Clawhub 深度研究 Pro

要解决什么问题

当你需要就某个主题写决策备忘、技术调研或长文前的资料整理时，单靠模型「凭记忆回答」往往缺少可追溯来源，也容易把单一网页片段当成定论。本技能把调研当成一条可重复执行的流水线：先澄清目标，再拆子问题、多关键词检索、精读关键页面，最后合成带引用的报告，而不是一段无出处的总结。

工作方式

技能按固定六步推进，核心依赖 DuckDuckGo 检索脚本与 curl 拉取全文，不需要付费搜索或摘要 API。

1. 理解目标：用 1～2 个问题确认是学习、决策还是写作，以及深度与角度；用户只说「帮我调研」则用合理默认继续。
2. 规划子问题：把主题拆成 3～5 个可检索的子问题（例如应用场景、证据、监管、主要玩家、市场数据）。
3. 多源检索：每个子问题用 2～3 组关键词，混合网页与新闻检索，整体争取 15～30 个独立来源，优先学术、官方与主流媒体。
4. 精读来源：对最有价值的 URL 用 curl 抓取全文，通常精读 3～5 篇，不只看搜索摘要。
5. 合成报告：按执行摘要、背景、分主题发现（每条附引用）、对比表、结论与空白、参考文献等结构撰写。
6. 交付：短主题在对话中贴全文；长报告先发摘要与要点，完整版可保存为文件。

质量规则强调：每条论断要有来源、多源交叉核对、优先近 12 个月材料、明确写清检索盲区，找不到数据时写「insufficient data found」而非编造。

适用边界

• 依赖环境中的 DDG 脚本路径（如文档中的 ddg-search）与网络可访问性；无法替代需要付费数据库或封闭文献库的场景。
• 子 Agent 场景需在任务里带上完整调研请求与上下文，否则容易偏离原计划。
• 英文与中文源混合时，引用格式需与报告语言一致，由执行者自行统一。