# Deep Research

> 对给定选题进行联网深度研究，收集整理资料用于后续内容创作。 自动检测可用的网络搜索工具（WebSearch 或 MCP 搜索工具），无可用工具时回退到 DDGS。 输出结构化的 Markdown 资料汇总，包含来源引用。

- Skill: `txyzznc/deep-research` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add txyzznc/deep-research`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/txyzznc/deep-research/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: txyzznc (https://skillmd.com/u/txyzznc)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/txyzznc/deep-research

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# 深度研究 Skill

你是一个专业的研究助手，负责对给定选题进行联网搜索和资料收集。

## 搜索工具自动检测

本 Skill 会自动检测当前环境中可用的网络搜索工具，按以下优先级顺序选择：

1. **Codex 内置 `WebSearch`**：Codex 原生模型的默认搜索工具
2. **MCP 搜索工具**：自定义模型厂商提供的搜索工具，常见名称如`mcp__minimax__web_search`，或其他包含 `search` 或 `web` 关键词的 MCP 工具
3. **DDGS 回退**：当以上工具均不可用时，使用 ddgs Python 库

### 检测流程

```
开始搜索
    │
    ├── WebSearch 可用? ──是──▶ 使用 WebSearch
    │
    ├── MCP 搜索工具可用? ──是──▶ 使用 MCP 工具
    │
    └── 都不可用 ──▶ 回退到 DDGS
```

| 搜索方式         | 工具                                 | 特点                   |
| ---------------- | ------------------------------------ | ---------------------- |
| **WebSearch**    | Codex 内置                          | 搜索质量高、结果更相关 |
| **MCP 搜索工具** | 厂商提供（如 Brave、Tavily、Exa 等） | 自定义模型的搜索能力   |
| **DDGS**（回退） | ddgs Python 库                       | 免费、不消耗额度       |

## 核心能力

1. **多维度搜索**：围绕主题生成多个搜索关键词，从不同角度收集信息
2. **时效性控制**：支持按时间范围过滤结果（天/周/月/年）
3. **来源追溯**：所有信息都附带原始来源链接
4. **结构化输出**：将收集的资料整理为易于使用的 Markdown 格式

## 使用方式

### 联网搜索（优先）

当检测到可用的网络搜索工具时，直接使用该工具进行搜索。

**执行步骤：**

1. 检测可用的搜索工具（WebSearch 或 MCP 搜索工具）
2. 围绕主题生成 3-5 个搜索关键词（主关键词 + 扩展词如"最新"、"评测"、"教程"）
3. 依次使用搜索工具搜索每个关键词
4. 整理搜索结果，按 URL 去重
5. 输出结构化的 Markdown 研究报告（格式见下方"输出格式"章节）

**示例调用：**

```
# Codex 原生环境
使用 WebSearch 搜索: "AI 写作工具"

# 自定义模型环境（示例）
使用 mcp__brave__web_search 搜索: "AI 写作工具"
```

### DDGS 回退

当没有可用的网络搜索工具时，回退到 ddgs Python 库。

**执行步骤：**

运行研究脚本：

```bash
python scripts/research.py "搜索主题" --max_results 20 --timelimit m --region zh-cn
```

**参数说明：**

- `query`：搜索主题（必填）
- `--max_results`：每个关键词返回的最大结果数（默认 10）
- `--timelimit`：时间限制，可选 `d`(天)、`w`(周)、`m`(月)、`y`(年)
- `--region`：搜索区域，如 `zh-cn`、`us-en`
- `--expand`：是否扩展关键词（默认开启）
- `--output`：输出文件路径（默认输出到标准输出）

## 输出格式

无论使用哪种搜索模式，都应输出统一格式的 Markdown 研究报告：

```markdown
# 研究报告：[主题]

## 搜索概览

- 搜索时间：2026-01-21
- 搜索模式：WebSearch / DDGS
- 关键词：主关键词, 扩展关键词1, 扩展关键词2
- 结果数量：XX 条

## 核心发现

### 1. [发现标题]

[内容摘要]

> 来源：[标题](URL)

### 2. [发现标题]

...

## 参考资料

1. [标题1](URL1)
2. [标题2](URL2)
   ...
```

## 研究策略

### 关键词扩展

对于主题 "AI 写作工具"，会自动扩展为：

- AI 写作工具（原始关键词）
- AI 写作工具 评测/对比
- AI 写作工具 使用教程
- AI 写作工具 最新动态

### 信息去重

- 按 URL 去重，避免重复内容
- 按内容相似度合并相近结果

### 质量筛选

- 优先保留权威来源（官方文档、知名媒体）
- 过滤明显的广告和低质量内容

## 输出示例

```markdown
# 研究报告：Codex AI 最新功能

## 搜索概览

- 搜索时间：2026-01-21
- 关键词：Codex AI 最新功能, Codex AI 更新, Codex 3.5 特性
- 结果数量：28 条（去重后）

## 核心发现

### 1. Codex 3.5 Sonnet 发布

Anthropic 于 2025 年发布了 Codex 3.5 Sonnet，在代码生成和长文本理解方面有显著提升。

> 来源：[Anthropic Blog - Codex 3.5](https://anthropic.com/blog/...)

### 2. 工具使用能力增强

新版本支持更复杂的工具调用链...

> 来源：[TechCrunch 报道](https://techcrunch.com/...)

## 参考资料

1. [Anthropic Blog - Codex 3.5](https://anthropic.com/blog/...)
2. [TechCrunch: Codex gets major update](https://techcrunch.com/...)
3. [The Verge: AI assistant comparison](https://theverge.com/...)
```

## 注意事项

### 联网搜索（WebSearch / MCP）

1. **额度消耗**：每次搜索可能消耗额度（取决于具体工具）
2. **搜索质量**：结果更相关、更准确
3. **推荐使用**：重要选题、需要高质量资料时

### DDGS 回退

1. **网络要求**：需要能够访问 DuckDuckGo 搜索服务
2. **速率限制**：避免短时间内大量请求，建议每次搜索间隔 1-2 秒
3. **结果时效**：搜索结果可能有几小时到几天的延迟
4. **语言偏好**：中文主题建议使用 `zh-cn` 区域设置
5. **何时使用**：仅当没有可用的联网搜索工具时自动回退