Metadata

name: in-depth-research-tool-free
description: 多源深度研究工具，支持系统性信息探索、来源评估与方法论追踪，生成结构化研究报告，适合个人研究与学习。Use when 需要SEO优化、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用。不适用于黑帽SEO手段。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互，无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用，减少二次加工成本。
license: Proprietary
allowed-tools: read exec
compatibility: Requires LLM with tool-use capability
metadata: {"displayName":"深度研究工具","version":"1.0.0","summary":"多源深度研究工具，支持系统性信息探索、来源评估与方法论追踪，生成结构化研究报告，适合个人研究与学习。","tags":["研究","分析工具","信息检索","报告生成"],"source":"SkillHub","converted_at":"2026-07-22T17:58:36"}
tools: ["exec","read"]

功能说明: 本技能涵盖中文交互、化工作流场景等核心能力。

深度研究工具（免费版）

概述

深度研究工具免费版是一款面向个人用户的多源信息研究工具。通过系统化的研究协议，引导用户从范围界定到结果交付的完整研究流程。支持多源搜索、来源评估、矛盾调和与结构化报告生成，帮助用户对复杂问题进行深入调查，而非简单的表面搜索。

核心能力

能力	说明	免费版支持
系统化研究协议	七步研究流程	是
多源搜索	多搜索引擎交叉搜索	是
来源评估	权威性与可信度评估	是
方法论记录	研究过程完整追踪	是
矛盾调和	识别并调和矛盾信息	是
研究报告	结构化报告输出	是
协作研究	多人协作研究	否
自动化引用	引用管理	否
知识库	研究成果知识库	否

已知限制

执行已知限制操作,使用input_params参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

单次研究最多参考 15 个来源

输出: 返回单次研究最多参考 15 个来源的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

不支持多人协作研究

输出: 返回不支持多人协作研究的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

不支持自动化引用管理

输出: 返回不支持自动化引用管理的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

不支持研究知识库存储

输出: 返回不支持研究知识库存储的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

研究深度最高支持到「标准」级别

输出: 返回研究深度最高支持到「标准」级别的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

输出: 返回已知限制的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：多源深度研究工具、支持系统性信息探、来源评估与方法论、生成结构化研究报、适合个人研究与学等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

使用场景

场景一：技术选型研究

开发者需要对比评估多种技术方案的优劣。

# 启动深度研究
python scripts/research.py \
  --topic "Rust vs Go 性能对比 2026" \
  --depth=standard \
  --output=tech_comparison.md

系统自动搜索多个来源，评估技术博客、基准测试报告的可信度，生成包含关键发现、置信度评估和来源列表的研究报告。

场景二：学术课题调研

学生需要为课题论文收集和整理资料。

# 学术研究
  --topic "大语言模型在医疗诊断中的应用" \
  --depth=standard \
  --sources=academic \
  --output=medical_ai_research.md

场景三：市场信息收集

个人投资者需要了解某行业的市场现状。

# 行业研究
  --topic "2026年 新能源汽车 市场趋势" \
  --depth=standard \
  --output=ev_market.md

不适用场景

以下场景深度研究工具不适合处理：

黑帽SEO手段
搜索引擎作弊
付费广告投放管理

触发条件

需要SEO优化、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求。

快速开始

阅读## 核心能力章节了解skill功能
按## 依赖说明配置环境
执行所需能力对应的命令
参考## 错误处理章节处理异常
查看## FAQ解答常见疑问

依赖详情

pip install requests beautifulsoup4 markdown

执行首次研究

# 基础研究

# 指定深度和输出
  --topic "研究主题" \
  --depth=standard \
  --output=report.md

研究流程说明

范围界定 → 多源搜索 → 来源评估 → 深度挖掘 → 综合分析 → 文档记录 → 结果交付

示例

研究深度配置

深度级别	耗时	来源数	适用场景
快速	5-10 分钟	3-5	简单事实查询
标准	30-60 分钟	8-15	大多数研究需求
深入	2-4 小时	20-30	重要决策（PRO 版）
详尽	数天	50+	关键高风险（PRO 版）

参数说明

参数	类型	默认值	说明
`--topic`	字符串	无	研究主题（必填）
`--depth`	字符串	standard	研究深度
`--sources`	字符串	all	来源类型
`--output`	字符串	无	输出文件路径
`--lang`	字符串	zh	语言偏好

优选实践

研究协议执行

1. 范围界定 (Scope)
   - 明确需要回答的问题
   - 确定所需深度
   - 设定时间预算

2. 多源搜索 (Search)
   - 先广后窄
   - 多搜索引擎交叉
   - 追踪引用链
   - 查找对立观点

3. 来源评估 (Evaluate)
   - 权威性：作者与资质
   - 时效性：发布时间
   - 证据性：是否有数据支撑
   - 偏见性：是否存在倾向
   - 佐证性：是否有其他来源确认

4. 深度挖掘 (Deepen)
   - 跟踪有价值的线索
   - 填补信息空白
   - 记录停止决策

5. 综合分析 (Synthesize)
   - 调和矛盾观点
   - 按来源质量加权
   - 标注置信度
   - 识别未知信息

6. 文档记录 (Document)
   - 来源列表与链接
   - 搜索关键词记录
   - 来源权重说明
   - 信息空白记录

7. 结果交付 (Deliver)
   - 按用户需求格式化
   - BLUF + 关键发现
   - 完整方法论与引用

输出格式示例

深度研究：[主题]

核心结论
[直接回答研究问题 - 2-3 句话]

置信度：[高/中/低] - [原因]

关键发现
- [发现 1] - [来源]
- [发现 2] - [来源]
- [发现 3] - [来源]

注意事项
- [重要限制或不确定性]

信息空白
- [无法确定的内容]

来源列表 ([数量])
[带可信度标注的编号列表]

研究方法
[简要说明搜索范围和评估方法]

来源评估标准

评估维度	高可信度	低可信度
权威性	官方机构、领域专家	匿名作者、不知名站点
时效性	最近 1 年内	超过 3 年
证据性	有数据、有引用	主观判断、无支撑
偏见性	中立客观	明显倾向或利益相关
佐证性	多源确认	孤证

常见问题

研究结果不够深入

# 提升研究深度
py --topic "主题" --depth=thorough

# 增加来源数量
py --topic "主题" --max-sources=30

免费版最高支持「标准」深度，如需更深入研究请升级 PRO 版。

来源质量参差不齐

# 启用严格评估模式
py --topic "主题" --strict-evaluation

# 过滤低可信度来源
py --topic "主题" --min-credibility=0.7

矛盾信息无法调和

# 输出矛盾分析
py --topic "主题" --show-conflicts

# 分别评估对立观点
py --topic "主题" --balanced-view

研究耗时过长

# 限制研究时间
py --topic "主题" --timeout=1800

# 减少来源数量
py --topic "主题" --max-sources=8

# 降低深度级别
py --topic "主题" --depth=quick

依赖说明

运行环境

Agent 平台：支持 SKILL.md 的任意 AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等）
操作系统：Windows / macOS / Linux
Python 版本：3.7 及以上
网络环境：需可访问搜索引擎和新闻网站

第三方依赖

依赖项	类型	是否必需	获取方式
Python 3.7+	运行时	是	系统包管理器安装
requests	HTTP 库	是	`pip install requests`
beautifulsoup4	HTML 解析	是	`pip install beautifulsoup4`
markdown	格式化	否（推荐）	`pip install markdown`
LLM API	API	是	由 Agent 内置 LLM 提供

API Key 配置

免费版核心功能无需 API Key
如使用搜索 API 辅助，参考对应服务文档配置

可用性分类

分类：MD+EXEC（纯 Markdown 指令，部分功能需要 exec 命令行执行能力）
说明：基于 Markdown 的 AI Skill，通过自然语言指令驱动 Agent 执行任务
适用人群：学生、个人研究者、技术开发者
升级建议：如需协作研究、自动化引用、知识库等高级功能，请使用 PRO 版本

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

安全注意事项

风险类型	防范措施
API密钥泄露	通过环境变量配置，禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险	仅执行白名单命令，避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全	使用HTTPS协议，验证SSL证书有效性
敏感数据暴露	输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

核心功能

自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

深度研究工具

安装技能