dvcrn Deep Research Agent
使用 Gemini Deep Research Pro 执行自主多步搜索-阅读-分析的深度研究，通常需要 5-20 分钟完成。
依赖来源
- 首选 SDK 来源：npm 包
@google/genai - 可选兼容模式：通过
GOOGLE_GENAI_SDK_PATH显式指定一个本地 SDK 路径
不要依赖某台开发机上的隐式 bundled SDK 路径，也不要在技能里写死个人机器目录。
工作流程
1. 确认研究主题
- 与用户确认研究主题和范围
- 如果话题模糊，帮助用户明确研究方向和关注点
- 将用户需求转化为清晰的英文或中文研究查询
2. 准备 API Key
必须显式提供：
export GEMINI_API_KEY="<api_key>"
不要自动读取本地 openclaw.json 或扫描多个默认配置位置。发布型技能应让密钥来源保持明确、可审查、可控。
3. 执行研究
提醒用户：深度研究通常需要 5-20 分钟，请耐心等待。
脚本与 SKILL.md 位于同一目录。执行时先把脚本路径解析为当前技能目录下的 deep-research.mjs，不要写死开发机绝对路径。
运行脚本：
GEMINI_API_KEY="<api_key>" node <skill-dir>/deep-research.mjs "<研究主题>"
可选参数：
--timeout <seconds>— 超时时间，默认 3600 秒（1 小时）--no-stream— 使用轮询模式（如果流式出错可尝试）
可选 SDK 路径覆盖：
GOOGLE_GENAI_SDK_PATH="/path/to/@google/genai/dist/node/index.mjs" \
GEMINI_API_KEY="<api_key>" \
node <skill-dir>/deep-research.mjs "<研究主题>"
重要：由于研究耗时较长，使用 exec 工具时设置足够的超时时间（至少 1200 秒）。
4. 后续追问
研究完成后，脚本会输出 Interaction ID。如果用户需要追问或深入某个方面：
GEMINI_API_KEY="<api_key>" node <skill-dir>/deep-research.mjs --follow-up <interaction_id> "<追加问题>"
5. 呈现结果
- stdout 输出为 Markdown 格式的研究报告
- 保持原始 Markdown 格式呈现给用户
- 报告包含引用来源链接
- 如果用户需要，可以将报告保存为文件
输出说明
- stdout — 最终研究报告（Markdown 格式）
- stderr — 进度信息：
- 🔬 研究开始
- 📊 状态更新
- 💭 思考摘要（Agent 的中间思考过程）
- ✅ 研究完成 + 耗时
- 📎 Interaction ID（用于后续追问）
错误处理
| 退出码 | 含义 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 0 | 成功 | 正常呈现报告 |
| 1 | 参数错误 | 检查研究主题是否提供 |
| 2 | 环境或 API 错误 | 检查 GEMINI_API_KEY、@google/genai 安装和配额 |
| 3 | 超时 | 建议缩小研究范围或增加超时 |
安全
- 不要将 API Key 直接展示给用户
- 使用环境变量传递 API Key，不要把真实密钥写进技能文件
- 不要在未获用户确认前读取本地配置中的潜在密钥