Deep Research Framework 🔬
用结构化方法做深度研究，而不是"搜一堆链接然后总结"。
核心理念
研究不只是信息收集，是心智模型的持续演化。
三个调节循环（来自 VeriTrace）：
- 解释性更新（Interpretive Update）— 新信息如何改变我对问题的理解？
- 偏差反馈（Deviation Feedback）— 我的假设和实际发现之间有多大偏差？
- 图式修订（Schema Revision）— 我的整体认知框架需要重构吗？
研究流程
Phase 1: 定义研究空间
## 研究问题
- 核心问题：[一句话]
- 子问题：[3-5 个分解]
- 已知：[我已经知道什么]
- 假设：[我预期会发现什么]
- 边界：[不研究什么]
Phase 2: 扫描与收集
广度优先，然后深度优先。
-
广度扫描（5-8 个方向并行搜索）
- 每个方向 3-5 条结果
- 快速过滤：相关性评分 1-5
- 低于 3 分的直接跳过
-
深度挖掘（对高分方向深入）
- 阅读原文/论文摘要
- 追踪引用和相关工作
- 寻找实际代码/工具
搜索策略：
- 学术：arxiv.org, paperswithcode.com
- 工具：github.com/trending, producthunt.com
- 新闻：the-decoder.com, simonwillison.net, techcrunch.com
- 社区：reddit r/MachineLearning, HackerNews
Phase 3: 心智模型演化
每收集一批信息，执行演化检查点：
## 演化检查点 [时间]
### 解释性更新
- 新信息如何改变我的理解？[具体说明]
- 哪些假设被证实？哪些被推翻？
### 偏差反馈
- 预期 vs 实际发现：[对比]
- 偏差原因分析：[为什么我之前会那样想？]
### 图式修订
- 整体认知框架是否需要调整？[是/否]
- 如果是：旧框架 → 新框架的变化
Phase 4: 评估与分级
对每个发现用 RAPID 框架评估：
| 维度 | 问题 | 评分 (1-5) |
|---|---|---|
| Relevance | 对我的核心问题有多相关？ | |
| Actionability | 我能立刻采取行动吗？ | |
| Practicality | 实施难度有多大？ | |
| Impact | 成功后影响有多大？ | |
| Durability | 这个发现长期有价值吗？ |
总分 ≥ 20: t0（立刻行动） 总分 15-19: t1（本周内行动） 总分 10-14: t2（了解即可） 总分 < 10: 跳过
Phase 5: 行动与验证
研究必须产出行动，否则是浪费。
可能的行动：
- 写一个新 skill
- 优化现有工作流
- 安装/试用新工具
- 写技术笔记给老板
- 更新 MEMORY.md
验证标准：
- 行动完成后，回溯检查：这个行动是否真的解决了研究问题？
- 如果没有，记录偏差，调整下次研究方向
输出格式
每次深度研究产出一份报告：
# 🔬 深度研究报告 | YYYY-MM-DD
## 研究问题
[一句话]
## 扫描概览
- 搜索方向：X 个
- 初始结果：Y 条
- 深度挖掘：Z 条
- 有效发现：W 条
## 心智模型演化
[本次研究如何改变了我的理解]
## 关键发现（按 RAPID 评分排序）
1. [发现] — RAPID: XX/25 — t0/t1/t2
2. ...
## 行动项
- [已完成] ...
- [待执行] ...
- [需老板批准] ...
## 偏差记录
[预期 vs 实际的差异，用于改进下次研究]
与自我进化集成
- 每日进化任务使用本框架
- 每周回顾：哪些研究方向产出了最大价值？
- 每月总结：研究能力本身有何提升？
参考
- VeriTrace: Evolving Mental Models for Deep Research Agents (arXiv:2605.26081)
- From Model Scaling to System Scaling (arXiv:2605.26112)
- Claw-Anything: Benchmarking Always-On Personal Assistants (arXiv:2605.26086)