ATH-MaaS 深度研究 Skill
当用户需要对某个主题进行深度调研时，综合使用搜索和网页抓取工具，多轮搜索和抓取，最终生成结构化研究报告。
⚠️ 重要提醒:
call_tool()函数已经预注入到 Python 执行环境中，直接调用即可。 绝对不要自己定义call_tool函数、mock 函数或用 subprocess/HTTP 模拟调用！
可用工具
搜索工具
# Exa网页搜索 - 获取搜索结果（返回干净可用的内容）
result = call_tool('web_search_exa', {
'query': '搜索关键词', # required
'numResults': 10, # optional: 结果数量，默认8
'livecrawl': 'fallback', # optional: 'fallback'(默认) 或 'preferred'(优先实时爬取)
'contextMaxCharacters': 10000 # optional: 上下文最大字符数，默认10000
})
# Exa公司研究 - 研究特定公司
result = call_tool('company_research_exa', {
'companyName': '公司名称', # required
'numResults': 3 # optional: 默认3
})
# Exa代码/文档搜索 - 查找代码示例和文档
result = call_tool('get_code_context_exa', {
'query': '搜索查询', # required
'tokensNum': 5000 # optional: 1000-50000，默认5000
})
网页抓取工具
# 直接URL抓取（适用于已知URL）
result = call_tool('fetch', {
'url': 'https://example.com', # required
'max_length': 10000 # optional: 最大字符数
})
深度研究流程
标准流程
# ⚠️ call_tool() 已预注入，直接使用，不要 import 或自定义！
import json
# ========== 第一阶段：初步搜索 ==========
topic = "用户的研究主题"
results = call_tool('web_search_exa', {
'query': topic,
'numResults': 15,
'livecrawl': 'preferred', # 优先实时爬取获取最新内容
'contextMaxCharacters': 15000
})
# 提取和分析搜索结果内容
# Exa搜索直接返回干净的网页内容，可以直接使用
print(results)
# ========== 第二阶段：深度抓取 ==========
# 对于需要更多详情的URL，使用fetch工具
# 注意：zhihu等网站可能会被block，无法fetch，请绕过可能被block的网站
detailed = []
for url_item in important_urls:
result = call_tool('fetch', {
'url': url_item, # required
'max_length': 10000 # optional: 最大字符数
})
detailed.append(result)
# ========== 第三阶段：补充搜索 ==========
# 基于初步结果，进行更有针对性的搜索
sub_results = call_tool('web_search_exa', {
'query': f'{topic} 最新进展 2026',
'numResults': 8
})
# 如果涉及特定公司，可以用公司研究工具
company_info = call_tool('company_research_exa', {
'companyName': '相关公司名',
'numResults': 5
})
# ========== 第四阶段：整理报告 ==========
# 将所有收集的信息整理为结构化报告
# ⚠️ 重要：报告中的每个关键结论/事实都必须附带引用来源URL（Markdown超链接格式）
report = f"""
# {topic} 深度研究报告
## 研究概述
...根据搜索和抓取的内容整理...
## 主要发现
- 发现1：某某产品推出了新功能 [来源](https://example.com/article1)
- 发现2：某某技术取得突破 [来源](https://example.com/article2)
## 详细分析
### 方向一
具体分析内容...根据[某报告](https://example.com/report)显示...
### 方向二
更多分析...据[媒体报道](https://example.com/news)...
## 结论与建议
1. 结论一... [来源](https://example.com/source1)
2. 结论二... [来源](https://example.com/source2)
## 参考来源
- [来源标题1](https://example.com/article1)
- [来源标题2](https://example.com/article2)
- [来源标题3](https://example.com/article3)
"""
关键原则
- 多轮搜索: 不要只搜索一次，根据初步结果进行补充搜索（但总计不超过3次搜索调用）
- 交叉验证: 从多个来源获取信息，交叉验证关键事实
- 深度抓取: 对重要页面使用 fetch 获取详细内容
- 结构化输出: 最终生成清晰的结构化报告，包含来源引用
- 迭代深入: 从宏观到微观，逐步深入研究主题的各个方面
- 善用多种工具: 综合使用 web_search_exa、company_research_exa 和 fetch 工具获取全面信息
- 引用来源（必须）: 报告中的每个关键结论、事实、数据点都必须附带引用来源URL。使用 Markdown 超链接格式
[来源标题](URL)嵌入到相关文本旁边。最终报告末尾也要有完整的"参考来源"列表
⚠️ 调用频率与错误处理（必须遵守）
- 每次 call_tool 之间必须加
time.sleep(2)间隔，避免连续快速调用导致远程服务连接断开 - 必须检查返回值中的 error 字段：
call_tool()在网络失败时返回{"error": "..."}而非抛出异常 - 单次执行中 web_search_exa 调用不超过 3 次，优先用较大的
numResults（如 15-20）减少调用次数 - 用 try-except 包裹关键逻辑，确保部分失败不影响整体输出
import time
# ✅ 正确：带间隔和错误检查的多次搜索
def safe_search(query, num_results=15):
"""安全的搜索封装，自动检查错误"""
result = call_tool('web_search_exa', {'query': query, 'numResults': num_results})
if isinstance(result, dict) and 'error' in result:
print(f"⚠️ 搜索失败: {result['error']}")
return None
return result
# 第一阶段搜索
results1 = safe_search(f'{topic}', num_results=15)
time.sleep(2) # ⚠️ 间隔必须
# 第二阶段补充搜索
results2 = safe_search(f'{topic} 最新进展 2026', num_results=10)