Skill: tobewin/research-orchestrator (version 2.0.1)

--- name: research-orchestrator description: 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。 version: 2.0.1 license: MIT-0 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔬", "requires": {"bins": ["curl", "python3"], "env": []}, "always": false}} --- # 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 ``` 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:** ``` 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:** ``` 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:** ``` 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:** ``` 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 ``` 帮我深度研究一下2026年AI芯片市场 ``` ### AI 执行流程 AI Execution Flow ``` 🔬 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 ``` 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 ``` 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 ``` 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) ``` output/report.md ``` ### 建议的后续处理 1. **生成 Word**: 使用 word-studio 转换为 Word 格式 2. **生成 PDF**: 使用 pdf-studio 转换为 PDF 格式 3. **生成图表**: 使用 chart-maker 生成可视化图表 --- ## 注意事项 Important Notes ### ⚠️ 限制 Limitations 1. **搜索依赖**: 需要可用的搜索 API 2. **网络依赖**: 需要网络连接 3. **数据时效**: 搜索结果的时效性取决于数据源 4. **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 1. **交叉验证**: 至少从2-3个来源验证关键数据 2. **标注来源**: 所有数据都要标注来源 3. **评估可信度**: 标注每个来源的可信度 4. **保持更新**: 定期更新研究数据 ### 💡 使用建议 Usage Tips 1. **明确范围**: 研究范围越明确，结果越精准 2. **指定深度**: 根据需求选择研究深度 3. **检查来源**: 阅读报告时注意检查来源可信度 4. **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


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