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Deepsight

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DeepSight 深度推理研究法 v2.7 — 8框架 + 7对抗模板 + 多厂商Council交叉验证 + Firecrawl MCP搜索引擎(Web+学术)+ 战略决策强制审查。覆盖投资/战略/技术/市场/创业/行业/组织/平台全领域深度分析。支持轻量模式(2轮追问+1轮对抗)和深度模式(完整四步+Council审计)。From its SKILL.md

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SKILL.md

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DeepSight v2.7.1

触发条件: 深度分析、跨领域推理、产业研究、技术路线对比、战略判断、物理/工程可行性评估等——需要推理引擎而非搜索引擎的场景。

核心原则:自洽≠正确。 当一个分析读起来越来越顺、越来越有说服力时,恰恰是最危险的时候。

前置条件

  1. 确认本技能适用(原理深度高、跨领域、需要因果推理)
  2. 搜索基础设施:Firecrawl MCP(firecrawl_search / firecrawl_scrape,优先) → Bocha → SearXNG(搜不到不影响主流程)
  3. 不适用场景:简单事实查询、实时新闻、纯代码编写、纯数据统计、用户明确要求"搜索"

工作流总览

Phase 0: 路由 ─── 轻量模式 or 深度模式? → 选择框架(8选1)
Phase 1: 深度研究 ─ 四步递进(每步含:约束追问 + 搜索 + 对抗审查 + 冲突检测闭环 + 证据标注) + 深度增强(仅深度模式)
Phase 2: 审查审计 ─ 可选:多厂商 Council 交叉验证(单模型对抗审查的升级版)
Phase 3: 报告交付 ─ 飞书文档(consulting-report 10章 + Mermaid配图 + 决策刹车)

Phase 0: 路由

0.0 战略决策强制审查

触发条件: 用户提出重大战略转向——公司转型、品牌重塑、新业务线启动、商业模式切换。必须执行反方论证后再给执行建议。

这不是可选的。发现以下信号词立即触发:

  • "转型" / "重启" / "pivot"
  • "变成XX" / "做成中国版XX"
  • "把XX和XX合并/拆分"
  • 用户要求"出执行计划"但之前没有做过反方论证

流程:

  1. 置信度校准(每条核心结论打分 1-10)
  2. Council 五角色攻击(模板 6)
  3. 反面证据清单 + 修正后建议
  4. 用户确认修正方向后才出执行计划

教训: 2026-06-19 诺致科技转型 Polsia 方案,直接出执行计划被用户打断要求「先做反方挑战」。战略决策的反方论证优先级高于执行计划。

0.1 模式选择

模式适用场景流程
轻量模式简单对比("A vs B 谁优?")、快速判断、单维度分析2轮约束追问 + 1轮对抗审查 + 证据标注 → 直接输出
深度模式跨领域分析、真金白银决策、多步骤研究完整四步框架 + 可选 Council 审计 → 飞书报告

默认走轻量模式,除非:

  • 问题涉及 ≥2 个独立维度
  • 用户明确要求"深度分析"
  • 结论将用于投资/采购/战略方向决策

0.2 框架选择

根据问题领域信号,从八套框架中选一套。详见 references/framework-catalog.md

框架信号词四步结构
投资研究估值、护城河、安全边际赛道分析 → 竞争格局 → 商业质量 → 投资判断
战略转型企业战略、数字化转型战略意图 → 市场洞察 → 创新焦点 → 业务设计
技术评估技术路线、TRL、量产技术全景 → 核心挑战 → 玩家深评 → 场景路线图
市场机会TAM、赛道选择、进入策略市场数据 → 机会筛选 → 可行性 → 进入策略
创业评估MVP、PMF、融资问题验证 → 方案评估 → 市场验证 → 财务模型
行业研究产业链、竞争格局、趋势行业全景 → 价值链 → 竞争动态 → 趋势预判
组织设计组织架构、变革管理组织诊断 → 架构选项 → 人才激励 → 变革路线图
平台/生态网络效应、多边市场平台定义 → 网络效应 → 竞争动态 → 赢家通吃判定

★ = 高频框架。框架详情(各步核心问题/关键输出/首选工具)见 references/framework-catalog.md

消歧(重叠时按"决策落点"选,不按话题): 投资研究 / 市场机会 / 行业研究三者话题常重叠——区分看最终要做的决策

  • 要不要投 / 估值 → 投资研究
  • 进不进这个市场 / 怎么进 / TAM → 市场机会
  • 只为理解产业结构与趋势、暂不直接决策 → 行业研究
  • 战略转型(对外市场定位)vs 组织设计(对内架构/激励)按"对外还是对内"分。

仍无法归类 → 默认行业研究。


Phase 1: 深度研究

按选定框架的四步递进执行。每步独立执行以下子步骤,不跨步复用:

1.1 约束追问

references/constraint-chains.md 选择对应约束链,多轮递进。不要只问一轮。

问题类型对应约束链
工程/材料/技术三维约束链(物理→工程→成本)
金融/投资/商业护城河→反身性→尾部风险
技术产品/创业替代威胁→采用曲线→单位经济学
社会科学/政策利益相关方→时间动态→反事实
市场/行业/战略PESTEL七轮(含强制反向追问)
通用决策/战略Council五角色链

轻量模式: 只执行 2 轮(从对应链中取前 2 轮)。深度模式: 执行完整链。

1.2 搜索验证(条件触发)

触发条件:结论涉及近1-2年事件/数据、可公开查询的定量数据、或对抗审查中出现需外部验证的矛盾。

搜索策略(按优先级):

优先级工具适用场景
1firecrawl_search通用 Web 搜索,返回标题+URL+摘要,可选附带 scrape 抓取全部结果页
2firecrawl_scrape抓取已知 URL 的完整内容(Markdown),替代 web_extract——处理 JS 渲染、反爬
3OpenAlex API(免费)学术论文搜索(默认首选),2.5亿+论文,返回引用数/期刊/年份
4Google Scholarfirecrawl_scrape学术精确搜索(1 credit/次),用于 OpenAlex 精度不够时
6firecrawl_crawl深度研究需要穷尽某个站点时(如官方文档、竞争对手全站分析)
7firecrawl_map需要发现某站点所有 URL 时(如文档站结构探测)
8Bocha(中文)→ SearXNG(多引擎)→ DDGFallback,当 Firecrawl 不适用时(如中文垂直搜索、实时新闻)
9浏览器直访垂直媒体商业类必须穷尽,不可过早接受"搜不到"
browser_vision(特殊)微信视频号/公众号等封闭生态——详见 references/chinese-walled-garden-extraction.md

学术搜索策略:

  • 首选 OpenAlex(免费): curl "https://api.openalex.org/works?filter=title_and_abstract.search:关键词,publication_year:2024&sort=cited_by_count:desc&per_page=5" — 免费、无需 Key、返回标题/引用数/期刊
  • 补充 arXiv: 已知论文在 arXiv 时直接用 arxiv 技能搜索(精确匹配、速度快)
  • Google Scholar 精确搜索(付费): firecrawl_scrape(url="https://scholar.google.com/scholar?q=<URL编码关键词>&num=5&as_ylo=<年份>") — 1 credit,搜索排名和引用数最准确
  • 技术路线/TRL 分析强制走学术搜索——同行评议论文的证据等级高于博客/新闻
  • OpenAlex 搜不到或精度不够时,升级到 Google Scholar

Firecrawl 搜索最佳实践:

  • 单次 firecrawl_search(limit=5) 返回 5 条结果,消耗 2 credits。搜索后立即调用 firecrawl_search_feedback 退回 1 credit(净成本 1 credit)。
  • 需要页面全文时,对搜索结果中的 URL 调用 firecrawl_scrape(url, formats=["markdown"]),1 credit/页。
  • 多页深度研究用 firecrawl_crawl(url, maxDiscoveryDepth=3, limit=20) 自动爬取关联页面。
  • 反馈窗口仅 ~2 分钟,搜索后立即 feedback。
  • Google Scholar 搜索模板: firecrawl_scrape(url="https://scholar.google.com/scholar?q=<URL编码关键词>&num=5&as_ylo=<年份>")。加 &as_ylo=2024 限定近年论文。

降级策略: Firecrawl 不可用(API key 失效/配额耗尽)→ 自动降级到 Bocha → SearXNG → 浏览器。

1.3 对抗审查

references/adversarial-templates.md 选择对应模板。执行前先做置信度校准(每条结论 1-10 打分)。输出 反面证据清单 + 置信度评分表

跨模型红队(有条件): 单模型自审 = 自己挑自己的错,受自洽偏差限制(自洽≠正确)。当有 ≥1 个不同 model family 可用时,用异于主模型的模型族执行本步对抗审查;仅有主模型时标注"自审·置信度偏低"。完整跨模型交叉验证升级到 Phase 2(见 references/council-protocol.md)。

1.4 冲突检测与解决(闭环)

对比推理输出 + 对抗审查输出 + 搜索验证输出。不预设"推理优于搜索"。每个检出的冲突必须显式收口为以下之一,不得静默选边:

  1. 定向验证 — 发起针对性搜索/推理打破僵局 → 冲突解决,按证据更新结论。
  2. 新一轮追问 — 冲突源于信息不足 → 生成下一轮约束追问再判。
  3. 风险留存(封顶) — 仍无法解决 → 标 未解决·风险留存,相关结论证据级封顶 [B] 并附翻盘条件。

闭环判据: 本步只有当每个冲突都落到 1/2/3 之一时才算完成。残留"未决但被忽略"的冲突 = 回路未闭合。

1.5 证据等级标注

[A-验证] = 搜索+推理双重支持,外部来源可独立查证(利益相关方自我确认最高只能 [B])
[B-推理] = 推理链产出,逻辑自洽,但未经独立外部验证
[C-推断] = 从 B 级推导的次级结论,或 Fermi 估算/经验类推

强制规则(启发式 · 可调): [B] 占比超 70% → 退回重标;[C] 应占 20-35%。

阈值依据(不是魔法数字): 这些是强制验证纪律的经验启发式,可按场景调:

  • [B]>70% 退回 —— 大半结论"自洽但未验证"= 分析停在推理层、没落到证据;[B] 偏高是"自洽陷阱"的量化信号。
  • [C] 目标 20–35% —— 下限:完全没有 [C] 说明没敢往"搜索查不到的二阶/推断"走,可能过保守;上限:[C] 过多 = 结论悬空、可证伪性低。区间是"既有推理增量、又不至于悬空"的经验甜区。
  • 真金白银决策可调严([C] 上限收到 25%);探索性快判断可放宽。

1.6 深度增强(仅深度模式)

广度(8 框架)解决"覆盖面",深度解决"看多透"。深度模式在证据分级后追加:

  1. 敏感性分析: 列出结论最依赖的 2–3 个关键假设,逐一问"若此假设反转,结论是否成立?"——不稳健的假设转为翻盘条件。
  2. 二阶效应: 这个结论一旦成立,会引发什么下游后果(竞争对手反应 / 监管 / 用户行为)?"一阶对、二阶反噬"的情形必须显式列出。
  3. 时间梯度: 结论在 1 年 / 3 年 / 5 年的有效性如何变化?标出"现在对、三年后失效"的时效性判断。

输出:敏感性表(假设 → 翻盘条件)+ 二阶效应清单 + 时间梯度标注


Phase 2: 审查审计(可选)

定位:Phase 1 单模型自我审查的升级版——用不同厂商模型进行外部交叉验证。

Council 的目的不是"达成共识",是暴露盲区。"读起来很一致"不是质量信号——高一致 + 低多样性 = 共享盲区。严谨性协议(多样性/共识/裁决独立,以此为准):references/council-protocol.md;厂商基础设施配置:references/council-model-setup.md;能力声明(为什么不能写死型号):references/council-capability-spec.md

触发条件

条件动作
[C] 占比 >30%🔴 强制触发
[C] 20-30% + 真金白银决策🟡 建议触发
其他⚪ 跳过

执行流程

2.0 多样性预检(按 model family,不是 base_url/厂商名): 统计审计员覆盖的独立模型族数 D(同族不同尺寸不计)。D≥3 正常;D=2/1 降级且结论证据级封顶 [B]D=0 跳过(增强单模型对抗替代)并标"未经跨模型验证"。降级必须落到证据级 + 报告可见,禁止静默。references/council-protocol.md §1–2。

2.1 并行盲审: delegate_task batch 模式,五角色并行审计(唱反调者 / 第一性原理 / 扩张主义者 / 局外人 / 执行者)。每角色只接收原始问题 + 结论摘要,不接收推理链。每名审计员输出结构化批评条目 {claim_id, 维度tag, 严重度, 立场},并把其 model family 记入 council_provenance

2.2 共识聚合 + 独立裁决(破"裁判即球员"):

  • 共识 = 同一 (claim_id, 维度tag) 被 ≥2 个不同模型族的审计员独立提出(同族重复不计入共识强度)——把"≥3 位独立"从人头改为独立模型族,防同族刷票。
  • 分歧率下限: 首轮审计员对核心结论立场一致度 >80% 且 D<3 → 判定同质化风险,给 ≥2 名审计员注入更强对立先验或换新模型族重跑,不得直接接受。
  • 裁决独立: 共识强度 ≥2 的批评自动触发修正/降级,无需主模型同意;裁决审计员间冲突由异于主模型的模型族担任。主模型只能采纳批评、下调证据级,禁止自我上调或据自洽驳回审计以维持原结论(自洽≠正确)。
  • 终审证据级 = min( Phase 1 自评, 2.0 多样性上限, 共识修正后级别 )。

输出:审计报告council_provenance + 多样性分 D + 首轮一致度 + 共识矩阵 + 证据级修正表 + 审计强度声明)。


Phase 3: 报告交付(可选 · 交付层)

可移植性边界: Phase 3 是可替换的交付层,不是方法论本体。DeepSight 的核心产出是 分析 + 证据分级结论 + 审计报告(Phase 1–2),与渲染解耦。下面的飞书 consulting-report 模板、莫兰迪配色、~/.hermes 路径等都是作者环境的一种实现;换 Markdown / PDF / 其它平台只需替换本层,核心不变。

使用 consulting-report 技能模板(10章 + chart-spec + So What callout)。

🚀 飞书交付快速通道: 报告写完 .md → Vault 存档 → stdin 管道导入飞书文档 → 链接发群。完整流程见 references/feishu-delivery-pipeline.md

3.1 四步产出 → 报告章节映射

步骤报告章节配图
第1步(全景/赛道/意图)第2章 背景与市场概述Mermaid xychart
第2步(洞察/挑战/格局)第3-5章 技术/挑战/竞争Mermaid quadrantChart
第3步(焦点/质量/评估)第7章 应用场景与优先级Mermaid quadrantChart
第4步(判断/设计/路线)第8-9章 路线图+战略建议Mermaid gantt + 风险矩阵

3.2 配图规范

配色:莫兰迪暖调(#7BA3A8 / #D4956A / #F5F0E6),飞书 Mermaid theme: neutral。 插入方式:docs +update --command block_insert_after,禁止 overwrite

⚠️ Markdown 导入陷阱: 从本地 .md 文件创建飞书文档时:

  1. 先剥离 YAML frontmatter--- 包裹的元数据块不会自动跳过,会变成正文乱码
  2. 表格分隔符必须 |---|---| — Feishu 不认 |-|-| 格式
  3. v2 API 不支持 --title — 标题写为 markdown 内容的 # Title
  4. 文件跨目录用 stdin--content @file 限相对路径,不在当前目录时用 cat file | lark-cli docs +create ... --content -

3.3 写作规范

  • 每节 So What callout(emoji="🎯"):"本节对决策者的意义是___"
  • 每条结论显式标注证据等级 [A] / [B] / [C]
  • 禁止 AI 套话,每个数字追溯到搜索来源
  • [C] 级结论禁止直接进入行动建议,降级为"待外部验证"或追加翻盘条件

3.4 决策刹车

结论等级处理规则
[C]降级为"待验证",附翻盘条件
[B]行动建议必须附不确定性声明
[A]可直接进入行动建议

翻盘条件格式:"如果 [反例 X] 成立,则此建议无效。"


辅助方法

结构化脑暴

当需要系统性地生成创业/产品/变现路径创意时,参考 references/structured-brainstorming-methodology.md。该方法论基于邝谧主义 23 脑洞实战总结,覆盖分层挖掘、统一输出格式、协同分析、筛选归档全流程。

全球案例研究 → 中国复制模式

当用户分享海外案例并提出「复制到中国」时,走以下流程(参考 Polsia 实战):

  1. 内容提取:海外链接 → firecrawl_scrape 或 browser_vision(微信视频号等封闭生态,参考 references/chinese-walled-garden-extraction.md
  2. 深挖:firecrawl_search → firecrawl_scrape(深度访谈/报道) → OpenAlex(学术背景)
  3. 分析报告:存 Obsidian Vault,按 DeepSight 证据等级标注
  4. 反方论证:先做 Phase 0.0 战略决策强制审查,再出计划
  5. 执行计划:writing-plans 格式,含本周行动清单

案例: Polsia 深度分析 → 诺致科技中国版计划,详见 Vault 03-案例研究/Polsia-OPC-AI原生一人公司深度分析.md

常见陷阱

  1. 跳过对抗审查。 推理链特别自洽时最容易跳过——恰好是最需要的时候。自洽≠正确。
  2. 证据等级全标 [B]。 [B] 占比超 70% → 退回重标。纯推演数字降为 [C]。
  3. 混淆"自洽"和"正确"。 多轮追问让推理更自洽,但不一定更正确。v2.0 的 B₄C 最优论逻辑无破绽但事实完全错误。
  4. 商业研究中过早接受"搜不到"。 必须穷尽浏览器直访垂直媒体后才可标注。
  5. PESTEL 累积悲观偏差。 七轮攻击后必须加权反向追问——PESTEL 是压力测试工具不是预测工具。
  6. 开源/许可证声明未经验证。 公开仓库 ≠ 开源。必须读取 LICENSE 原文 + 确认核心源码存在才可标 [A]。
  7. 利益相关方自我确认不可作 [A]。 当事人存在绥靖动机,最高 [B]。
  8. [A] 授予标准过松。 模型倾向将"当事人确认"标为 [A],已被 Council 审计多次纠正。外部独立来源才可标 [A]。
  9. delegate_task 子 Agent 仍是主模型。 修改 delegation 配置后需重启 gateway 验证。
  10. 轻量模式误用。 如果分析过程中发现 ≥2 个需要深挖的子问题 → 升级为深度模式。
  11. 术语/缩写歧义。 用户使用的缩写(如 OPC、SLA、API)在不同领域有完全不同含义。典型教训:OPC 在 DeepArchi 语境中首次出现时被误读为"Open Platform Coordination",实际为"One Person Company(一人公司)"——导致整版报告作废重写。对策: 遇到领域缩写时,若存在 ≥2 个常见释义,先搜索确认用户语境下的正确含义,而非根据上下文自行推断。一次快速 web_search("OPC 一人公司") 即可避免数小时返工。
  12. Firecrawl 搜索后忘记 feedback。 每次 firecrawl_search 消耗 2 credits,feedback 退回 1 credit。窗口仅 ~2 分钟,错过不可补。对策: 搜索后立即调用 firecrawl_search_feedback——习惯性操作,不计入思考时间。
  13. Council 降级被静默。 多样性不足(D<3)时,只跑审计但不改证据级→读者看不见这次 Council 其实很弱。对策: 降级必须落到证据级 + 报告显式标注(见 §2 诚实降级阶梯)。
  14. 冲突未闭环。 检出矛盾后"选一条感觉对的"就往下走,未解决的冲突变成隐式风险。对策: 1.4 闭环判据——每个冲突必须收口到定向验证/新一轮追问/风险留存三者之一。

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