多源深度研究代理,搜索网页并综合发现,交付带引用的报告,无需 API 密钥。
深层研究 Pro QQA 强大的自成一体的深层研究技能, 产生透彻的, 引用了来自多个网络来源的报告是一项面向实际任务的技能,主要用于不需要付费的API —— 使用 DuckDuckGo 搜索;How It Works.。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
一项功能强大、完全自包含的深度研究能力,可从多个网页来源生成详尽且附带引用的调研报告。无需付费 API —— 使用 DuckDuckGo 搜索。
当用户提出任意主题的研究请求时,请按以下流程执行:
提出 1–2 个简短的澄清问题:
若用户仅表示“直接调研即可”,则跳过此步,采用合理默认设置继续执行。
将主题拆解为 3–5 个具体的研究子问题。例如:
针对**每个子问题**,运行 DDG 搜索脚本:
# 网页搜索 /home/clawdbot/clawd/skills/ddg-search/scripts/ddg "<子问题关键词>" --max 8 # 新闻搜索(适用于时效性事件) /home/clawdbot/clawd/skills/ddg-search/scripts/ddg news "<主题>" --max 5
搜索策略:
对最具潜力的 URL,抓取完整页面内容:
curl -sL "" | python3 -c " import sys, re html = sys.stdin.read() # 去除 HTML 标签,提取纯文本 text = re.sub('<[^>]+>', ' ', html) text = re.sub(r's+', ' ', text).strip() print(text[:5000]) "
完整通读 3–5 个关键信源以保障深度,切勿仅依赖搜索结果摘要片段。
报告结构如下:
# [主题]:深度研究报告 *生成时间:[日期] | 信源数量:[N] | 置信度:[高/中/低]* ## 执行摘要 [3–5 句话概述核心发现] ## 1. [第一大主题] [含内嵌引用的发现内容] - 关键观点([信源名称](url)) - 支持性数据([信源名称](url)) ## 2. [第二大主题] ... ## 3. [第三大主题] ... ## 关键结论 - [可操作洞察 1] - [可操作洞察 2] - [可操作洞察 3] ## 信源列表 1. [标题](url) — [一句话摘要] 2. ... ## 方法论说明 共执行 [N] 个查询(涵盖网页与新闻)。分析了 [M] 个信源。 所调研子问题包括:[列出子问题]
将完整报告保存至本地:
mkdir -p ~/clawd/research/[slug] # 将报告写入 ~/clawd/research/[slug]/report.md
随后交付方式如下:
"调研核聚变能源当前发展现状" "深度对比 2026 年 Rust 与 Go 在后端服务中的适用性" "调研 SaaS 业务冷启动的最佳实践策略" "当前美国房地产市场情况如何?"
作为子智能体启动时,需在任务指令中完整包含研究请求与上下文:
sessions_spawn( task: "对 [TOPIC] 执行深度研究。严格遵循 deep-research-pro SKILL.md 中定义的工作流程。 启动前请先阅读 /home/clawdbot/clawd/skills/deep-research-pro/SKILL.md。 目标:[用户的实际目标] 特定角度:[任何额外要求] 报告保存路径:~/clawd/research/[slug]/report.md 完成后,向主会话发送关键发现并唤醒主会话。", label: "research-[slug]", model: "opus" )
/home/clawdbot/clawd/skills/ddg-search/scripts/ddg相关专题
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