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meta-deep-research

试用

由 model-distillation 从教师技能 deep-research 蒸馏并增强的超越型元技能。 蒸馏其「大纲 -> 并行深度搜索 -> 报告」三阶段人机协作调研流程,叠加自验证、 自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环,输出更可靠可追溯、逐步超越教师。

它能做什么

由 model-distillation 从教师技能 deep-research 蒸馏并增强的超越型元技能。 蒸馏其「大纲 -> 并行深度搜索 -> 报告」三阶段人机协作调研流程,叠加自验证、 自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环,输出更可靠可追溯、逐步超越教师。

技能文档

meta-deep-research(蒸馏超越型元技能)

model-distillation 从教师技能 deep-research 蒸馏并增强生成。 蒸馏机制:跨模型蒸馏(见 meta-evolver 北极星策略「主动与其他大模型对话、蒸馏、逐步超越」)。

来源能力签名(教师 deep-research)

  • 定位:基于 Deep-Research-skills 项目的人机协作结构化调研能力。
  • 核心命令:/research (生成 outline.yaml+fields.yaml)→ /research-deep(并行 web-search-agent 逐项搜索,写入 results/)→ /research-report(汇总 report.md);另有 /research-add-items/research-add-fields 追加。
  • 适用:学术综述 / Benchmark 对比 / 技术选型 / 竞品市场分析 / 尽职调查。
  • 输出结构:{topic}/outline.yamlfields.yamlresults/item_N.yamlreport.md

蒸馏出的真实工作流(继承 + 强化)

  1. 大纲阶段 /research:把调研主题拆成 items(调研对象)与 fields(字段定义),产出 outline.yaml+fields.yaml,请用户确认/修改后再继续。
  2. 深度阶段 /research-deep:对每个 item 并行发起 web-search-agent,按 fields 收集结构化数据,落盘 results/item_N.yaml
  3. 报告阶段 /research-report:汇总所有 results 为 Markdown report.md,覆盖每个 field、标注来源与不确定性。

增强点(超越教师)

  1. 可靠自验证:大纲生成后用 reason-verify 校验 items/fields 自洽与覆盖度;每个 results 落盘前做事实锚定(来源可追溯),reliability<0.8 即回退重做该 item。
  2. 自我反思闭环:每段调研结束后写入 self-reflection-loop,沉淀"哪些检索策略失败 / 哪些领域信息稀缺",反哺下次大纲拆分。
  3. 整合进 super-agent:作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环,可被 long-horizon-planner 编排为长程调研任务。
  4. 对抗验证蒸馏质量:对"并行搜索是否漏检关键反方信息"做反例测试,防止只搜到支撑性证据(确认偏误)。
  5. 持续自进化:注入 learner,纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环,跨会话越用越强。

教师 vs 学生 对比

维度教师(deep-research)学生(meta-deep-research)
能力来源原始 SKILL.md(2612 字符,薄包装)蒸馏提取真实三阶段流程 + 元进化增强
工作流大纲→深度→报告(无自验证钩子)同流程 + 自验证钩子 + 反思步 + 反确认偏误
失败防护未显式标注显式 limits + 对抗验证(漏检反方)
自进化强制注入 learner,纳入 meta-evolver 闭环
集成单点命令接入 super-agent 感知→规划→执行→自验证→反思→记忆闭环

使用

直接调用本技能完成深度调研任务;本技能在教师能力之上叠加自验证、反确认偏误与反思,输出更可靠、可追溯、可复用。

已知限制(来自教师蒸馏 + 元进化补充)

  • 教师本身为薄包装(真实子技能在各 research-* 子目录),蒸馏未覆盖其全部子代理策略,深度使用需对照原技能核验。
  • 依赖 WebSearch 能力;联网受限时并行搜索阶段会退化。
  • 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识,首次使用需对照教师原技能核验关键决策。

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