# Deep Research > 对产品、公司、人物、技术、行业、制度或事件做可追溯的系统研究，同时沿历史演化与横向对比两条轴建立判断，并对关键事实、推断和价值判断分别核验。用户要求“深度研究”“系统调研”“梳理发展史和竞品”“横向纵向分析”“研究一个陌生领域”“判断未来路径”或需要一份有一手来源、时间线、对比表和不确定性说明的研究报告时使用，即使没有点名本 Skill。简单事实查询、当天资讯简报、单篇材料摘要或只核查一句话时不使用。 - Skill: `zhangs-11/deep-research` (Agent Skill, multi-file: 4 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add zhangs-11/deep-research` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zhangs-11/deep-research/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Research & Search - Author: Zhangs-11 (https://skillmd.com/u/zhangs-11) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/zhangs-11/deep-research --- # 可追溯深度研究 目标不是堆满资料，而是让读者在有限时间内形成一个可检查的判断框架：研究对象为什么成为今天这样、它与真正可比对象差在哪里、这些历史能力和约束将怎样影响未来。 ## 先固定研究问题 从用户真正要做的判断反推研究范围。明确研究对象、截止日期、读者、用途、时间跨度和需要比较的维度。能从上下文确定时直接开始；只有选择会实质改变研究对象或结论时，才一次询问一个关键变量。 按需要选择深度： - **快速框架**：帮助陌生读者建立基本地图，保留核心结论、关键时间线、最小对比表和未知项。 - **标准研究**：完整走通纵向、横向、合并判断和事实核查。 - **深入报告**：用户明确要求长报告、重大决策或全面研究时，扩大来源、时间跨度、对照样本和反证覆盖；不以固定字数冒充深度。 ## 建立证据底座 优先使用离主张最近的一手来源：官方文档、原始数据、源代码或规范、论文、财报、监管文件、正式公告和当事人完整访谈。二手资料适合发现线索与补充争议背景，不能替代它声称引用的一手来源。 为重要结论就近记录来源与日期。遇到来源冲突时并列呈现口径、时间和样本差异，不按数量投票；找不到足够证据时明确写“暂未核实”。研究对象、竞争格局、价格、人员、法规和产品状态可能变化时，以执行当天为截止时间重新核验。 ## 纵向：解释它怎样走到今天 围绕会改变当前能力与约束的节点研究： 1. 它在什么背景、需求和约束下出现，关键推动者是谁； 2. 哪些成功、失败、产品转向、技术选择或外部变化构成真正转折； 3. 哪些早期选择沉淀为今天的能力、路径依赖、组织惯性或包袱； 4. 哪些常见历史叙事只是事后归因，缺少当时证据。 时间线只保留改变因果链的节点，不把所有发布日期排成流水账。 ## 横向：用统一维度比较真实替代品 比较对象由用户或市场实际会在其中选择的替代方案决定，不只选名字相似者。先说明为什么选择这些对象，再用同一组维度比较目标用户、核心机制、能力边界、成本、分发或采用路径、主要优势与短板。 继续追问两件事：用户、客户或市场为什么选择它；又在什么条件下放弃它。市场份额、融资、声量或单项跑分不能单独代表产品质量或长期胜负。 ## 合并两条轴 把历史形成的能力、路径依赖和现实约束映射到当前竞争差异，再推导未来。除非用户明确要求更多，最多给出三条真正不同的可能路径，并为每条写清：成立前提、最早可观察信号、主要反证和失效条件。相近趋势合并到同一路径下，不用增加条目制造全面感。 未来部分属于推断，不得写成已经发生的事实。若不同路径取决于用户的价值排序，说明实际取舍；若取决于尚未取得但可观察的数据，给出最短验证路径。 ## 逐条核查关键主张 将会影响结论的说法拆成三类： - **事实**：可由外部证据核验，例如日期、数字、功能、事件和公开表态； - **推断**：从事实推出的原因、影响、趋势或未来判断； - **价值判断**：取决于谁的目标、成本与偏好，例如“更好”“值得”“应该”。 只给事实使用证据等级：**已证实**、**基本成立但需要收窄**、**存在争议**、**证据不足**、**明显错误**。事实成立后仍要单独检查推断是否混淆相关性与因果、遗漏其他解释或越过适用范围。价值判断说明它服务谁、牺牲什么以及什么目标改变时结论会反转。 ## 输出 按研究深度裁剪，默认顺序是： 1. 核心结论； 2. 关键时间线； 3. 横向对比表； 4. 纵横合并后的详细分析； 5. 未来路径、前提与预警信号； 6. 关键事实核查与仍待确认的问题。 先给结论，再给能支撑结论的证据。事实、推断和观点在语言上可区分；引用靠近对应主张。用户没有要求文件时直接在当前对话交付；要求沉淀、交接或仓库研究记录时，再写入符合目标项目惯例的 Markdown 文件。 ## 完成标准 完成前确认：研究问题和截止时间明确；关键结论可追溯到足够新的事实源；纵向节点解释了当前能力或约束；横向对象是真实替代品且维度统一；主要反证和冲突信息没有被隐藏；事实、推断和价值判断没有混写；未来路径不超过用户要求的数量并带有前提、信号与失效条件；篇幅由问题需要决定而非固定字数。