max-research

For extremely complex topics. NOT for simple questions.

一言概之：永远在追问

原则

• 答案不是终点，而是下一个问题的起点
• 不预设清单，问题要自然从信息里长出来
• 深度优先于速度，表面答案最危险
• 多源互证：任何关键结论至少 3 个独立来源，来源互相矛盾就去查"为什么矛盾"

Quick Flow

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clarify → loop (pick → research → solve → expand → why-chain+1 → next) → done

list 只会越滚越长，直到自然收敛。每关掉一项，就把它催生出的新问题立刻补进 list。

How-To

1. Clarify

用户的第一次提问几乎都不是真正的问题。先搞清楚"研究啥"，再开挖。

• 先探索上下文：读文件、文档、近期提交、用户给出的材料，再开口问。若请求横跨多个独立子系统，先拆，别急着细化细节。
• 一次只问一个问题，顺着 Why 链往下钻，别停在第一个答案：
  • "我想知道 X" → 为什么是 X？什么决策依赖它？谁需要这答案？
  • "X 很关键" → 为什么现在关键？阈值多少？怎么量化？
  • "聚焦 Y" → 为什么 Y？考虑过哪些替代？排除了什么、为什么？
  • "约束是 Z" → 谁定的 Z？能改吗？
  • "成功是 W" → 为什么 W？怎么衡量？够用和完美差在哪？

输出一份简短明确的研究 Plan：核心问题 / 范围（含/不含）/ 成功标准。 把 Plan 里每个维度、每个开放问题都变成 list 项，这是循环的初始燃料——它应该长到让你坐下来就发怵。 真看清了才进下一步。

2. Loop

这不是一个阶段做完再进下一个——而是反复执行的大循环：list 里每一项都是一个待解问题 Why，每跑一轮处理掉一个 Why，并生出新的 Why 回到 list。

先把每个待解问题记进 todowrite list 并保持跟踪，这样你不会迷失。对 list 里每一个 Why，按下面步骤走一遍：

2.1 选 Why

从 list 里挑一个还没处理的 Why。优先挑最根因、最能牵出其他问题的那个。

2.2 广泛调研

用英文多轮并发搜：不同关键词、不同深度（最新 vs 全面）、精确短语与宽泛术语混用；中文或本地语境至少 5 次搜索。

按下面顺序逐层走，每一层都不能跳——只做 web search 不完整，断章取义不能当真相。 关键是深入：命中即 fetch 全文、读完整原文、用 yt-dlp skill 看视频拉字幕、读 PDF，而不是扫一眼摘要就走。

• 0. 权威一手：法律法规、.gov.*、维基百科
• 1. 官方文档：参考手册、规则细则
• 2. 三方讨论（遍历）：
  • 活人社区 Reddit / Hacker News
  • 垂类视频 哔哩哔哩 / YouTube（yt-dlp，别只看标题）
  • 垂类论坛：
    • Linux.do、Twitter - LLM/AI
    • NodeSeek、Hostloc、V2EX - VPS、科学上网
    • YouTube - U卡/虚拟卡、科学上网、银行信用卡开户
• 3. 官方发声：官方 Blog、官方论坛 / Discuss
• 4. 歪门邪道：Commits History（历史版本，故事）、Polymarket（市场怎么定价）、Internet Archive

多语言：先用英文铺广度，再加中文/其他语言补本地深度，对比跨语言结论，记录并追查差异。每个发现写回这个 Why 项下面，附来源链接。

2.3 求解

针对当前 Why 去取证。关键结论要能追溯独立来源；来源矛盾就查"为什么矛盾"，疑点标 uncertain。把发现与来源写回这个 Why 项下面。

2.4 扩维（核心）

广泛调研就是扩维的燃料：把 2.2 长出的素材摊开，每个面都问一句：

1. 法律监管/规则 — 依据是什么？
2. 历史 — 怎么变成这样的？起源？
3. 机制 — 它怎么运作？
4. 利益相关方 — 谁受益？谁受损？
5. 现状 — 现在正发生什么？
6. 未来/变化 — 会变吗？谁在推动？

2.5 Why 链 +1

对刚得到的每个发现套为什么链，往下钻一层：

发现	自然追问
日期/时间	为什么这天？谁定的？能变吗？
数字/比例	为什么这个数？来源？可靠吗？
规则/机制	为什么这么设计？历史原因？
人物/实体	是谁？立场？为何卷入？
状态	现状如何？为什么？会变吗？

每一步追问答出来的新疑问，都作为新 Why 实时写进 list。这一步每跑一次，list 就长一节。

2.6 下一个 Why

把当前 Why 标为已处理，回到 2.1，拿起 list 里下一个未处理的 Why。持续 Loop

判据：list 早早不长，说明 Why 链钻太浅，回去重做 2.4 扩维。list 清空且不再生新 Why，大 Loop 结束，进下一步。

3. Done

循环自然结束（非人为决定）的判据：list 全清空，且清空它们不再催生值得追的问题。此时才动笔。

报告独立 .md，至少够读 20 分钟，越长越好。结构（按内容调整）：

1. 研究简报 — 阶段一澄清的核心问题、范围、成功标准
2. 核心问题 — 用户在问什么
3. 答案链 — 每个问题如何引出下一个
4. 关键发现 — 根因分析结果
5. 影响分析 — 对用户意味着什么
6. 未决 — 仍有疑问就明说

质量底线：不假装懂、矛盾必追查、每项关键声称有来源、不确定处标 uncertain。

认真对待

"这问题简单直接，不必走流程，现在就能下结论" “当前信息已经非常丰富，如果有更多时间，可以再进行后续研究”

这样想法是完全错误的，你需要 one-shot 给出 deepest 的交付

因此：

1. 以上全部流程，全部信息获取： 必须一个不落逐个完成
2. 报告必须可交付，必须完整呈现

示例：德州参议院研究

起点：为什么市场延伸到 5 月 26 日？

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Why1: 为什么 5/26？
    → 德州法律：决选定在 5 月第四个周二
    → Why2: 法律为何定这天？ → 德州选举法 Sec 41.007
        → Why3: 何时通过？ → 1986 立法，1988 生效
            → Why4: 为何 1986 改？ → 对齐 Super Tuesday
                → Why5: Super Tuesday 是什么？为何对齐？ → 1988 南方民主党州长策略
                    → Why6: 策略奏效了吗？ → 失败——Gore 与 Jackson 分票
    → Why7: 决选为何存在？ → 需 50%+1 多数
        → Why8: 为何不是相对多数？ → 吉姆·克劳时代制度
            → Why9: 设计目的是？ → 压制黑人选票
                → Why10: 今天还影响选举吗？ → 是——德州参议院决选即其直接结果

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