research-ops

原文涵盖的主题

• 研究运营
• 技能栈
• 使用时机
• 防护措施
• 工作流
• 1. 从用户已提供的信息出发
• 2. 对请求进行分类
• 3. 优先采用最轻量的有效证据路径

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。 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 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 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 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。 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 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 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。 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。 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 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