Deep Research

Deep Research — структурированное исследование

Методология глубокого исследования: сначала понимание задачи, потом research, потом конкретное решение.

Онбординг

Скажи пользователю:

"Запускаю deep research. Сейчас задам несколько вопросов, чтобы исследование попало точно в цель. Потом — research с веб-поиском и анализом, в конце — конкретное решение и сохранённый артефакт."

Фаза 1 — Понимание задачи (2-4 минуты)

1.1 Уточняющие вопросы

Задай 3-5 вопросов через AskUserQuestion (одним блоком, не по одному). Вопросы должны:

• Вскрыть контекст, который пользователь не озвучил
• Уточнить границы: что входит, что нет
• Понять формат результата: решение, сравнение, обзор, план действий

Типовые вопросы (адаптируй под тему):

1. Для чего тебе это — принять решение, разобраться в теме, или подготовить материал для кого-то?
2. Какие ограничения есть? (бюджет, сроки, география, технологии)
3. Что ты уже знаешь или пробовал? (чтобы не повторять)
4. Есть ли варианты, которые ты уже рассматриваешь?
5. В каком формате нужен результат — короткий вывод, развёрнутый анализ, сравнительная таблица?

1.2 Критерий готовности

После ответов — зафиксируй одним предложением, когда research считается завершённым. Покажи пользователю и получи подтверждение.

Формат: "Research готов, когда: [критерий]."

Примеры:

• "Research готов, когда: есть 2-3 конкретных варианта с честным сравнением под твою ситуацию и одна рекомендация."
• "Research готов, когда: есть структурированный обзор подходов с плюсами/минусами и рекомендация что применить первым."

Фаза 2 — Research (основная работа)

2.1 Стратегия поиска

Определи, какие источники нужны, и запусти параллельно:

• WebSearch — для актуальных данных, цен, сравнений, трендов
• Agent (subagent_type="Explore") — если тема связана с кодовой базой
• Agent (subagent_type по теме) — специализированные агенты под домен (см. каталог агентов)
• Собственные знания — для фреймворков, методологий, архитектурных решений

Запускай субагентов параллельно где возможно. Каждому давай чёткий фокус, не дублируй задачи.

2.2 Лимит итераций

Максимум 2 итерации углубления. После первого прохода — оцени, закрывает ли результат критерий готовности. Если нет — одна итерация на незакрытую часть. Если после второй итерации всё ещё не закрыто — честно скажи, что не удалось найти, и дай результат как есть.

2.3 Оценка качества источников

Прежде чем синтезировать — прогони найденное через четыре вопроса. Модель подаёт слабый источник с той же уверенностью, что и сильный; этот шаг ловит разницу.

1. Первичный или пересказ? Официальная документация, исследование, сам продукт — первичный. Блог, который пересказывает чужой пост — вторичный. Три вторичных источника, ссылающихся на один первичный, — это один источник, а не три.
2. Насколько авторитетен и свеж? Кто автор, когда написано. Для цен, лимитов, версий и API всё старше нескольких месяцев считается устаревающим по умолчанию.
3. Есть ли противоречия между источниками? Если да — не выбирай молча удобный, покажи расхождение и скажи, какому доверяешь и почему.
4. Где ты сам менее всего уверен? Назови это явно — это ценнее, чем ровный уверенный тон по всему тексту.

Результат ложится в блок «Уровень уверенности» ниже. Если проверить не удалось — так и пиши, не подтягивай к «надёжно».

2.4 Синтез

Собери результаты в единый документ. Структура:

# Deep Research: {тема}
Дата: {YYYY-MM-DD}
Критерий готовности: {зафиксированный критерий}

## Контекст задачи
{2-3 предложения: что исследуем и зачем}

## Findings
{основные находки, структурированные по смыслу, не по источникам}

## Уровень уверенности
- Надёжно: {факты из первичных источников либо подтверждённые независимо}
- Требует проверки: {один источник, пересказ, или быстро устаревающие данные —
  укажи, что именно перепроверить перед решением}
- Противоречия: {где источники расходятся и какому ты доверяешь, почему}
- Не удалось проверить: {что осталось без подтверждения}

## Решение
{конкретная рекомендация — не "вот варианты", а "делай X, потому что Y"}

## Первый шаг
{одно конкретное действие, которое можно сделать прямо сейчас}

Фаза 3 — Результат

3.1 Покажи пользователю

Выведи результат в чат. Формат — как в шаблоне выше. Обязательные элементы:

• Блок "Уровень уверенности" — всегда. Это главное отличие от обычного ответа.
• Блок "Решение" — всегда. Не "вот информация", а "делай вот это".
• Блок "Первый шаг" — всегда. Конкретное действие.

3.2 Сохрани артефакт

Сохрани результат в файл:

• Путь: E:\VibeCoding\_lab\docs\research-{тема-slug}-{YYYY-MM-DD}.md
• Если research для конкретного проекта — сохрани в E:\VibeCoding\{ProjectName}\docs\
• Сообщи пользователю путь к файлу

3.3 Переиспользование

Скажи пользователю: "Артефакт сохранён. В следующей сессии можешь сказать: «Вот research по {теме}» — и продолжить с того места."

Антипаттерны — чего НЕ делать

• Не начинай research без вопросов. Даже если тема кажется понятной — задай хотя бы 3 вопроса. Это ключевой шаг.
• Не давай "полезную информацию" вместо решения. Финал — всегда конкретная рекомендация.
• Не уходи в бесконечное углубление. Макс 2 итерации, потом — результат как есть.
• Не оценивай свои источники как "все надёжные". Блок уверенности должен быть честным — если данные из одного источника или устаревающие, скажи об этом.
• Не считай три пересказа одного поста за три подтверждения. Дойди до первоисточника или честно пометь как один источник.
• Не генерируй 10 вариантов. Максимум 3, лучше 1-2 с чётким обоснованием.

Быстрый старт (если тема передана в аргументе)

Если пользователь вызвал /deep-research "тема" — прими тему как входные данные и сразу переходи к фазе 1.1 (вопросы). Не переспрашивай тему.

Если вызвал просто /deep-research без аргумента — спроси: "Какую тему исследуем?"