深度研究 Deep Research

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name: research-orchestrator description: 深度研究工作流，支持多源搜索、事实验证、专业报告生成。Use when user needs comprehensive research, market analysis, competitive analysis, or professional research reports. Supports web search, multi-language output, and Markdown reports. 深度研究、市场分析、竞品分析、研究报告、行业分析。 version: 2.0.1 license: MIT-0 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔬", "requires": {"bins": ["curl", "python3"], "env": []}, "always": false}}

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深度研究 Deep Research

真正能工作的深度研究工作流。支持多源搜索、事实验证、专业报告生成。

与旧版本的区别：

✅ 真正能搜索（使用 curl 调用搜索 API）

✅ 真正能分析（多源交叉验证）

✅ 真正能生成报告（完整内容，无占位符）

✅ 真正能工作（端到端自动化）

触发条件 Trigger Conditions

中文 Chinese:

"深度研究..." / "深度分析..."

"帮我研究一下..."

"市场分析" / "竞品分析"

"行业研究报告"

"全面分析..."

English English:

"Deep research on..."

"Research report about..."

"Market analysis" / "Competitive analysis"

"Industry research..."

"Comprehensive analysis..."

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核心能力 Capabilities

1. 多源搜索 Multi-Source Search

Web 搜索: 使用 SearXNG API 或其他搜索 API

学术搜索: arXiv、Google Scholar

新闻搜索: 最新资讯

数据搜索: 统计数据、行业报告

2. 事实验证 Fact Verification

多源交叉验证

可信度评估

冲突检测

来源追溯

3. 专业报告 Professional Reports

结构化内容

数据可视化建议

参考文献

中英文支持

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执行流程 Execution Workflow

Step 1: 理解需求 Understand Requirements

从用户输入中提取：
1. 研究主题（Topic）
2. 研究范围（Scope）
3. 输出语言（Language）
4. 研究深度（Depth）- 基础/中等/深度

Step 2: 设计研究角度 Design Research Angles

市场分析类 Market Analysis:

1. 市场规模与增长 Market Size & Growth
2. 主要玩家分析 Key Players Analysis
3. 技术趋势 Technology Trends
4. 投资与并购 Investment & M&A
5. 政策环境 Policy Environment

竞品分析类 Competitive Analysis:

1. 竞品概览 Competitor Overview
2. 产品对比 Product Comparison
3. 市场份额 Market Share
4. 优劣势分析 SWOT Analysis
5. 战略动向 Strategic Moves

行业研究类 Industry Research:

1. 行业现状 Industry Status
2. 发展历程 Development History
3. 产业链分析 Supply Chain Analysis
4. 未来趋势 Future Trends
5. 投资机会 Investment Opportunities

Step 3: 执行搜索 Execute Search

搜索命令模板 Search Command Template:

# Web 搜索
curl -s "https://searxng.example.com/search?q=QUERY&format=json" | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
for result in data.get('results', [])[:5]:
    print(f\"- {result['title']}: {result['url']}\")
    print(f\"  {result.get('content', '')[:200]}\")
"
学术搜索 (arXiv)
curl -s "http://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:QUERY&max_results=5" | python3 -c "
import sys, xml.etree.ElementTree as ET
data = sys.stdin.read()
root = ET.fromstring(data)
ns = {'atom': 'http://www.w3.org/2005/Atom'}
for entry in root.findall('atom:entry', ns):
    title = entry.find('atom:title', ns).text.strip()
    print(f\"- {title}\")
"

搜索查询生成 Search Query Generation:

根据研究角度生成多个搜索查询：

# 中文查询
queries_zh = [
    f"{topic} 市场规模 2026",
    f"{topic} 行业分析",
    f"{topic} 主要厂商",
    f"{topic} 发展趋势",
    f"{topic} 投资动态",
]
英文查询
queries_en = [
    f"{topic} market size 2026",
    f"{topic} industry analysis",
    f"{topic} key players",
    f"{topic} trends",
    f"{topic} investment",
]

Step 4: 信息提取与验证 Extract & Verify

信息提取模板 Extraction Template:

## {角度名称}
关键发现 Key Findings
发现1 [来源: URL] (置信度: 高)
发现2 [来源: URL] (置信度: 中)
数据点 Data Points
| 指标 | 数值 | 来源 | 置信度 |
|------|------|------|--------|
| 市场规模 | $XX亿 | Gartner | 高 |
| 增长率 | XX% | IDC | 高 |
来源列表 Sources
1. 来源名称 - 可信度: 高
2. 来源名称 - 可信度: 中

可信度评估规则 Credibility Rules:

高可信度: 官方数据、知名研究机构、上市公司财报
中可信度: 行业媒体、专业分析、权威新闻
低可信度: 个人博客、社交媒体、匿名来源

Step 5: 生成报告 Generate Report

报告结构 Report Structure:

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title: "{研究主题}"
subtitle: "深度研究报告"
date: "{当前日期}"
author: "Deep Research Agent"
version: "1.0"
执行摘要 Executive Summary
> 本报告对"{研究主题}"进行了全面深入的研究与分析。
关键发现 Key Findings:
发现1
发现2
发现3
目录 Table of Contents
1. 研究方法论 Methodology
2. 研究发现 Research Findings
3. 深度分析 Deep Analysis
4. 风险与机遇 Risks & Opportunities
5. 结论与建议 Conclusions & Recommendations
6. 参考文献 References
1. 研究方法论 Methodology
1.1 研究概述 Research Overview
本研究采用多源信息收集与交叉验证方法...
1.2 数据来源 Data Sources
| 来源类型 | 数量 | 说明 |
|----------|------|------|
| 行业报告 | X | Gartner、IDC等 |
| 新闻报道 | X | 主流媒体 |
| 学术论文 | X | arXiv、Google Scholar |
| 官方数据 | X | 政府、企业 |
2. 研究发现 Research Findings
2.1 {角度1}
[根据搜索结果填充]
2.2 {角度2}
[根据搜索结果填充]
3. 深度分析 Deep Analysis
3.1 关键洞察 Key Insights
[分析发现之间的关联]
3.2 趋势分析 Trend Analysis
[分析未来发展方向]
4. 风险与机遇 Risks & Opportunities
4.1 主要风险 Key Risks
[列出潜在风险]
4.2 发展机遇 Development Opportunities
[列出潜在机遇]
5. 结论与建议 Conclusions & Recommendations
5.1 主要结论 Main Conclusions
[总结核心发现]
5.2 建议 Recommendations
[给出行动建议]
6. 参考文献 References
[列出所有来源]

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完整示例 Full Example

用户输入 User Input

帮我深度研究一下2026年AI芯片市场

AI 执行流程 AI Execution Flow

🔬 深度研究开始
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
主题: 2026年AI芯片市场
范围: 市场规模、竞争格局、技术趋势
语言: 中文
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 研究进度
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Phase 1: 需求分析 ✅
Phase 2: 多源搜索 🔄
├─ 市场规模: ✅ (6 sources)
├─ 竞争格局: ✅ (5 sources)
├─ 技术趋势: ✅ (4 sources)
└─ 投资动态: 🔄 (搜索中...)
Phase 3: 事实验证 ⏳
Phase 4: 报告生成 ⏳
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

搜索执行 Search Execution

# 搜索市场规模
curl -s "https://search.example.com/search?q=AI芯片市场规模2026&format=json" | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
for r in data.get('results', [])[:5]:
    print(f\"- {r['title']}: {r['url']}\")
    print(f\"  {r.get('content', '')[:200]}\n\")
"
搜索竞争格局
curl -s "https://search.example.com/search?q=NVIDIA+AMD+Intel+AI芯片市场份额&format=json" | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
for r in data.get('results', [])[:5]:
    print(f\"- {r['title']}: {r['url']}\")
    print(f\"  {r.get('content', '')[:200]}\n\")
"

报告生成 Report Generation

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title: "2026年AI芯片市场深度研究报告"
subtitle: "市场规模、竞争格局与技术趋势"
date: "2026年04月16日"
author: "Deep Research Agent"
执行摘要
本报告对2026年AI芯片市场进行了全面深入的研究与分析。
关键发现:
2026年全球AI芯片市场规模预计达到1200亿美元
NVIDIA继续主导市场，份额约80%
边缘AI芯片成为新增长点
1. 市场规模与增长
1.1 全球市场规模
根据Gartner和IDC的数据：
| 年份 | 市场规模 | 增长率 |
|------|----------|--------|
| 2024 | $800亿 | - |
| 2025 | $1000亿 | +25% |
| 2026 | $1200亿 | +20% |
| 2030 | $4000亿 | - |
1.2 增长驱动因素
1. 数据中心需求: 云服务商大规模采购AI芯片
2. 边缘计算: 手机、汽车、IoT设备AI化
3. 大模型训练: GPT、Claude等模型需要更多算力
[... 完整报告内容 ...]

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快速开始 Quick Start

基础研究 Basic Research

用户: "帮我研究一下新能源汽车市场"
AI: 执行完整研究流程，生成专业报告

指定深度 Specify Depth

用户: "深度分析OpenAI的竞争优势，要详细一点"
AI: 执行深度研究，包含更多数据点和分析

指定语言 Specify Language

用户: "Research about AI chips market, output in English"
AI: 执行英文研究，生成英文报告

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搜索配置 Search Configuration

默认搜索源 Default Sources

# Web 搜索
SEARCH_API="https://searxng.example.com/search"
学术搜索
ACADEMIC_API="http://export.arxiv.org/api/query"
新闻搜索
NEWS_API="https://newsapi.org/v2/everything"

自定义搜索源 Custom Sources

如果默认搜索源不可用，可以使用其他 API：

# DuckDuckGo (无需 API key)
curl -s "https://api.duckduckgo.com/?q=QUERY&format=json"
Wikipedia
curl -s "https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/QUERY"

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与其他 Skills 集成 Integration

与 word-studio 集成

生成 Word 格式的研究报告：

# 使用 word-studio 生成 Word 文档
npx clawhub@latest install word-studio
然后将研究报告传递给 word-studio

与 chart-maker 集成

生成数据可视化图表：

# 使用 chart-maker 生成图表
npx clawhub@latest install chart-maker
为研究数据生成可视化图表

与 universal-translator 集成

支持多语言研究：

# 使用 universal-translator 翻译
npx clawhub@latest install universal-translator
将研究报告翻译成其他语言

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输出格式 Output Formats

Markdown 格式 (默认)

output/report.md

建议的后续处理

1. 生成 Word: 使用 word-studio 转换为 Word 格式 2. 生成 PDF: 使用 pdf-studio 转换为 PDF 格式 3. 生成图表: 使用 chart-maker 生成可视化图表

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注意事项 Important Notes

⚠️ 限制 Limitations

1. 搜索依赖: 需要可用的搜索 API 2. 网络依赖: 需要网络连接 3. 数据时效: 搜索结果的时效性取决于数据源 4. 准确性: 交叉验证可提高准确性，但不能保证100%正确

✅ 最佳实践 Best Practices

1. 交叉验证: 至少从2-3个来源验证关键数据 2. 标注来源: 所有数据都要标注来源 3. 评估可信度: 标注每个来源的可信度 4. 保持更新: 定期更新研究数据

💡 使用建议 Usage Tips

1. 明确范围: 研究范围越明确，结果越精准 2. 指定深度: 根据需求选择研究深度 3. 检查来源: 阅读报告时注意检查来源可信度 4. 迭代改进: 根据初步结果调整研究方向

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快速触发短语 Quick Trigger Phrases

中文 Chinese:

深度研究

深度分析

帮我研究一下

市场分析

竞品分析

行业研究

研究报告

全面分析

English English:

Deep research

Research report

Market analysis

Competitive analysis

Industry research

Comprehensive analysis

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版本历史 Version History

v2.0.0 (2026-04-16): 重大重写

- 真正能搜索（使用 curl 调用搜索 API） - 真正能分析（多源交叉验证） - 真正能生成报告（完整内容，无占位符） - 真正能工作（端到端自动化） - 支持中英文双语 - 集成 word-studio/pdf-studio/chart-maker

v1.2.0: 旧版本（存在问题）

- 搜索不工作 - 报告有占位符 - 脚本互不相连