基于多源网页检索与综合分析,生成带引用和来源标注的深度研究报告
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "deep-research" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/deep-research/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/deep-research/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请深入调研 2024 年全球生成式 AI 在企业服务领域的发展趋势,综合多家可靠来源,输出一份结构化报告,包含关键趋势、代表公司、市场数据、风险点,并为每条核心结论附上引用来源。
一份带来源引用的深度行业研究报告,含趋势总结、数据支撑、案例与参考链接。
请调研并对比 Notion、Confluence 和 Coda 的企业知识库能力,整理功能差异、定价、适用团队、用户评价倾向,并附上可核查的来源链接,最后给出选型建议。
一份有引用依据的竞品对比报告,包含对比表、优劣分析和选型建议。
请围绕“欧盟最新 AI 监管政策将全面限制开源模型”这一说法做深度核查,搜索权威来源,区分事实、误读与争议点,并输出带引用的结论摘要。
一份基于权威来源的事实核查摘要,明确结论并标注证据出处。
Drift-prone skill. Firecrawl/Exa MCP tool names, quotas, and result shapes change. Verify the configured MCP tools and current API docs before promising coverage or quoting live source counts.
Produce thorough, cited research reports from multiple web sources using firecrawl and exa MCP tools.
At least one of:
firecrawl_search, firecrawl_scrape, firecrawl_crawlweb_search_exa, web_search_advanced_exa, crawling_exaBoth together give the best coverage. Configure in ~/.claude.json or ~/.codex/config.toml.
Ask 1-2 quick clarifying questions:
If the user says "just research it" — skip ahead with reasonable defaults.
Break the topic into 3-5 research sub-questions. Example:
For EACH sub-question, search using available MCP tools:
With firecrawl:
firecrawl_search(query: "<sub-question keywords>", limit: 8)
With exa:
web_search_exa(query: "<sub-question keywords>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<keywords>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")
Search strategy:
For the most promising URLs, fetch full content:
With firecrawl:
firecrawl_scrape(url: "<url>")
With exa:
crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)
Read 3-5 key sources in full for depth. Do not rely only on search snippets.
Structure the report:
# [Topic]: Research Report
*Generated: [date] | Sources: [N] | Confidence: [High/Medium/Low]*
## Executive Summary
[3-5 sentence overview of key findings]
## 1. [First Major Theme]
[Findings with inline citations]
- Key point ([Source Name](url))
- Supporting data ([Source Name](url))
## 2. [Second Major Theme]
...
## 3. [Third Major Theme]
...
## Key Takeaways
- [Actionable insight 1]
- [Actionable insight 2]
- [Actionable insight 3]
## Sources
1. [Title](url) — [one-line summary]
2. ...
## Methodology
Searched [N] queries across web and news. Analyzed [M] sources.
Sub-questions investigated: [list]
For broad topics, use Claude Code's Task tool to parallelize:
Launch 3 research agents in parallel:
1. Agent 1: Research sub-questions 1-2
2. Agent 2: Research sub-questions 3-4
3. Agent 3: Research sub-question 5 + cross-cutting themes
Each agent searches, reads sources, and returns findings. The main session synthesizes into the final report.
…
帮助开发者为代码代理配置性能优化、安全防护与研究优先工作流。
提供数据库迁移、回滚与零停机发布的最佳实践指导,适用于多种 ORM 与 SQL 数据库。
通过双评审智能体对结果进行对抗式校验,提升输出发布前的可靠性
帮助你掌握地道 Rust 模式、所有权与并发实践,编写安全高性能应用。
基于 C++ Core Guidelines 编写、审查并重构更安全现代的 C++ 代码。
为 Claude Code 会话提供系统化校验流程,帮助检查结果正确性与质量。
调用多种大模型进行深度研究,支持 SSE API 与 MCP 服务接入
自动完成搜索、抓取、聚类与报告生成,输出结构化深度研究结果
帮助用户开展联网研究,检索真实来源并生成可靠结论与引用。
针对技术、市场与竞品等主题开展多源深度调研并输出综合洞察。
通过自然语言自动开展网页研究、汇总信息并生成结构化报告。
使用 Exa 神经搜索进行网页、代码、公司与人物的深度研究检索。