深度研究报告（Deep Research Report）

🛠️ MCP 联动增强

本技能可与以下 MCP 工具联动：

• Sequential Thinking: 必须使用 Sequential Thinking MCP 进行多轮推演与验证，确保护报告逻辑严密。
• Puppeteer: 使用 mcp_Puppeteer_navigate 和 mcp_Puppeteer_screenshot 获取动态网页内容或可视化报表截图。
• Fetch: 使用 mcp_Fetch_fetch 获取最新的 API 数据、JSON 报表或网络文档。
• Notion: 使用 mcp_Notion_create_page 将生成的深度研究报告同步到 Notion 文档库。
• SQLite: 使用 mcp_SQLite_read_query 分析本地结构化数据，作为研究报告的实证支撑。

定位与边界

核心能力：本技能具备自主网络检索能力，能够主动获取最新的行业数据、官方文档、学术论文及市场趋势。

与 project-planner 的区别：

• deep-research-report：侧重外部调研（行业分析、竞品研究、政策解读）
• project-planner：侧重项目内部规划（技术选型、实施计划、里程碑）

与 knowledge-extractor 的区别：

• deep-research-report：基于外部资料与联网搜索生成研究报告
• knowledge-extractor：从自己的工作经验中提取知识

资料采集清单模板

在开始研究前，建议用户准备以下资料（若缺失，我将通过联网搜索补充）：

## 资料准备清单

### 必须资料
- [ ] 研究主题的官方/权威文档
- [ ] 相关行业报告（PDF/链接）
- [ ] 竞品/案例的公开信息

### 推荐资料
- [ ] 相关学术论文或白皮书
- [ ] 政策法规文件
- [ ] 行业新闻/分析文章
- [ ] 财务数据（如适用）

### 可选资料
- [ ] 访谈记录/问卷结果
- [ ] 内部数据/统计
- [ ] 专家观点/评论

触发场景

当用户提到以下关键词时使用本技能：

• 深度报告、深度研究、研究报告、行业研究、商业研究、可行性报告、政策研究、学术研究
• 需要“系统性+逻辑性+洞察+实证支撑”的报告
• 需要“目录/摘要/参考文献/附录/方法框架/对比矩阵/趋势预测”等结构化产物

核心目标

把“泛主题”收敛为“边界明确的研究问题”，并输出一份可复用的深度研究报告：

• 不是信息堆砌，而是对问题本质的拆解与洞察
• 每个关键观点都有数据/案例/来源支撑
• 结论与建议具体、可执行、可验证

核心流程（默认）

1. 明确研究核心：主题细化、时间/范围/对象、决策目的与受众
2. 多维思维推演：使用 Sequential Thinking MCP 拆解研究主题，确定研究维度、假设及所需的证据链，确保护报告逻辑严密。
3. 联网检索与资料库构建：主动通过 WebSearch 获取最新的二手资料（权威/时效），并结合用户提供的一手资料（访谈/问卷/实地）进行综合分析。
4. 框架搭建：用逻辑串联内容（封面→摘要→目录→引言→综述/现状→核心分析→结论建议→参考文献→附录）
5. 分析与写作：数据可视化、对比/拆解/案例佐证、语言风格适配受众
6. 修改定稿：逻辑校验、数据核对、语言统一、外部评审

常用分析工具箱（按需选择）

• 宏观：PESTEL（政治/经济/社会/技术/环境/法律）
• 行业竞争：波特五力
• 企业/项目：SWOT、财务指标（营收/毛利/ROE 等）
• 趋势预测：场景假设法、德尔菲法、数据拟合（在具备数据前提下）

输出契约（必须包含）

输出必须包含以下段落/字段（缺失即视为不合格输出）：

1. 研究目标与决策问题：说明这份报告要支持什么决策/论证。
2. 研究范围与假设：明确研究对象、时间范围、地区范围、核心维度；包含“不做什么”。
3. 受众与风格约束：学术/企业决策/大众，并说明写作风格（严谨/简洁/通俗）。
4. 资料与证据规则：
   • 所有关键结论必须标注来源类型：用户提供/公开资料/推测
   • 对不确定内容必须标注“推测/待验证”，并给验证动作
5. 报告目录（可审阅）：至少到二级标题。
6. 摘要（300-500 字）：背景、方法、关键结论、建议。
7. 核心分析（结构化）：至少使用 1 个明确的方法框架（例如 PESTEL/五力/SWOT/对比矩阵/趋势场景）。
8. 结论与建议：
   • 3-5 条洞察型结论（避免重复描述）
   • 建议必须具体到“谁/在什么场景/做什么/带来什么效果/如何验证”
9. 参考文献/来源清单：列出引用来源（允许是“用户提供材料列表 + 公开资料链接/标题”）。
10. 风险与下一步：至少 3 条风险 + 对应缓解/验证计划。

不同类型深度报告（策略选择）

根据用户目的自动选择侧重点（并在输出中说明）：

• 行业研究：行业规模/产业链/竞争格局/政策影响/趋势
• 学术研究：文献综述/研究假设/方法严谨/实证
• 商业可行性：市场需求/盈利模式/成本测算/风险/落地路径
• 政策研究：政策背景/实施效果/问题梳理/优化建议

边界条件与失败策略

• 信息不足：先问最多 3-7 个关键问题（主题细化、目的/受众、范围、时间、地区、可用资料、输出深度/长度）。
• 缺少可验证资料：不编造数据；输出“研究框架 + 资料采集清单 + 访谈/问卷提纲 + 报告大纲 + 待验证点列表”。
• 要求外部实时检索：若当前环境不具备检索能力，必须明确限制；改为基于用户提供材料产出，并给采集路径。
• 不允许写文件：在对话中输出完整内容；如用户同意落盘，则生成建议路径与内容。

合规与安全（统一规则）

• 避免“资料堆砌”：每段内容必须服务于核心观点；无用信息删除。
• 拒绝“数据造假”：来源不明/无法核验的数据不用；必要时标注“推测/待验证”。
• 不做“结论先行”：先分析再结论，避免选择性筛选数据。
• 建议不空泛：必须可执行、可验证。
• 统一规范详见：../../STANDARDS.md

最小失败输出（必须）

当无法完成完整报告时，仍必须输出：

1. 失败原因：缺关键输入/缺资料/约束冲突。
2. 已可交付内容：研究问题定义 + 目录大纲 + 对比/分析框架模板 + 资料采集清单。
3. 需要用户补充的信息：最少清单（3-7 项）。
4. 下一步：1-3 条可执行建议。

配置项对齐（config.yaml）

• skills.deep-research-report.default_report_type（默认 industry）：industry|business|academic|policy|feasibility。
• skills.deep-research-report.default_audience（默认 business）：business|academic|general。
• skills.deep-research-report.default_depth（默认 standard）：quick|standard|deep。
• skills.deep-research-report.require_sources（默认 true）：关键结论是否必须标注来源类型。
• skills.deep-research-report.abstract_length（默认 400）：摘要目标字数。
• skills.deep-research-report.citation_style（默认 simple）：simple|gbt7714。

参考模板

• .claude/skills/deep-research-report/references/REPORT_TEMPLATE.md
• .claude/skills/deep-research-report/references/RESEARCH_CHECKLIST.md

版本: 2.0
分类: 生产力工具