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README
Deep Research
把深度调研作为可重复、可审计的生产流程执行。主控负责目标澄清、样本摸底、子任务设计、结果核验和最终综合;子进程负责边界清晰的采集或局部分析。
核心约束
- 保持用户当前模型和推理配置,不传
--model,不覆盖无关配置。 - 子进程默认使用
workspace-write;只有确实需要 shell 网络访问时才启用 runner 的--network。 - 先检查当前会话可用的 Skills、连接器和 MCP,再按来源适配能力;不要假设固定服务或工具名存在。
- 不使用
--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox。 - 所有运行产物写入独立的
.research/<name>/目录。 - 在开始批量执行前向用户展示拆分方案;需要明显成本、长时间运行或外部系统访问时,等待明确同意。
Bundled scripts
先解析当前 Skill 的绝对目录并记为 <skill-dir>。
scripts/run_children.py:跨平台并行执行codex exec,负责超时、重试、日志和结果状态。scripts/aggregate.py:按 manifest 顺序聚合成功的子报告,缺失或空结果时失败。
两个脚本都使用 Python 标准库,不生成临时 shell 脚本。
Workflow
1. 澄清与摸底
明确目标、受众、时间范围、来源边界、评价标准和最终格式。通过当前可用工具获取少量真实样本,记录代表性来源和缺口,避免只凭经验拆分。
2. 创建运行目录
使用不重复的语义化名称,例如:
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