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deepsearch

by skills.volces.com

深度研究代理系统社区版，对复杂主题进行多轮迭代的网络搜索和综合分析。使用场景：当用户需要对特定主题进行深入、全面的研究时，特别是需要基于最新网络信息生成详细分析报告的情况。支持多轮迭代搜索、智能搜索方向调整和综合分析报告生成。本skill是一个工作流描述文档，没有执行脚本，依赖web-search skill进行网页搜索。

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Not audited

Install

Works with every agent the skills CLI supports.

npx skills add https://skills.volces.com --skill deepsearch
  1. 01

    Install

    Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.

  2. 02

    Describe the task

    Ask your agent for something this skill covers. It loads deepsearch automatically when relevant.

  3. 03

    Review the result

    The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.

SKILL.md

The instructions your agent reads when the skill is triggered.

DeepSearch

概述

深度研究代理系统社区版是一个基于工作流的深度研究系统，能够对复杂主题进行多轮迭代的网络搜索和综合分析。系统通过结合LLM智能分析和实时网络搜索，生成详细的研究报告。

依赖技能

  • byted-web-search

工作流调用逻辑

系统架构

本系统是一个工作流描述文档，没有执行脚本。依赖以下外部技能：

  • byted-web-search skill: 执行网页搜索`
  • LLM技能: 用于智能分析和推理

工作流程

1. 输入接收阶段

  • 用户输入: 研究主题（sys.query）和研究深度（depth）
  • 默认深度: 3（可配置）

2. 初始化阶段

  • 创建迭代数组，深度为指定的depth值
  • 数组格式：[0, 1, ..., depth-1]

3. 迭代搜索阶段（多轮执行）

每轮迭代执行以下步骤：

a) LLM智能分析
  • 使用LLM分析当前研究状态
  • 输入：用户查询、已收集的findings、已搜索的topics
  • 输出：JSON格式，包含：
    • nextSearchTopic: 下一个搜索主题（字符串或None）
    • shouldContinue: 是否继续搜索（布尔值）
b) JSON解析
  • 提取nextSearchTopic和shouldContinue字段
  • 更新对话变量
c) 条件判断
  • 如果shouldContinue为True：
    • 执行byted-web-search：python scripts/web_search.py "<nextSearchTopic>"
    • 将搜索结果追加到findings数组
    • 更新搜索进度显示
    • 继续下一轮迭代
  • 如果shouldContinue为False：
    • 结束当前迭代
    • 输出中间结果
d) 变量管理
  • 更新nextSearchTopic和shouldContinue变量
  • 将nextSearchTopic追加到topics数组（记录已搜索主题）
  • 避免重复搜索相同主题

4. 综合分析阶段

  • 所有迭代完成后，使用LLM综合分析所有收集到的findings
  • 生成详细的综合分析报告
  • 输出格式：Markdown格式的详细报告

5. 报告生成阶段

  • 输出最终的研究分析结果
  • 包含重要洞察、结论和剩余不确定性
  • 适当引用来源

变量说明

系统维护以下对话变量：

变量名类型描述
topicsarray[string]已搜索的主题列表
nextSearchTopicstring下一个要搜索的主题
findingsarray[string]收集到的搜索结果列表
shouldContinuestring是否继续搜索的标志

网页搜索集成

当需要进行网络搜索时：

  1. 使用nextSearchTopic作为查询参数
  2. 运行byted-web-search技能：python scripts/web_search.py "<query>"
  3. 根据返回的摘要列表组织答案，不新增或臆造内容
  4. 将搜索结果追加到findings数组

注意: 不要使用任何搜索参数配置（如search_depth、topic、max_results、country、time_range、days等），仅保留核心输入query。

进度跟踪

系统实时显示搜索进度：

  • 格式：{index + 1}/{depth}th search executed.
  • 例如：1/3th search executed.

使用场景

适用场景

  1. 复杂主题研究: 需要对特定主题进行深入、全面的研究
  2. 最新信息分析: 需要基于最新网络信息生成详细分析报告
  3. 多角度探索: 需要从不同角度和维度探索一个主题
  4. 系统化调查: 需要系统化的调查和证据收集

典型用例

  • 市场趋势分析
  • 技术发展研究
  • 竞争对手分析
  • 学术文献综述
  • 产品调研

技术特点

智能特性

  1. 自适应搜索: 每轮搜索后由LLM分析结果，智能决定下一步搜索方向
  2. 避免重复: 系统记录已搜索主题，避免重复搜索相同内容
  3. 深度推理: 使用专门的推理模型进行综合分析

系统特性

  1. 多轮迭代: 支持指定深度的多轮搜索
  2. 并行能力: 支持最多10个并行搜索
  3. 状态管理: 完整的变量管理和状态跟踪
  4. 进度可视: 实时显示搜索进度和状态

集成特性

  1. LLM集成: 结合GPT-4o进行智能分析，deepseek-reasoner进行深度推理
  2. 网络搜索: 集成byted-web-search技能获取实时网络信息
  3. JSON处理: 使用JSON解析工具处理结构化数据

工作流示例

输入示例

用户查询: "人工智能在医疗领域的最新发展"
研究深度: 3

执行流程

  1. 第1轮:

    • LLM分析: 决定搜索"AI医疗诊断最新进展"
    • Web搜索: 执行搜索并收集结果
    • 状态更新: 记录主题，决定继续搜索

  2. 第2轮:

    • LLM分析: 基于第1轮结果，决定搜索"医疗影像AI技术突破"
    • Web搜索: 执行搜索并收集结果
    • 状态更新: 记录主题，决定继续搜索

  3. 第3轮:

    • LLM分析: 基于前两轮结果，决定搜索"AI药物研发应用"
    • Web搜索: 执行搜索并收集结果
    • 状态更新: 记录主题，决定结束搜索

  4. 综合分析:

    • LLM综合分析所有收集到的findings
    • 生成关于"人工智能在医疗领域的最新发展"的详细报告

输出示例

# 人工智能在医疗领域的最新发展研究报告

## 执行摘要
[基于三轮搜索的综合分析...]

## 主要发现
1. AI在医疗诊断方面的最新进展
   - [具体发现1]
   - [具体发现2]

2. 医疗影像AI技术突破
   - [具体发现3]
   - [具体发现4]

3. AI在药物研发中的应用
   - [具体发现5]
   - [具体发现6]

## 结论与建议
[综合分析结论...]

## 未来研究方向
[基于研究发现提出的未来研究方向...]

注意事项

工作流限制

  1. 无执行脚本: 本skill是一个工作流描述文档，不包含可执行脚本
  2. 外部依赖: 依赖byted-web-search技能执行实际搜索
  3. 参数简化: 搜索时仅使用query参数，忽略其他搜索配置

使用建议

  1. 深度设置: 根据研究复杂度设置合适的depth值
  2. 查询优化: 提供清晰具体的研究主题
  3. 结果验证: 对生成的报告进行必要的事实核查

最佳实践

  1. 渐进式研究: 从宽泛主题开始，逐步深入具体方向
  2. 多源验证: 结合多个来源的信息进行交叉验证
  3. 及时更新: 对于快速发展的主题，建议定期重新研究

故障排除

常见问题

  1. 搜索无结果: 检查query是否过于具体或专业，尝试更通用的搜索词
  2. 迭代过早结束: 调整LLM的temperature参数或提供更多上下文
  3. 结果重复: 系统已内置避免重复机制，如仍出现可手动干预

性能优化

  1. 并行搜索: 充分利用系统的并行能力（最多10个并行）
  2. 缓存利用: 对于相同主题的多次研究，可考虑结果缓存
  3. 增量更新: 对于持续研究，可采用增量更新策略

重要提示: 本skill描述了一个深度研究工作流，实际执行需要依赖外部技能和配置。请确保已正确配置byted-web-search技能和相关LLM服务。

FAQ

What does the deepsearch skill do?

深度研究代理系统社区版，对复杂主题进行多轮迭代的网络搜索和综合分析。使用场景：当用户需要对特定主题进行深入、全面的研究时，特别是需要基于最新网络信息生成详细分析报告的情况。支持多轮迭代搜索、智能搜索方向调整和综合分析报告生成。本skill是一个工作流描述文档，没有执行脚本，依赖web-search skill进行网页搜索。

How do I install deepsearch?

Run npx skills add https://skills.volces.com --skill deepsearch in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/deepsearch/ (personal) or .claude/skills/deepsearch/ (project).

Which AI agents can use deepsearch?

Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.

Is deepsearch safe to install?

No partner security audit is available yet. Skills can run commands and scripts, so read the SKILL.md and any bundled files before installing.

Who maintains deepsearch?

It is published by skills.volces.com in skills.volces.com. It has 607 recorded installs.

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