深度话题调研工作流（Deep Topic Research）
原则：先搜、再看、再提炼。搜就好好搜，看就仔细看，但够用就停。
适用场景
用户需要深入了解某个具体话题/课题/行业/市场时，例如：
- "帮我调研一下日本劳务输出市场"
- "研究一下停车场收购的回报率"
- "自助洗车行业可行性分析"
- "青岛租房市场2026年行情预测"
- "中美AI芯片竞争格局"
不是研究某个人物（人物研究用 master-research-workflow）。
核心设计理念
结合两个方法论的精髓：
| 来源 | 吸收了什么 |
|---|---|
| 女娲 Nuwa | 多智能体并行搜索、来源权重体系、质量检查点、参考来源规范化 |
| AutoGLM DeepResearch | 克制搜索（够用就停）、先展示中间结果、深读页面全文、结构化报告模板 |
流程
Phase 0：课题确认（30秒）
先快速确认：
- 课题是什么？ 确保理解正确
- 研究深度？ 快速概览 vs 深度报告
- 最终产出？ 给我看报告 vs 写入Obsidian笔记
- 已有认知？ 用户已经知道什么（避免重复劳动）
如果用户只说"调研XXX"无额外信息 → 默认中等深度 + 直接给报告。
Phase 1：拆解子问题 + 并行搜索
1.1 拆解子问题
将课题拆解为 2-4 个最关键的搜索方向，不要过度扩散。优先选择：
最常见的研究维度（按需选用，不必全部覆盖）：
| 维度 | 典型问题 | 何时用 |
|---|---|---|
| 市场/行业现状 | 规模、增长率、竞争格局 | ⭐ 几乎必用 |
| 关键数据 | 价格、回报率、成本结构 | ⭐ 几乎必用 |
| 政策/法规 | 准入门槛、资质要求 | ⭐ 涉及行业的课题 |
| 头部玩家/案例 | 谁在做、做得怎么样 | ⭐ 想做竞品分析时 |
| 趋势/前景 | 未来走向、增长空间 | ⭐ 投资决策类课题 |
| 风险/挑战 | 坑在哪里、失败原因 | ⭐ 可行性评估类课题 |
| 实操方法 | 怎么入门、步骤流程 | ⭐ 想自己入局时 |
💡 参考 DeepResearch 原则：2-4 个维度足够，不要穷尽。 如果课题本身就具体（如"青岛五四广场附近一居室租金"），直接搜索，不必拆解。
1.2 并行搜索
用 delegate_task 并行搜索，每个子智能体负责一个维度。
每次搜索后，必须先展示中间发现（见 Phase 1.5）。
1.3 搜索控制规则（借鉴 DeepResearch）
| 变量 | 默认 | 上限 | 何时追加 |
|---|---|---|---|
| 搜索轮次 | 1次 | 2次 | 第一次结果质量差或关键维度缺失 |
| 深读页面 | 1个 | 3个 | 第一个页面信息不足或需交叉验证 |
💡 克制原则： 够用就停，不追求穷尽式检索。优先少调用、快返回。
1.4 来源权重与排除
来源可信度权重：
| 来源类型 | 揭示什么 | 权重 |
|---|---|---|
| 官方数据/政府报告/行业协会白皮书 | 权威数据 | ⭐⭐⭐ |
| 知名媒体深度报道（财新、36氪、晚点等） | 行业分析 | ⭐⭐⭐ |
| 企业官网/招股书/财报 | 一手商业信息 | ⭐⭐⭐ |
| 专业人士访谈/播客 | 一线经验 | ⭐⭐ |
| 普通媒体报道/转载 | 参考但不一定准确 | ⭐⭐ |
| 论坛/贴吧/自媒体个人观点 | 仅供参考 | ⭐ |
排除清单： 知乎、百度知道、贴吧、纯个人自媒体（无信誉背书的）
Phase 1.5：中间发现展示（借鉴 DeepResearch）
每次搜索或深读后，先展示给用户再决策下一步：
📌 当前搜索发现（维度：XXX）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 已确认：
- 事实A（来源：xxx.com）
- 事实B（来源：yyy.com）
❓ 仍需确认：
- 维度X的信息还可以，但深度不够，要不要深读某个页面？
- 维度Y完全没有覆盖到，需要追加搜索吗？
📖 待深读的页面（1-2个）：
1. [页面标题](URL) — 为什么值得深读
Phase 2：深读关键页面
从搜索结果中筛选 1-3 个最相关的页面，获取全文精读。
筛选标准：
- snippet 信息量丰富、与课题高度相关
- 来源权威（官方报告、深度行业分析、一手数据）
- 避免重复来源（不要读两个说了同一件事的页面）
精读方法：
- 用
browser_navigate或web_extract获取页面全文 - 提取关键数字、核心论据、可验证的事实
💡 参考 DeepResearch：默认只深读 1 个页面。仅当第一个页面信息不足、存在明显缺口、或需要交叉验证时，再增加到 2-3 个。
Phase 3：综合分析 + 产出报告
3.1 先出「中间结论」
在正式写报告前，先列一段简短的当前发现：
📋 调研快照
━━━━━━━━━━━
覆盖维度：市场现状、关键数据、头部案例
已确认：X个关键事实
仍有疑问：Y个待确认点
总体判断：信息足够/还需补充
如果信息足够 → 进入报告撰写。 如果信息不足 → 回到 Phase 1 补充。
3.2 结构化报告模板
方式 A：直接给报告（推荐）
直接输出结构化的调研报告，格式如下：
# [课题名称] 深度调研报告
> 一句话核心结论
---
## 概述
（2-3 句话概括核心发现）
## 市场/行业现状
（规模、竞争格局、发展阶段等关键数据）
## 关键数据
（核心数字——价格、回报率、增长率、门槛等）
## 头部玩家/典型案例
（谁在做、怎么做的、做得怎么样）
## 政策与法规（如相关）
（准入门槛、资质、监管方向）
## 趋势与前景
（未来走向、增长空间、风口还是坑）
## 风险与挑战
（坑在哪里、失败原因、入局需谨慎的地方）
## 可操作建议
（对用户的具体建议——要不要做、怎么做、先做什么）
## 参考来源
1. [标题](URL) — 来源类型
2. [标题](URL) — 来源类型
3. [标题](URL) — 来源类型
---
*调研时间：日期 | 基于 Deep Topic Research 工作流*
方式 B：写入Obsidian（如用户要求）
文件路径由用户在 Phase 0 指定。
Phase 4：质量自检
| 检查项 | 通过标准 | 失败信号 |
|---|---|---|
| 数据支撑 | 关键结论有数据/来源 | 空口说白话 |
| 覆盖维度 | 至少覆盖2-3个关键维度 | 只从单一角度论证 |
| 来源引用 | 每条数据有出处 | 无来源 |
| 正反兼顾 | 既有机会也有风险 | 只说好或只说坏 |
| 实用建议 | 对用户的具体行动有指导 | 只有空泛结论 |
| 克制调用 | 搜索≤2次+深读≤3个 | 过度搜索导致响应慢 |
全部通过 → 交付。有未通过 → 回溯补充。
核心原则
- ✅ 先展示中间发现，让用户参与判断方向
- ✅ 克制调用，够用就停，不追求穷尽
- ✅ 每条数据带来源出处
- ✅ 正反两面都呈现，不做"只说好"的咨询报告
- ✅ 最终建议要可操作，不是"建议继续观察"这种废话
- ❌ 不使用知乎、百度知道、贴吧
- ❌ 不用搜索引擎第一页的结果概括当深度分析
- ❌ 不编造数据
- ❌ 不在信息不足时强行出结论