Deep Research
七阶段深度研究管道，自动生成证据报告
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Deep Research。 它的用途是：七阶段深度研究管道，自动生成证据报告 详细介绍见：https://321skill.com/skills/deep-research-x-3/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
'我需要一份关于量子计算在金融风控领域应用的深度研究报告，重点覆盖近三年学术界和产业界的进展，并包含具体案例。' 它会启动七阶段流程：先定义研究问题范围，然后检索学术论文、行业报告、新闻等来源，提取关键证据并交叉验证矛盾点，最后综合论证生成结构化报告，每个结论都附有引用来源。
介绍
Deep Research 解决的是传统 AI 研究工具“浅尝辄止”的问题——当需要回答“电动车电池回收技术路线对比”或“2024年东南亚电商政策变化对跨境卖家的影响”这类需要多源证据、交叉验证的实质性研究问题时，直接提问往往得到宽泛回答。这个 Skill 通过七阶段工作流（问题定义→文献检索→证据提取→矛盾分析→综合论证→结论生成→引用溯源），引导 AI 逐步完成从开放问题到结构化报告的完整研究过程。
使用方法很简单：直接向 AI 提出研究需求，例如“帮我做一份关于量子计算在金融风控领域应用的深度研究报告，重点看近三年学术界和产业界进展”。AI 会依次执行每个阶段，你可以中途提问或调整方向，比如“把第二阶段限制在 2023 年以后的论文”。所有阶段完成后，你将得到一份带引用来源、含数据图表建议、逻辑链条清晰的长篇报告。
适合需要产出高质量研究内容的用户：学术研究者撰写文献综述或技术报告初稿、数据分析师梳理行业数据形成洞察、内容创作者为深度文章或播客收集素材。也适合产品经理做竞品技术调研、投资分析师完成行业研报草稿。
建议在使用前明确研究问题的边界和预期深度，避免过于宽泛的提问（如“分析人工智能”）。由于七阶段管道会消耗较多 Token，建议在长对话中优先使用，或先对问题做初步梳理。如果只需要快速获取事实性答案，更适合使用普通问答模式。
核心特点
区别于简单搜索或摘要类工具，Deep Research 采用七阶段系统化流程，从问题定义到证据综合，每个阶段都有明确输出，确保研究深度和可靠性，并自动生成带引用的结构化报告。
注意事项
不适合需要实时数据（如股价、天气）或只需简短回答的场景，且七阶段流程在 Token 消耗上较高。
常见问题
如何开始使用 Deep Research？
直接向 AI 提出研究需求，例如“做一份关于碳中和路径的深度研究报告”，AI 会自动启动七阶段流程。
支持中文研究吗？
支持，中文、英文均可，AI 会根据研究问题自动选择检索来源。