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deep-research

深度调研的多Agent编排工作流:把一个调研目标拆成可并行子目标,用 Claude Code 非交互模式(`claude -p`)运行子进程;联网与采集优先使用已安装的 skills,其次使用 MCP 工具;用脚本聚合子结果并分章精修,最终交付"成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要"。用于:系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合,或用户提及"深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研"等场景。

skill-install — Terminal

Install via CLI (Recommended)

clawhub install openclaw/skills/skills/feiskyer/deep-research-skill
Or

Deep Research(深度调研编排工作流)

把"深度调研"当作一个可复用、可并行的生产流程来执行:主控负责澄清目标、拆解子目标、调度子进程、聚合与精修;子进程负责采集/抽取/局部分析并输出结构化 Markdown 素材;最终交付物必须是独立成品文件而不是聊天贴文。

关键约束(必须遵守)

  • 保持默认模型与配置不变:不要显式覆盖模型或用额外参数覆写默认模型/推理设置;只有在用户明确授权时才调整相关配置。
  • 默认最小权限:子进程通过 --allowedTools 控制可用工具;仅在必要时启用网络等权限。
  • 联网优先走 skills,其次 MCP:优先使用已安装 skills;若必须使用 MCP,则优先 firecrawl,其次 exa;确实无法满足时再考虑 WebFetch/WebSearch。
  • 非交互式友好:子进程不使用 plan 工具,不与用户"等确认/等反馈"式互动;以文件落地、日志可追溯为主。
  • 文件交付优先:最终交付物必须落地为独立文件,禁止在聊天中贴出完整成稿。
  • 每一步输出决策与进度日志:尤其在拆分、调度、聚合、精修、交付前。
  • 任务规模判断门槛:子目标数量 ≥3 时必须启动 claude -p 子进程;<3 个子目标时可由主进程直接执行,但仍需记录完整目录结构和原始数据。
  • 必须等待用户确认:摸底完成后,必须明确询问用户"是否开始执行?",在用户回复"执行/开始/go/yes"等肯定词前不得进入下一步。

任务目标

  1. 从用户的高层目标推导出可并行的子目标集合(如链接清单、数据分片、模块列表、时间切片等)。
  2. 为每个子目标启动独立的 claude -p 子进程,并为其分配合适权限(通过 --allowedTools 参数)。
  3. 并行执行并产出子报告(自然语言 Markdown,可含小节/表格/列表);失败时输出带原因的错误说明与后续建议。
  4. 用脚本按顺序聚合子输出,生成统一的基础稿。
  5. 对基础稿做理智检查与最小化修复,然后给出最终 artefact 路径与关键发现摘要。

交付标准

  • 交付物必须是结构化、洞察驱动的整体成品;禁止把子任务 Markdown 直接拼接当作最终稿。
  • 需要保留子任务原文时,将其另存为内部文件(例如 .research/<name>/aggregated_raw.md),在成品中仅吸收关键洞察/证据。
  • 润色与修订要按章节逐段迭代,不得整篇删除后一次性重写;每次修改后核对引用、数据与上下文,保证可追溯。
  • 默认交付详实、深入的分析型报告。
  • 交付前做"双重体检质检":
    1. 检查是否真的是"分章节、多轮整合"产出;若只是一次性生成,退回按章节重写。
    2. 评估是否足够细致;若偏单薄,先判断是"子任务素材不足"还是"统稿时压缩过度":前者驱动补充/追加调研,后者在既有素材上继续扩展润色,直至达到详细标准。

任务规模分级与执行路径

根据子目标数量选择执行路径:

规模子目标数执行方式目录要求
微型1-2主进程直接执行仍需 raw/logs/final_report.md
小型3-5启动子进程,串行或少量并行完整目录结构
中型6-15并行子进程(默认 8 并发)完整目录结构 + 调度脚本
大型>15GNU Parallel + 分批调度完整目录结构 + 多阶段调度

注意:即使是微型任务,也必须:

  1. 将原始搜索结果保存到 raw/ 目录
  2. 记录执行日志到 logs/dispatcher.log
  3. 等待用户确认后再执行(除非用户明确说"直接执行")

端到端流程(严格按序执行)

  1. 预执行规划与摸底(必做;主控亲自完成)

    • 先澄清目标、风险、资源/权限约束,并识别后续扩散依赖的核心维度(主题簇、人物/组织、地域、时间切片等)。
    • 若存在公开目录/索引(标签页、API 列表等),用最小化方式抓取缓存并统计条目;若不存在,做"案头调研"获取真实样本(新闻、资料、数据集等),记录来源/时间/要点作为证据。
    • 形成清单前至少展示一次真实检索或浏览的代表样本;只靠经验推测不算完成摸底。
    • 摸底阶段必须至少通过一次"可追溯的工具链"拿到真实样本并记录引用:优先使用已安装 skills;若需要 MCP,则优先 firecrawl,其次 exa;若都不可用,记录原因并选择替代方案(必要时再降级到 WebFetch/WebSearch)。
    • 输出初步(或草拟)清单:列出发现的维度、各维度已掌握的选项及样本、规模估算,并标注不确定性/缺口。若尚未获得真实样本,先补齐调研,禁止进入下一步。
    • 依据上述结构补全可执行计划(拆分、脚本/工具、输出格式、权限、超时策略等),用用户语言汇报维度统计与计划内容;在得到明确"执行/开始"回应前保持等待。
  2. 初始化与总体规划

    • 明确目标、预期输出格式与评价标准。
    • 根据当前任务生成一个语义化且不重复的名字 name(建议:<YYYYMMDD>-<短题>-<随机后缀>,全小写、短横线分隔、无空格)。
    • 创建运行目录 .research/<name>/,并把所有产物都保存到该目录下(子目录如 prompts/logs/child_outputs/raw/cache/tmp/)。
    • 保持默认模型与配置不变;需要调整任何模型/推理/权限相关设置时先征得用户同意,并在日志中注明变更原因与影响范围。
  3. 子目标识别

    • 通过脚本/命令提取或构造子目标列表。
    • 源数据不足时(例如页面只给两个主链接),如实记录原因,然后由主进程直接接手完成剩余工作。

Metadata

Author@feiskyer
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Updated2026-03-09
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    "official-feiskyer-deep-research-skill": {
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}
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