🔬 Deep Research — 统一深度研究工具
双模式研究流水线：Claude 规划 → Gemini 执行 → Claude 验证。
依赖
| 依赖 | 用途 | 安装 |
|---|---|---|
gemini CLI | Lite 模式 | 见 github.com/google/gemini-cli |
google-genai | Deep 模式 | pip install -r requirements.txt |
python-dotenv | .env 加载 | 可选，但推荐安装 |
GEMINI_API_KEY | API 认证 | 设置环境变量或写入 .env |
模式选择
| 用户意图 | 模式 | 执行方式 | 耗时 | 输出质量 |
|---|---|---|---|---|
| "深度研究/全面分析/深度调研" | Deep | Gemini Deep Research API | 10-30min | 完整研究报告+引用 |
| "快速调研/初步看看/先出个草稿" | Lite | Gemini CLI | 3-8min | 研究草稿 |
| "研究" (模糊) | 询问用户选择 | — | — | — |
Stage 1: 规划（Claude，两种模式共用）
触发后的第一步：理解需求
阅读 references/research_methodology.md 后，与用户进行多轮对话：
1. 理解目标（1-2个问题）
"你的研究目标是什么？学习、投资决策、写报告、还是做方案？"
根据回答调整后续问题：
- 学习/好奇 → 问深度偏好和关注焦点
- 投资决策 → 问决策标准和约束条件
- 写报告 → 问受众和格式要求
2. 消化用户素材
用户可能提供：思路文档、讨论框架、参考资料、数据文件夹。
- 阅读所有素材
- 提取关键信息和约束
- 在提纲中体现用户的思路
3. 讨论并确认研究提纲（核心步骤）
生成结构化提纲并与用户讨论确认：
# 研究主题：{topic}
## 研究目标
{由讨论确定}
## 核心研究问题
1. {问题1}
2. {问题2}
3. {问题3}
## 报告结构要求
### 1. {章节1}
- 重点关注：...
- 数据来源要求：...
### 2. {章节2}
...
## 质量标准
- 必须交叉验证的事实：...
- 信息时效要求：...
## 用户素材/约束
- {摘要}用户确认后保存为 {output_dir}/{slug}/outline.md，进入 Stage 2。
Stage 2: 执行
Deep Mode → Gemini Deep Research API
python {SKILL_DIR}/scripts/deep_research.py \
"{topic}" \
--outline {outline_path} \
--data-dir {data_dir} \
--attach {file1} --attach {file2} \
--output {output_dir}/{slug}/- 耗时 10-30 分钟
- 支持 file_search（自有数据）、多模态输入、流式输出
- 参数/用法详见
docs/guide.md
Lite Mode → Gemini CLI
使用 scripts/lite_research.sh：
bash {SKILL_DIR}/scripts/lite_research.sh \
--topic "{topic}" \
--outline "{outline_path}" \
--output "{output_dir}/{slug}/" \
--model "{gemini_model}"- 耗时 3-8 分钟，草稿质量
- 使用模型：
gemini-3.1-pro-preview（可配置）
异步通知（两种模式共用）
执行完成后，通过 cron(wake) 通知主 agent：
cron(
action: 'wake',
text: '🔬 研究完成: {topic}
模式: {deep|lite}
关键发现: {2-3 bullet points}
报告路径: {output_path}',
mode: 'now'
)注意：Stage 2 耗时较长（最多30分钟），必须使用 sessions_spawn 后台执行。
Stage 3: 验证（仅 Deep Mode）
收到 wake 通知后：
- 读取完整报告
- 按
references/research_methodology.md的质量标准审查：
- 源多样性和权威性 - 关键事实交叉验证 - 偏见和利益冲突评估 - 信息时效性 - 与用户提纲的覆盖度
- 如有遗漏/问题 → 用
--followup在原会话上追问：python {SKILL_DIR}/scripts/deep_research.py \ --followup {session_json} "请展开第二点的论据" - 整合为最终报告
输出结构
{output_dir}/{slug}/
├── outline.md # Stage 1 生成的研究提纲
├── {topic}_{ts}_report.md # 研究报告（Deep/Lite）
├── {topic}_{ts}_report.session.json # 会话文件（Deep，用于追问）
└── verification_notes.md # 验证记录（Deep 可选）约束
MUST
- Stage 1 必须经过用户确认提纲后才能开始 Stage 2
- 标注数据来源和获取时间
- Deep Mode 必须进行 Stage 3 验证
MUST NOT
- ❌ 跳过 Stage 1 直接执行研究
- ❌ 在报告中编造引用或数据
- ❌ Lite 模式冒充深度研究输出