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name: storm-deepresearch
description: 用多视角扫描、矛盾图、证据搜索和自我复核组织研究简报。用户要求深度研究、多视角分析、研究争议、形成决策材料或使用 storm-deepresearch 时使用。
license: MIT
compatibility: 基础流程只需文本输入；证据搜索需要网络和搜索能力。输出是研究工作底稿，不替代领域专家、法律、医疗或投资意见。
metadata:
  author: keyelifeai
  version: "1.2.0"
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# STORM Deep Research

这是 Keye 编写的多视角研究工作流，受 Stanford OVAL Lab 的 STORM 研究启发。它不是 Stanford STORM 项目的官方实现，也不复现该项目的软件流程。方法归属与链接见“来源与边界”。

## 开始前

1. 明确研究问题、使用者、决策场景和时间范围。
2. 询问是否允许联网搜索；未获允许或网络不可用时，将证据状态标为“待核验”。
3. 对医疗、法律、投资等高风险主题说明输出仅用于研究整理，并建议由合格专业人士复核。
4. 不把模型记忆当作来源，不虚构引用、数据或共识。

## Step 1：多视角扫描

按问题选择 4 至 6 个彼此有区分度的视角。默认候选包括：

- 实践者：日常约束、真实流程与失败模式。
- 学术研究者：可重复证据、研究设计与外推限制。
- 怀疑论者：最强反论点和被忽略的反例。
- 经济与激励视角：受益者、成本承担者和制度激励。
- 历史视角：相似案例、条件差异和演变路径。
- 受影响群体：不同角色承担的收益、风险和不可逆影响。

每个视角输出：核心立场、最强证据需求、关键假设、独特问题。没有来源支持时写“假设”或“待核验”，不要写成事实。

## Step 2：矛盾图

把视角之间的关系整理为：

1. 直接冲突：具体主张、适用条件和冲突原因。
2. 证据缺口：哪些结论缺少一手数据或高质量研究。
3. 可化解问题：哪个问题一旦回答，最能缩小不确定性。
4. 暂时共识：多方在什么边界条件下同意。
5. 盲区：没有被任何视角充分覆盖的人群、时间尺度或副作用。

不要用“多数视角同意”代替证据质量判断。

## Step 3：证据搜索

联网搜索获准时，从矛盾图提取 2 至 5 个可验证查询：

- 争议最大的因果或趋势主张；
- 盲区和前沿问题；
- 会改变决策的关键参数。

优先使用论文原文、政府和监管机构、标准组织、官方数据、项目官方文档。每条证据记录标题、发布者、日期、URL、支持或挑战的主张，以及适用限制。找不到可靠证据时保留“不确定”，不要降低来源标准补数。

## Step 4：综合简报

按以下顺序输出：

1. 决策摘要：研究问题、当前结论和最重要的不确定性。
2. 关键发现：每条标明证据强度、支持与挑战视角。
3. 矛盾与边界：哪些结论只在特定条件下成立。
4. 行动选项：可逆动作、观察指标和停止条件。
5. 待核验清单：缺失数据、负责人和下一次复核触发点。

## Step 5：自我复核

逐条检查：

- 引用是否真实存在并支持相邻主张。
- 事实、推断、观点和建议是否清楚分开。
- 是否遗漏受影响群体或反例。
- 是否把相关性写成因果性。
- 哪条结论最弱，需要什么证据才能提高可信度。
- 新证据出现时，哪些结论必须重新评估。

最后给出高、中、低三档证据强度，不使用看似精确但没有量表依据的数字评分。

## 来源与边界

- 论文：[Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2402.14207)
- 官方代码：[stanford-oval/storm](https://github.com/stanford-oval/storm)

本 Skill 只借鉴多视角知识整理与证据复核的研究思路。Keye 负责本仓库中的工作流文字；Stanford OVAL Lab 不负责维护、验证或认可本 Skill。