Skill: ashanzzz/verified-research (version 1.2.1)

# Deep Research Skill > Multi-source research methodology — executes when user asks "研究/调查/搜索" or similar research tasks. Supports 3-day research cache + auto-archive to MEMORY.md. --- ## Research Cache System（研究缓存系统） ### 工作原理 每次研究启动时，在 `/tmp/deep-research-cache/{slugified_topic}/{unix_timestamp}/` 下创建独立工作目录： ``` /tmp/deep-research-cache/ {topic-slug}/ {timestamp}/ claims/ ← 每条证据卡（claim_NNN.md） rounds/ ← 每轮研究日志（round_NNN.md） manifest.json ← 所有证据的索引 + 可信度统计 report_final.md ← 最终报告 .cleanup_scheduled ← 3天清理倒计时标记 ``` ### 3天清理逻辑 1. `finalize.sh` 生成报告后，写入 `.cleanup_scheduled` 标记（记录"报告生成时间"） 2. `cleanup.sh` 每运行一次，检查所有研究目录： - **有活动**（用户在3天内继续研究，新增加了 claim/round）→ 删除 `.cleanup_scheduled`，取消清理计划 - **无活动**且距报告生成已 > 3天 → 将摘要写入 `MEMORY.md`，删除整个目录 3. `MEMORY.md` 写入内容：主题 + 日期 + 核心结论（1-3句）+ T1/T2/T3/T4 来源统计 + 完整报告所在路径（待删除前还有效） ### 如何继续研究 用户只需说"**继续研究{原话题}**"，AI agent 会： 1. 找到 `/tmp/deep-research-cache/` 下该 topic 的**最新目录** 2. 从 manifest.json 读取已有证据 3. 在最新目录继续追加 claim + round 4. 更新 manifest + 重新生成报告 > **注意**：完整报告在清理前仅存在于 `/tmp/deep-research-cache/`，不复制到 workspace。如需保留报告，请告知用户或主动复制到 workspace。 --- ## 触发条件 用户说以下类型的话时触发： - "帮我研究一下..." - "你去查一查..." - "搜索..." + 涉及多个来源的问题 - "帮我调查..." - "核实..." - "确认一下..." - "继续研究..." **注意**：简单的事实查询（"今天天气如何"）不需要触发此技能。 --- ## 核心原则 1. **不搜到哪算哪** — 研究开始前先制定搜索计划 2. **多源交叉验证** — 每个关键结论至少 3 个独立来源 3. **来源分级可信度** — 优先使用高可信度来源 4. **反复核实** — 同一事实用不同关键词核实至少 2 次 5. **明确存疑** — 无法核实的内容必须标注，不得臆造 --- ## 来源可信度分级（4级） | 等级 | 类型 | 权重 | 说明 | |------|------|------|------| | **T1** | 官方文档/学术论文/一手数据/官方API | 最高 | 原始出处，未经转述 | | **T2** | 权威媒体报道/行业白皮书/官方公告 | 高 | 经核实的主流权威来源 | | **T3** | 技术博客/社区讨论/垂直论坛/GitHub Issues | 中 | 需要额外核实，可作为线索 | | **T4** | 社交媒体/论坛/无法溯源的引用 | 低 | 极度存疑，仅作辅助线索 | **优先级规则**：T1 > T2 > T3 > T4。优先使用 T1/T2；T3/T4 必须与 T1/T2 交叉验证。 --- ## 研究流程（8步） ### Step 0：问题类型识别 拿到问题后，先判断属于哪类： | 类型 | 特征 | 示例 | |------|------|------| | **事实型** | 有明确答案，可直接查证 | "XX工具的最新版本号" | | **比较型** | 需要多维度对比 | "A工具 vs B工具，哪个更好" | | **探索型** | 开放性，需要归纳 | "XX行业的市场趋势是什么" | | **操作型** | 需要步骤指引 | "如何在XX上配置XX" | ### Step 0.5：时效性评估（AI/科技类必做） - AI/科技/开源项目话题：**先核实信息时效性** - 搜索时优先看最新发布的内容（近6个月内） - 明确标注每条信息的发布时间 - **如果来源时间不明，该来源可信度降级** ### Step 1：问题拆解 & 边界定义 将问题拆解为若干子问题，明确： - 研究的范围（什么要查，什么不查） - 预期的输出形式 - 需要查几个维度 ### Step 2：来源分级 & 权威锁定 - 针对每个子问题，列出预期可用的来源类型 - 优先查找 T1/T2 来源 - 每个关键事实至少找到 2 个不同级别的来源 ### Step 3：事实提取 & 证据卡 每个关键结论提取为"证据卡"： ``` [证据卡] - 结论：... - 来源：[来源名称]（[等级]，[时间]） - 原文摘要：... - 可信度：✅确认 / ⚠️存疑 / ❌矛盾 ``` **使用缓存系统时，每张证据卡通过 `claim-card.sh` 写入缓存目录。** ### Step 4：构建对比框架 比较型问题必须建立对比矩阵： ``` [对比维度] | 维度 | 来源A | 来源B | 来源C | 结论 | |------|-------|-------|-------|------| ``` ### Step 5：参考对齐 & 冲突处理 - 同一事实多个来源结论一致 → ✅ 确认 - 多个来源结论矛盾 → ⚠️ 标注冲突，明确说明各方说法 - 仅单一来源 → ⚠️ 标注"单来源，待验证" ### Step 6：事实→结论推导链 明确推导过程： ``` 结论X ← 依据事实A（来源）+ 依据事实B（来源） 推导逻辑：[为什么A+B得出X] ``` ### Step 6.5：独立核实（BLOCKING 步骤） **在输出结论前，必须完成此步骤：** - 用**不同关键词**重新搜索关键结论，验证一致性 - 每个关键结论至少核实 **2 次**（不同来源或不同角度） - 如果核实结果与原结论矛盾 → 返回 Step 5 重新评估 - 完成后才可进入 Step 7 ### Step 7：使用场景验证（合理性检查） - 结论是否符合常识？ - 是否存在明显的反例？ - 对用户的实际场景是否适用？ ### Step 8：输出格式化 按以下格式交付（详见下方输出模板）。报告由 `finalize.sh` 生成。 --- ## 输出模板 ```markdown # 研究报告：[问题标题] ## 研究概要 - 问题类型： - 研究时间： - 来源数量：X 个（ T1:X / T2:X / T3:X / T4:X ） - 核心结论（1-3句话）： ## 关键结论 ### 结论1：[标题] - 置信度：🟢 高 / 🟡 中 / 🔴 低 - 证据： - [来源A]（T1，2024年）— ... - [来源B]（T2，2023年）— ... - [来源C]（T3，2024年）— ... - 多源核实：[✅ 一致 / ⚠️ 存疑 / ❌ 矛盾] - 对用户场景的意义：... ### 结论2：（同上格式） ## 存疑项 & 待验证 - ❓ [未核实清楚的点] — 来源：[来源]，风险：[...] - ❓ [需要用户确认的内容] ## 研究局限性 - [本次研究的局限] - [未覆盖的范围] ## 主要参考来源 1. [来源名] — [URL/平台] — [T1/T2/T3/T4] 2. ... --- *本报告基于多源交叉核实，如有疑问请标注具体结论反馈核实。* ``` --- ## 核实次数最低要求 | 结论来源等级 | 最少核实次数 | |-------------|------------| | T1 单一来源 | 2 次不同关键词/角度核实 | | T2 单一来源 | 2 次不同来源核实 | | T1 + T2 多源一致 | 1 次额外核实 | | T3/T4 结论 | **必须**升级到 T1/T2 来源，否则标注"低可信度" | --- ## 脚本使用指南 ### 启动研究 ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/deep-research/scripts TOPIC="你的研究主题" SESSION_ID="可选ID" bash research.sh ``` ### 记录证据卡 ```bash CLAIM_ID="claim_001" \ TOPIC="研究主题" \ CONTENT="具体结论内容..." \ SOURCE="https://..." \ SOURCE_TIER="T2" \ VERIFICATION_STATUS="pending" \ ROUND="1" \ CACHE_DIR=[REDACTED_SECRET] \ bash claim-card.sh ``` ### 更新索引 ```bash CACHE_DIR=[REDACTED_SECRET] \ TOPIC="研究主题" \ SESSION_ID="xxx" \ bash manifest.sh ``` ### 生成报告 ```bash CACHE_DIR=[REDACTED_SECRET] \ TOPIC="研究主题" \ SESSION_ID="xxx" \ bash finalize.sh ``` ### 清理检查（可定时运行） ```bash bash cleanup.sh ``` --- ## 触发此技能时的用户沟通规则 **研究开始时**（简短告知）： > "收到，我来研究一下。计划：[拆解成X个维度，查找X个来源]，完成后给你完整报告。" **研究过程中**（如果发现方向偏差）： > "我发现原问题的方向可能需要调整——[说明原因]，建议改成[新方向]，可以吗？" **完成时**：按上方模板输出完整报告，并告知： > "报告已生成，缓存保留3天，如继续研究请在3天内继续对话。" --- ## 质量门控 以下情况必须**不上报结论**，先继续研究： - 关键结论不足 3 个来源 - 存在未解决的来源冲突 - 时效性无法确认（AI/科技类） 以下情况**必须标注"存疑"**： - 单一来源 - 来源为 T3/T4 - 发布时间超过 1 年（科技类话题） - 不同来源结论存在分歧 --- ## Self-Improving 集成 每次研究完成后，在 `.learnings/research-log.md` 追加一条： ``` [日期] | 问题：[主题] | 来源数：X | 质量：🟢/🟡/🔴 | 教训：[如果有] ``` 如果研究过程中发现方法论问题 → 更新本 SKILL.md。 --- *本技能参考 wshuyi/deep-research 方法论 + 学术来源可信度分级体系构建。*


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