deep-research-skill README

The project's README from github.com/SeanEllyJames/deep-research-skill. As one markdown file: README.md.

深度调研 Skill

逼 AI Agent 做「会下判断」的调研,而不是「会摆信息」的调研。

License: MIT   Works with   Stars

一个即插即用的 Markdown 文件 · 无需安装 · 粘进去就能用


市面上绝大多数所谓的「AI 深度调研」,本质是 Wide Research:并行搜一堆来源,按主题分好类,给你一份工整的 checklist。看起来很全,事实也没错,但没用——它只有目录,没有判断。

这个 skill 把 Agent 掰到另一条路上:Deep Research。精读一手源,把它们之间的矛盾挑出来,最后落到一个业内人真的会跟你争论的判断上。


一个区分,决定一切

Wide Research(默认模式) Deep Research(本 skill)
方法 搜多个来源 → 按主题分类 → 出 checklist 精读少数一手源 → 提炼张力 → 论证出判断
结构 主题分类:市场 / 竞争 / 趋势 论证链:观察 → 分析 → 判断 → 局限
产出 「A 做了 X,B 做了 Y」 「A 和 B 从相反前提出发却收敛了,为什么」
深度来自 你覆盖了多少角度 你用哪个框架在看
读起来像 排版整齐的维基词条 真动过脑子的人写的备忘录

Wide Research 是 LLM 的出厂设置,产出的是「正确的废话」。这个 skill 就是一套护栏,把它从默认模式里拽出来。


文件里装了什么

一套四阶段工作流,以及比工作流更重要的东西:不让 Agent 跳过 Phase 0 的纪律。

Phase 0 元思考 — 绝不外包 一次搜索都还没发起,先拷问问题本身:为什么问这个?隐藏假设是什么?有没有一个「显而易见但其实不对」的标准答案,而这篇报告的全部价值就是说清它为什么不对?然后写下「好答案」该长什么样:核心论点摆到一屋子业内人面前得能吵起来,而不是集体点头。

Phase 1 一手源精读 找到那 3 到 5 篇真正的原始文献(财报、创始人自己写的博文、电话会议逐字稿、论文原文),完整读完。二手总结每转一手,洞见就蒸发一层。

Phase 2 对比与反例 选 2 到 3 个案例做深度对比,专门去挖失败案例和批评声音。收敛本身是发现,分歧背后的原因是更大的发现。

Phase 3 交叉验证 多源印证的可信,单源的标注存疑,互相矛盾的——这才是最有意思的地方,去分析这个矛盾意味着什么。

Phase 4 把论证写出来 段落优先于表格,每一章只推进一个论点,诚实标注不知道的部分。最后一道自检:如果核心结论放到业内不会引发任何争论,重写。


六种翻车方式,以及怎么当场抓住自己

这个文件最值钱的部分是「翻车目录」:把 Agent 最容易走的捷径一条条写下来,每条都配一个检测信号,让你(或 Agent)当场判断是不是正在犯。

1 · 跳过 Phase 0 直接搜 没有假设引导,subagent 返回的是信息碎片,不是论证素材。

检测信号:subagent 的 prompt 里没有「假设」或「待验证的论点」。

2 · 拿 subagent 的返回结构当报告骨架 你会得到一个伪装成分析的主题目录。

检测信号:章节标题拿去当搜索关键词刚好合适(「定价对比」「适合谁」)——那是文件柜,不是论证。

3 · 用表格和 bullet 替代思考 一个洞见如果能塞进表格,它大概率不是洞见。

检测信号:删掉所有表格和 bullet 后,剩下的段落撑不起一篇文章。

4 · 结论太安全 「A 适合新手,B 适合老手」这种话不用调研就能说。

检测信号:核心结论发到专业群里,没人会出来反驳或讨论。

5 · 把「全面」当「深度」 10 个维度各 3 句,输给 3 个维度各 3 段。

检测信号:报告过万字,但核心论点三句话就能说完。

6 · 子 agent 递归 fan-out 一次真实事故就是这条规则的由来:主 agent 派 3 个 → 变 13 个 → 变 50+ → 最终 149 个 agent,一笔意外的 API 账单。

检测信号:你在给子 agent 的 prompt 里写了「你可以用 Agent 工具进一步搜索」。停,马上要炸。


快速开始

1.  把 SKILL.md 放进 Agent 的 skills 目录,或直接粘进系统提示词 / 项目指令
2.  要做正经报告时,让 Agent「按深度调研 skill 来」处理你的题目
3.  看着它在搜索之前先停下来做 Phase 0 —— 那个停顿,就是全部意义所在

任何能读 skill 文件、能派 subagent 的 Agent 都能用(Claude Code、Cursor、Cline 等)。搜索那一步默认你手上有一个搜索 / 抓取工具(比如 Tavily 这类搜索 MCP,或 Agent 自带的联网搜索),有什么用什么,skill 会自动降级适配。


为什么信这一份

因为它是对着一堆真实的翻车记录写出来的,不是在书房里空想的。文件里每一条反模式,都是真实调研过程中犯过、并且烧钱或丢脸到值得为它立一条规矩的错误。那个 149 个 agent 的失控故事是真的,「你的章节标题就是搜索关键词」那个信号也是真的。这是踩过的坑结成的疤,写成了提示词。



部分脱胎自 grapeot/context-infrastructure(MIT),核心框架与内容为本人原创扩展。
以 MIT License 发布

deep-research-skill (SeanEllyJames/deep-research-skill)

Searching Database…

What is this?A plug-and-play Markdown skill file that forces AI agents to do real 'Deep Research' instead of shallow 'Wide Research' - instead of skimming many sources into a tidy checklist, it makes the agent closely read primary sources, surface contradictions, and land on a judgment that experts would actually argue about.
Is this a full application or just a prompt file?It is a single Markdown skill file, not an app or a server - there is nothing to install, you just paste it into an AI agent's skill setup.
How do I actually use it?Copy the Chinese version (SKILL.md) or the English version (SKILL.en.md) into your agent's skill directory, or paste the file content directly as the agent's instructions.
Which AI agents and tools does it need?Any agent that can read a skill file and spawn sub-agents works - Claude Code, Cursor, and Cline are named examples. It also expects some kind of search/scraping capability, like a Tavily-style search MCP or the agent's built-in web search, and degrades gracefully depending on what is available.
What's the biggest risk when an agent runs this skill?Uncontrolled sub-agent recursion: a real incident escalated from 3 sub-agents to 13, then 50+, then 149, running up a surprise API bill - so the skill explicitly flags giving sub-agents their own search tool as a danger sign.
What are the four phases of the research workflow?Phase 0 forces the agent to question hidden assumptions before searching anything; Phase 1 is close reading of 3-5 primary sources; Phase 2 compares cases and deliberately hunts for failures and criticism; Phase 3 cross-validates agreeing versus conflicting sources; Phase 4 writes the argument in prose (not tables) and ends with a self-check that the conclusion would actually spark debate.
What common failure patterns does the skill guard against?It lists six specific ways agents cut corners - skipping Phase 0, letting sub-agent output become the report's structure, replacing analysis with tables and bullets, landing on 'safe' conclusions nobody would dispute, confusing breadth with depth, and letting sub-agents recursively spawn more sub-agents - each paired with a concrete detection signal.
Why should I trust this skill's rules?The author says every anti-pattern in the file comes from a real research failure that was costly or embarrassing enough to turn into a rule, including the actual 149-agent runaway cost incident, rather than being theorized in the abstract.
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CommitAug 18
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