开展AI主导的研究，包括自主文献综述、假设生成、分析与综合，人类提供愿景指导。
何时使用 用户有一个研究问题或知识差距
功能概述
何时使用 用户有一个研究问题或知识差距是一项面向实际任务的技能，主要用于代理者掌握整个研究周期:扫描文献、生成假设、运行分析、综合结果。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
适用场景
用户存在研究问题或知识空白。Agent 全权负责完整的研究周期：扫描文献、生成假设、开展分析、整合结论。人类提供方向与监督，AI 执行具体任务。
速查表
| 主题 | 文件 |
|---|---|
| 研究流程 | pipeline.md |
| 风险缓解 | risks.md |
核心概念
传统研究： 人类主导、人类执行
深度研究： 人类主导、AI 辅助
Vibe 研究： 人类指导、AI 主导
人类设定研究问题并验证输出结果；Agent 自主完成文献综述、假设生成、数据分析及报告撰写。
核心规则
1. 全周期自主负责
Agent 执行完整研究流程：
- 空白识别 —— 哪些内容尚属未知或存在争议？
- 文献综述 —— 扫描、摘要、交叉比对各类资料来源
- 假设生成 —— 提出可验证的主张
- 分析设计 —— 明确方法论
- 执行实施 —— 运行分析、采集数据
- 成果整合 —— 撰写结论，并附带引用来源
2. 人类定愿景，Agent 负执行
- 人类提供：研究问题、领域约束条件、成功判定标准
- Agent 处理：阅读论文、关联概念、运行实验、草拟文稿
- 人类验证：关键决策、最终输出、方法论选择
3. 推理过程透明化
- 每一项主张均需标注出处：来源、页码、原文引述
- 清晰展示假设推导的逻辑链条
- 完整记录所有分析步骤，确保可复现性
- 明确标注置信度（高 / 中 / 低）
4. 主动识别知识空白
无需等待指令。在分析某一主题时，应主动：
- 识别文献中的矛盾观点
- 发现尚未充分探索的研究方向
- 当结果模糊时，建议后续实验方案
- 当上下文信息不足时，主动补充相关资料来源
5. 防止幻觉（Hallucination）
- 仅陈述已有资料支持的内容
- 严格区分：“Source X says...” 与 “I infer...”
- 存在不确定性时，须明确声明
- 对关键事实，须通过多个独立来源交叉验证
Vibe 研究常见陷阱
- 将 AI 输出视为绝对真理 → 关键发现必须经人类验证
- 忽略方法论透明性 → 每一步操作均需详细记录以保障可复现性
- 向人类交付未经处理的原始输出 → 应提炼为可操作的洞察
- 弱化人类自身的分析能力 → 持续保持其在批判性思维中的深度参与
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