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liangdabiao/Claude-Code-Deep-Research-main
GitHub用于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。通过检测缺失引用、校验元数据及评估A-E级来源质量，确保研究严谨性并识别幻觉内容，适用于报告定稿前的审查环节。
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Skills in Collection (5)
用于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。通过检测缺失引用、校验元数据及评估A-E级来源质量，确保研究严谨性并识别幻觉内容，适用于报告定稿前的审查环节。
最终确定研究报告
审查他人研究成果
发布或分享研究内容前
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Graph of Thoughts Controller，用于管理复杂多智能体研究流程。通过生成、聚合、优化和评分操作，以图结构策略性探索信息，平衡深度与广度，确保高质量研究输出。
研究主题复杂或多方面
需要策略性探索（深度 vs 广度）
要求高质量研究结果
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将原始研究问题细化为结构化深度研究任务。通过提问澄清需求，生成符合 AI 标准的提示词，专注于 Prompt 构建而非直接回答问题。
用户提出模糊的研究问题
需要定义研究范围或边界
希望生成结构化研究提示词
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执行7阶段深度研究流程，自动部署多智能体并行检索、交叉验证并生成带引用的综合研究报告。适用于结构化研究任务。
用户提交结构化研究提示词
需要多源信息聚合与事实核查的深度调研场景
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将多个研究智能体的发现整合为结构化报告，解决矛盾并提取共识。用于多源信息综合、统一叙述生成及矛盾消解场景。
多个研究智能体完成研究后需要组合发现
发现之间存在矛盾需要消解
需要将碎片化信息整合成统一报告
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