deep-research

当用户要求"调研"、"深度调研"、"帮我研究"、"调研下这个",或提到需要搜索、整理、汇总指定主题的技术内容时,应使用此技能。

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深度调研技能(Deep Research Skill)

技能概述

此技能用于对技术主题进行深度调研,输出专业的调研报告文档。

能力说明
内容提取从 URL、文档中提取核心信息
深度调研联网搜索补充背景、对比、最新进展
报告生成默认生成 Markdown 和 Word 两个版本
图解生成为核心概念生成技术信息图
Word 格式化自动处理目录、标题加粗、表格实线等样式

触发规则

当用户消息包含以下关键词时使用此技能:

  • 调研、深度调研、调研报告
  • 帮我研究、帮我分析
  • 调研下这个、看看这个

输出规范

每次调研任务必须同时提供:

  1. Markdown 版本:用于 Obsidian 知识库沉淀和双链关联
  2. Word 版本:用于正式汇报和外部分享,需经过脚本格式化处理

目录结构

每个调研主题创建独立文件夹,保持整洁:

{output_dir}/
├── Ralph-Loop/                    # 主题文件夹(英文短横线命名)
│   ├── images/                    # 该主题的信息图
│   │   ├── architecture.png
│   │   └── comparison.png
│   ├── Ralph-Loop调研报告.md      # Markdown 报告
│   └── Ralph-Loop调研报告.docx    # Word 报告
├── MCP-Protocol/
│   ├── images/
│   ├── MCP-Protocol调研报告.md
│   └── MCP-Protocol调研报告.docx
└── ...

命名规范:

  • 文件夹名:英文,单词间用短横线连接,如 Ralph-LoopMCP-Protocol
  • 报告文件:{主题名}调研报告.md{主题名}调研报告.docx
  • 图片目录:每个主题文件夹下单独的 images/ 目录

调研流程

第一步:创建主题目录

根据调研主题创建独立文件夹:

mkdir -p "{output_dir}/{主题名}/images"

第二步:内容获取

  1. 如果用户提供 URL,使用 webfetch 获取内容
  2. 提炼核心概念、技术原理、关键信息
  3. 识别需要深入调研的点

第三步:深度调研

使用 Task 工具进行联网搜索,补充:

  • 技术背景和发展历程
  • 竞品对比和差异化
  • 社区讨论和实际案例
  • GitHub 仓库和开源实现
  • 最新进展和趋势

第四步:图解生成

使用预设风格脚本生成统一手绘风格的信息图。

生图触发规则

内容类型是否生图图解类型说明
核心架构/原理必须arch系统结构、技术栈、模块组成
流程/步骤必须flow工作流、执行顺序、操作步骤
A vs B 对比必须compare两种方案/技术的对比
3个以上要素建议concept核心概念、多个方面组成
纯文字表格不需要-用 Markdown 表格即可
代码示例不需要-用代码块即可

预设风格模板

所有配图统一使用手绘体可视化风格,保持系列一致性:

类型命令参数配色布局
架构图-t arch科技蓝 #4A90D9分层/模块化
流程图-t flow蓝+绿+橙从上到下
对比图-t compare蓝 vs 橙左右分栏
概念图-t concept蓝紫渐变中心发散

生成命令

使用 research_image.py 脚本生成:

# 架构图
python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
  -t arch \
  -n "Ralph Loop 核心架构" \
  -c "展示 Prompt、Agent、Stop Hook、Files 四个模块的循环关系" \
  -o "{output_dir}/{主题名}/images/architecture.png"

# 流程图
python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
  -t flow \
  -n "Stop Hook 工作流程" \
  -c "Agent尝试退出、Hook触发、检查条件、允许或阻止退出的完整流程" \
  -o "{output_dir}/{主题名}/images/flow.png"

# 对比图
python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
  -t compare \
  -n "ReAct vs Ralph Loop" \
  -c "左侧ReAct依赖自我评估停止,右侧Ralph使用外部Hook控制" \
  -o "{output_dir}/{主题名}/images/comparison.png"

# 概念图
python .opencode/skills/image-service/scripts/research_image.py \
  -t concept \
  -n "状态持久化要素" \
  -c "中心是Agent,周围是progress.txt、prd.json、Git历史、代码文件" \
  -o "{output_dir}/{主题名}/images/concept.png"

图片命名规范

图解类型文件名
架构图architecture.png{具体名称}_arch.png
流程图flow.png{具体名称}_flow.png
对比图comparison.png{A}_vs_{B}.png
概念图concept.png{具体名称}_concept.png

第五步:报告撰写

按标准模板撰写 Markdown 报告,存放到主题文件夹:

{output_dir}/{主题名}/{主题名}调研报告.md

报告中引用图片使用相对路径:

![架构图](images/architecture.png)

第六步:Word 导出

# 进入主题目录
cd "{output_dir}/{主题名}"

# 生成 Word(--resource-path=. 确保图片正确引用)
# 注意:不要使用 --toc 参数,因为 Markdown 中已有手写目录
pandoc "{主题名}调研报告.md" -o "{主题名}调研报告.docx" --resource-path=.

# 格式化 Word
python ../../../.opencode/skills/deep-research/scripts/format_docx.py "{主题名}调研报告.docx"

写作原则

调研报告的核心价值:深入研究、降低团队吸收成本、提供专家级建议。

  1. 理解透彻:不能一知半解或大段拷贝,必须消化吸收后用自己的话表达
  2. 体现思考:有判断、有建议,而非仅仅陈述现状
  3. 细节佐证:有过程和细节支撑结论,不空谈
  4. 逻辑清晰:有分段、有结构、有编号
  5. 配图说明:核心概念必须配信息图
  6. 去除 AI 味:
    • 不使用「」、" " 等特殊符号
    • 不用过多强调符号和 emoji
    • 行文自然流畅,像人写的专业文档
    • 避免"首先、其次、总之"等套话

报告模板

---
date: YYYY-MM-DD
type: 调研报告
领域: {技术领域}
tags: [调研, {主题关键词}]
---

# XX调研报告

> 调研日期:YYYY年M月D日

---

## 目录

- 一、简介
- 二、启示
- 三、核心介绍
  - 3.1 XXX
  - 3.2 XXX
- 四、附录
  - 4.1 详细文档
  - 4.2 参考资料

---

## 一、简介

(快速说明调研内容,简短重点)

是什么,主要用来做什么,属于什么类别。有哪些能力,有什么特点。和竞品相比,有哪些区别,主打什么。

1. 要点一
2. 要点二
3. 要点三

---

## 二、启示

(调研内容带来的启示、值得学习借鉴之处、与现有产品如何结合、是否值得推荐)

1. 启示一
2. 启示二
3. 启示三

---

## 三、核心介绍

(正文部分,详细说明调研内容的原理/搭建/操作/使用过程,含信息图及流程说明)

### 3.1 XXX

![图解说明](images/xxx.png)

上图展示了...(图解说明,让读者看图就能理解)

详细内容...

### 3.2 XXX

详细内容...

---

## 四、附录

### 4.1 详细文档

(更详细的配置/操作过程)

### 4.2 参考资料

**官方文档**

- 文档名称: https://xxx

**开源实现**

- 项目名称: https://github.com/xxx

**社区讨论**

- 讨论来源: https://xxx

脚本说明

format_docx.py

Word 文档格式化脚本,功能包括:

  1. 标题居中,黑色字体(去除 pandoc 默认蓝色)
  2. "Table of Contents" 替换为中文"目录"
  3. 目录页单独一页
  4. 一级标题(简介、启示等)前自动分页
  5. 表格保持完整不跨页断开
  6. 代码块保持完整不断开
  7. 日期行居中

用法:

python .opencode/skills/deep-research/scripts/format_docx.py "输入.docx" ["输出.docx"]

完整调研示例

用户输入:

调研下 Ralph Loop

执行流程:

# 1. 创建主题目录
mkdir -p "{output_dir}/Ralph-Loop/images"

# 2. 获取内容(如有 URL)
webfetch https://example.com/article

# 3. 深度调研(使用 Task 工具联网搜索)

# 4. 生成信息图
python .opencode/skills/image-service/scripts/text_to_image.py "技术架构图..." --output "{output_dir}/Ralph-Loop/images/architecture.png"

# 5. 撰写报告
# 写入 {output_dir}/Ralph-Loop/Ralph-Loop调研报告.md

# 6. 导出 Word(不使用 --toc,Markdown 已有手写目录)
cd "{output_dir}/Ralph-Loop"
pandoc "Ralph-Loop调研报告.md" -o "Ralph-Loop调研报告.docx" --resource-path=.
python ../../../.opencode/skills/deep-research/scripts/format_docx.py "Ralph-Loop调研报告.docx"

输出文件:

{output_dir}/Ralph-Loop/
├── images/
│   ├── architecture.png
│   └── comparison.png
├── Ralph-Loop调研报告.md
└── Ralph-Loop调研报告.docx

依赖

  • pandoc:Markdown 转 Word
  • python-docx:Word 格式化
  • image-service 技能:生成信息图

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