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name: research-ops
description: 以证据为先的ECC当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。
origin: ECC
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# 研究运营

当用户要求研究当前信息、比较选项、丰富人员或公司信息，或将重复查询转化为可监控的工作流时，使用此功能。

这是仓库研究栈的操作封装。它并非 `deep-research`、`exa-search` 或 `market-research` 的替代品；而是指示何时以及如何将它们结合使用。

## 技能栈

在相关场景下，将这些 ECC 原生技能纳入工作流：

* `exa-search`：用于快速发现当前网络信息
* `deep-research`：用于多源综合并附带引用
* `market-research`：当最终结果应为建议或排序决策时使用
* `lead-intelligence`：当任务针对人员/公司而非通用研究时使用
* `knowledge-ops`：当结果需持久存储于后续上下文时使用

## 使用时机

* 用户提及“研究”、“查找”、“比较”、“我应该联系谁”或“最新情况”
* 答案依赖于当前的公开信息
* 用户已提供证据，并希望将其纳入新的建议中
* 任务可能具有重复性，应转为监控而非一次性查询

## 防护措施

* 当新鲜搜索成本低廉时，不要依赖过时记忆回答当前问题
* 区分：
  * 有来源的事实
  * 用户提供的证据
  * 推断
  * 建议
* 如果答案已存在于本地代码或文档中，不要启动繁重的研究流程

## 工作流

### 1. 从用户已提供的信息出发

将任何提供的材料规范化为：

* 已有证据的事实
* 需要验证的内容
* 未解决的问题

如果用户已构建部分模型，不要从零开始重新分析。

### 2. 对请求进行分类

在搜索前选择正确的路径：

* 快速事实性回答
* 比较或决策备忘录
* 线索/丰富化处理
* 重复监控候选

### 3. 优先采用最轻量的有效证据路径

* 使用 `exa-search` 进行快速发现
* 当需要综合或多源信息时，升级至 `deep-research`
* 当结果需以建议形式呈现时，使用 `market-research`
* 当实际需求是目标排序或温暖路径发现时，转交至 `lead-intelligence`

### 4. 报告时明确证据边界

对于重要声明，说明其属于：

* 有来源的事实
* 用户提供的上下文
* 推断
* 建议

对时效性敏感的答案应包含具体日期。

### 5. 决定任务是否应保持手动

如果用户可能反复提出相同的研究问题，请明确说明，并建议采用监控或工作流层，而非永远重复相同的手动搜索。

## 输出格式

```text
问题类型
- 事实性 / 比较性 / 补充性 / 监控性

证据
- 有来源的事实
- 用户提供的上下文

推论
- 从证据中得出的结论

建议
- 答案或下一步行动
- 是否应将其设为监控项
```

## 常见陷阱

* 不要将推断混入有来源的事实而不加标注
* 不要忽略用户提供的证据
* 不要对本地仓库上下文能回答的问题使用繁重的研究路径
* 不要给出不含日期的时效性敏感答案

## 验证

* 重要声明需标注证据类型
* 时效性敏感的输出需包含日期
* 最终建议需与实际使用的研究模式匹配
