理解
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2. 具体事实、数据点和统计数据
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3. 真实案例和案例研究
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4. 专家观点和权威来源
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5. 当前趋势和相关背景
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**只有在研究充分之后，才开始内容生成。**
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## 常见错误
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- 1-2 次搜索后就停止
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- 仅依赖搜索摘要而不阅读完整来源
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- 只搜索多面主题的一个方面
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- 忽略矛盾观点或挑战
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- 使用过时信息
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- 研究未完成就开始内容生成
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