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liangdabiao/Claude-Code-Deep-Research-main
GitHub验证研究报告中事实声明的引用准确性、完整性和来源质量，检测幻觉并提供评级。用于报告定稿、审查及发布前确保研究诚信与格式规范。
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Skills in Collection (5)
验证研究报告中事实声明的引用准确性、完整性和来源质量，检测幻觉并提供评级。用于报告定稿、审查及发布前确保研究诚信与格式规范。
最终确定研究报告
审查他人研究
发布或分享研究之前
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Graph of Thoughts控制器，通过生成、聚合、精炼和评分操作管理研究图状态。适用于复杂多面主题的策略性探索，优化信息质量与研究路径深度广度平衡。
研究主题复杂或多方面
需要策略性探索深度与广度
要求高质量研究成果
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将原始研究问题细化为结构化深度研究任务。通过多轮提问澄清需求、范围及约束，生成符合 Deep Research 标准的提示词，专注于优化指令而非直接回答问题。
用户提出模糊的研究问题
需要定义研究范围或边界
希望生成结构化的深度研究提示词
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执行7阶段深度研究流程，利用多智能体并行策略收集、验证并综合信息。适用于结构化研究任务，生成带完整引用的报告及目录结构，确保引用质量与事实核查。
用户提出结构化研究需求
需要多源信息交叉验证的深度调研
要求生成带完整引用的综合研究报告
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将多个研究智能体的发现综合为结构化报告。通过整合信息、解决矛盾（数值/因果/时间/范围）、提取共识并构建逻辑叙事，输出包含执行摘要、主题分析和局限性的完整研究报告。
多个研究智能体完成研究后需要组合发现
需要将分散的研究结果整合成统一报告
不同来源的发现之间存在矛盾或冲突
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