深度研究 Deep Research

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。

ToBeWin@tobewin

Install

openclaw skills install @tobewin/research-orchestrator

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..."

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

执行流程 Execution Workflow

Step 1: 理解需求 Understand Requirements

text

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:

text

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:

text

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:

text

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:

bash

# 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：

python

# 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:

markdown

## {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](URL) - 可信度: 高
2. [来源名称](URL) - 可信度: 中

可信度评估规则 Credibility Rules:

text

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:

markdown

---
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]

完整示例 Full Example

用户输入 User Input

text

帮我深度研究一下2026年AI芯片市场

AI 执行流程 AI Execution Flow

text

🔬 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

bash

# 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

markdown

---
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 ...]

快速开始 Quick Start

基础研究 Basic Research

text

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

text

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

text

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

搜索配置 Search Configuration

默认搜索源 Default Sources

bash

# 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：

bash

# 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"

与其他 Skills 集成 Integration

与 word-studio 集成

生成 Word 格式的研究报告：

bash

# 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：

bash

# 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：

bash

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

输出格式 Output Formats

Markdown 格式 (默认)

text

output/report.md

建议的后续处理

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

注意事项 Important Notes

⚠️ 限制 Limitations

搜索依赖: 需要可用的搜索 API
网络依赖: 需要网络连接
数据时效: 搜索结果的时效性取决于数据源
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

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

💡 使用建议 Usage Tips

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

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

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

深度研究 Deep Research

Install

深度研究 Deep Research

触发条件 Trigger Conditions

核心能力 Capabilities

1. 多源搜索 Multi-Source Search

2. 事实验证 Fact Verification

3. 专业报告 Professional Reports

执行流程 Execution Workflow

Step 1: 理解需求 Understand Requirements

Step 2: 设计研究角度 Design Research Angles

Step 3: 执行搜索 Execute Search

Step 4: 信息提取与验证 Extract & Verify

Step 5: 生成报告 Generate Report

完整示例 Full Example

用户输入 User Input

AI 执行流程 AI Execution Flow

搜索执行 Search Execution

报告生成 Report Generation

快速开始 Quick Start

基础研究 Basic Research

指定深度 Specify Depth

指定语言 Specify Language

搜索配置 Search Configuration

默认搜索源 Default Sources

自定义搜索源 Custom Sources

与其他 Skills 集成 Integration

与 word-studio 集成

与 chart-maker 集成

与 universal-translator 集成

输出格式 Output Formats

Markdown 格式 (默认)

建议的后续处理

注意事项 Important Notes

⚠️ 限制 Limitations

✅ 最佳实践 Best Practices

💡 使用建议 Usage Tips

快速触发短语 Quick Trigger Phrases

版本历史 Version History

Related skills