name: research user-invocable: true allowed-tools: Read, Write, Glob, WebSearch, Task, AskUserQuestion description: 对目标话题进行初步调研,生成调研outline。用于学术调研、benchmark调研、技术选型等场景。
/research <topic>
基于topic,利用模型已有知识生成: - 该领域的主要研究对象/items列表 - 建议的调研字段框架
输出{step1_output},使用AskUserQuestion确认: - items列表是否需要增减? - 字段框架是否满足需求?
使用AskUserQuestion询问时间范围(如:最近6个月、2024年至今、不限)。
参数获取:
- {topic}: 用户输入的调研话题
- {YYYY-MM-DD}: 当前日期
- {step1_output}: Step 1生成的完整输出内容
- {time_range}: 用户指定的时间范围
硬约束:以下prompt必须严格复述,仅替换{xxx}中的变量,禁止改写结构或措辞。
启动1个web-search-agent(后台),Prompt模板:
prompt = f"""## 任务
调研话题: {topic}
当前日期: {YYYY-MM-DD}
基于以下初步框架,补充最新items和推荐调研字段。
## 已有框架
{step1_output}
## 目标
1. 验证已有items是否遗漏重要对象
2. 根据遗漏对象进行补充items
3. 继续搜索{topic}相关且{time_range}内的items并补充
4. 补充新fields
## 输出要求
直接返回结构化结果(不写文件):
### 补充Items
- item_name: 简要说明(为什么应该加入)
...
### 推荐补充字段
- field_name: 字段描述(为什么需要这个维度)
...
### 信息来源
- [来源1](url1)
- [来源2](url2)
"""
One-shot示例(假设调研AI Coding发展史):
## 任务
调研话题: AI Coding 发展史
当前日期: 2025-12-30
基于以下初步框架,补充最新items和推荐调研字段。
## 已有框架
### Items列表
1. GitHub Copilot: Microsoft/GitHub开发,首个主流AI编程助手
2. Cursor: AI-first IDE,基于VSCode
...
### 字段框架
- 基本信息: name, release_date, company
- 技术特性: underlying_model, context_window
...
## 目标
1. 验证已有items是否遗漏重要对象
2. 根据遗漏对象进行补充items
3. 继续搜索AI Coding 发展史相关且2024年至今内的items并补充
4. 补充新fields
## 输出要求
直接返回结构化结果(不写文件):
### 补充Items
- item_name: 简要说明(为什么应该加入)
...
### 推荐补充字段
- field_name: 字段描述(为什么需要这个维度)
...
### 信息来源
- [来源1](url1)
- [来源2](url2)
使用AskUserQuestion询问用户是否有已定义的字段文件,如有则读取并合并。
合并{step1_output}、{step2_output}和用户已有字段,生成两个文件:
outline.yaml(items + 配置): - topic: 调研主题 - items: 调研对象列表 - execution: - batch_size: 并行agent数量(需AskUserQuestion确认) - items_per_agent: 每个agent调研项目数(需AskUserQuestion确认) - output_dir: 结果输出目录(默认./results)
fields.yaml(字段定义): - 字段分类和定义 - 每个字段的name、description、detail_level - detail_level分层:极简 → 简要 → 详细 - uncertain: 不确定字段列表(保留字段,deep阶段自动填充)
./{topic_slug}/outline.yaml 和 fields.yaml{当前工作目录}/{topic_slug}/
├── outline.yaml # items列表 + execution配置
└── fields.yaml # 字段定义
/research-add-items - 补充items/research-add-fields - 补充字段/research-deep - 开始深度调研