Deep Research v7

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name: deep-research description: 深度研究技能，用于进行领域调研、文献调研、survey研究。当用户说"做一个survey"、"深度研究一下XX"、"文献调研"、"研究一下XX领域的最新进展"、"帮我调研XX"、"学术调研"时自动触发。支持arXiv、PubMed、PMC、Google Scholar等多个数据源，自动下载PDF并解析全文，生成三层报告（执行摘要、验证清单、完整报告）。

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Skill: Adaptive Depth Research v6.0 Universal

> 版本：6.0.0 > 描述：领域无关 | 配置驱动 | 数据源自适应 | 三层输出

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🎯 核心设计原则

1. 数据源自适应：arXiv/PMC 自动下 PDF，付费期刊自动切摘要模式 2. 领域无关：提取逻辑不依赖特定术语，靠配置驱动 3. 输出分层：执行摘要 + 验证清单 + 完整报告，各取所需 4. 一次配置，全领域复用

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📦 架构图

【配置层】
config/research-config.yaml  # 定义领域、关键指标、数据源优先级
      ↓
【检索层】(自动分流)
├─ arXiv → 下载 PDF → 全文解析 → 高可信提取
├─ PMC → 下载 PDF → 全文解析 → 高可信提取
├─ PubMed → 仅摘要 → 方向性提取 + 标注"需验证"
└─ Web → 网页抓取 → 关键结论提取
      ↓
【提取层】(通用 Prompt)
prompts/extract-universal.txt  # 不依赖领域术语
      ↓
【输出层】(三层报告)
├─ reports/executive-summary.md  # 决策者用，≤1 页
├─ reports/validation-checklist.md  # 执行者用，可操作
└─ reports/full-report.md  # 审计用，完整溯源

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🚀 触发命令

# 完整研究流程
bash scripts/run-research.sh "<主题>" --domain "<领域>"
示例
bash scripts/run-research.sh "transformer efficiency" --domain "machine learning"
bash scripts/run-research.sh "telemedicine cost savings" --domain "healthcare"

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📁 文件结构

skills/deep-research/
├── SKILL.md
├── config/
│   └── research-config.yaml      # 领域配置
├── prompts/
│   ├── extract-universal.txt     # 通用提取Prompt
│   ├── cluster-cards.txt         # 卡片聚类
│   └── write-brief.txt           # 主题简报
├── templates/
│   ├── executive-summary.md      # 执行摘要模板
│   ├── validation-checklist.md   # 验证清单模板
│   └── full-report.md            # 完整报告模板
└── scripts/
    ├── run-research.sh           # 完整研究流程
    ├── fetch-and-extract.sh      # 自动分流提取
    ├── extract-from-pdf.py       # PDF解析
    └── check-sourcing.sh         # 溯源验证

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🔧 配置说明

修改研究领域

编辑 config/research-config.yaml:

research_domain: "your_domain_here"
key_metrics:
  performance:
    - accuracy
    - AUC
    - F1
  # 添加你的指标...

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📊 三层输出说明

1. 执行摘要 (executive-summary.md)

受众：决策者

长度：≤1页

内容：

- 核心结论（已验证 vs 待验证） - 可直接行动 - 需验证后行动

2. 验证清单 (validation-checklist.md)

受众：执行者

格式：操作导向

内容：

- 缺失指标汇总表 - 具体验证路径 - 通用验证方法

3. 完整报告 (full-report.md)

受众：审计/存档

内容：

- 方法论说明 - 已验证结论 + 证据 - 待验证线索 - 战略建议（短/中/长期） - 完整卡片索引

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🎯 执行流程

Step 1: 检索

# 自动检索 arXiv + PubMed
bash scripts/run-research.sh "<主题>"

Step 2: 提取

# 自动分流提取
bash scripts/fetch-and-extract.sh 
或手动提取
python3 scripts/extract-from-pdf.py card-001 ""

Step 3: 验证

# 溯源检查
bash scripts/check-sourcing.sh reports/full-report.md sources/

Step 4: 生成报告

三层报告自动生成在 reports/ 目录

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✅ 质量门禁

1. 数据完整度标注：high/medium/low 2. 缺失指标清单：每个卡片明确列出 3. 验证路径具体：可操作，非模糊建议 4. 溯源验证：所有数据可溯源到卡片

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📈 v6.0 vs 之前版本

| 维度 | v5.x | v6.0 Universal | |------|------|----------------| | 领域 | 医疗特化 | 领域无关，配置驱动 | | 数据源 | 固定PubMed | 自适应分流 | | 提取 | 依赖医疗术语 | 通用Prompt | | 输出 | 单一报告 | 三层输出 | | 配置 | 硬编码 | YAML配置 |

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💡 用户只需

1. 修改配置：改 research_domain 和 key_metrics 2. 运行命令：bash scripts/run-research.sh "<主题>" 3. 阅读摘要：5分钟了解核心结论 4. 按清单验证：30分钟补全关键数据 5. 推进决策：基于验证结果

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🔑 核心哲学

> 让工具适应人，而不是人适应工具。 > 你专注领域知识和商业决策，工具负责广度扫描、结构化整理、诚实标注。

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*Skill版本：6.0.0 Universal | 最后更新：2026-03-19*

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v7.0 融合版 (2026-03-21)

新增能力

Research Claw 桥接：

搜索：arXiv, Google Scholar, PubMed, Semantic Scholar

PDF解析：使用pymupdf

网页读取：Web Reader Tool

使用方法

from scripts.research_claw_bridge import ResearchTools
tools = ResearchTools()
搜索论文
papers = tools.search_papers("LLM agent", max_results=5)
完整流程（搜索+下载+提取）
results = tools.full_research_flow("商保控费")

文件

scripts/research_claw_bridge.py - 桥接模块