deep-research-skill
一个七阶段深度研究系统，用于生成决策级、可审计、抗幻觉的研究报告。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：deep-research-skill。 它的用途是：一个七阶段深度研究系统，用于生成决策级、可审计、抗幻觉的研究报告。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/deep-research-skill-standardhuman/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“Deep research 欧洲AI监管的最新进展与影响”，它会自动将任务分类为‘分析’或‘调查’类型，随后执行多轮并行搜索、交叉验证矛盾信息，并最终生成一份包含执行摘要、详细发现、完整引用和QA报告的结构化文档。
介绍
Deep Research Skill 旨在解决传统AI研究工具存在的引用缺失、信息单一、幻觉风险高等问题。它通过一套严谨的七阶段方法论，将复杂的研究任务系统化，确保输出的每个关键主张都有据可查，并对矛盾信息进行明确标注。
使用时，用户只需在 Claude Code 中对AI说“Deep research [你的主题]”，系统便会自动启动研究流程。它会根据问题复杂度自动分类（从快速查证到深度调查），并执行并行搜索、交叉验证、证据记录等一系列操作。
该技能特别适合需要高质量、可追溯信息的研究者、分析师、内容创作者和决策者。无论是撰写行业报告、分析市场趋势、准备学术论文，还是进行竞品情报分析，它都能提供结构化的证据支持。
建议在启动研究前，尽可能清晰地定义研究范围。对于需要高度专业知识的领域（如医疗、金融），系统内置的领域覆盖层（Domain Overlays）能提供额外的规范指导，请确保在相关场景下启用。
核心特点
与仅执行简单搜索的传统AI研究不同，本技能强制实施“无证据不主张”和“双源验证”原则，并为每个研究项目生成完整的审计轨迹（包括查询日志、来源目录和证据台账），从根本上保证研究的严谨性和可追溯性。
注意事项
不适合需要即时、简单答案的快速查询场景，其严谨流程会消耗更多时间和Token。
常见问题
研究结果保存在哪里？
所有研究输出会以结构化文件形式保存在 `/RESEARCH/[主题名称]/` 目录下，包含报告、日志和原始证据。
如何确保信息的准确性？
系统通过并行搜索、交叉验证（至少两个独立来源）并记录所有来源与主张的映射关系来最大限度减少错误。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/deep-research-skill-standardhuman/raw/index.md 读取 deep-research-skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/deep-research-skill-standardhuman/raw/index.md（查看排版版本）