前言¶
讓模型寫一份市場或競品調研，最常見的兩個問題是：結果不可復現、引用無法溯源。同樣是”調研一下某賽道”，換一次會話、換一個提示詞，結論和數據往往對不上；而報告裏出現的數字、機構名、時間點，也很難逐條回溯到原始來源。這導致調研結果難以作爲決策依據，更無法在團隊內複用。
deep-market-research 這類 Skill 的思路，是把調研拆成一條確定性流水線，用源分級和交叉驗證約束每一步，最終輸出帶引用溯源的研究報告。下面介紹這個 Skill。
這是什麼¶
deep-market-research 是一個面向市場調研、競品分析、技術趨勢調研的 Agent Skill，由社區發佈者 user_1e758512 維護，分類爲 data-analysis，來源標註爲 community。
它解決的問題是：把一次調研從”模型即興搜索+生成”變成”分步驟、可復現、帶溯源”的固定流程。其定位是平臺無關、默認零依賴，只依賴 LLM 自帶的 web_search/fetch 能力和免費的 REST API，也可選用 MCP/API 後端做優雅降級。
按已抓取資料，當前版本爲 2.3.3，標籤 requires_api_key=false，即無需額外 API key 即可運行。
核心功能¶
Step 0→8 確定性流水線¶
調研被拆成一條從 0 到 8 的確定性流水線，核心階段包括意圖路由、檢索、去重、評分、對抗審計、沉澱。意圖路由先判斷調研類型和目標，再進入檢索；檢索結果統一進入去重環節，去除重複來源；隨後對來源評分；再做一輪對抗審計，檢查結論是否被來源支撐；最後沉澱爲報告。
各階段之間順序固定，目的是讓同一份輸入儘量產出同一份輸出，降低隨機性。
NATO 4 級源分級¶
所有來源按 NATO 體系做 4 級分級，用於區分來源可信度。不同級別的來源在評分和交叉驗證中的權重不同。這一機制的意義在於：避免把低可信來源與高可信來源混在同一層級，也方便報告標註每個結論的來源等級。
≥2 源交叉驗證¶
關鍵結論需要至少 2 個來源交叉驗證才能被採納。單一來源的斷言會被標記或降級。這一條針對的是調研報告裏”孤證”問題——一個數據點只有一個出處時，很難判斷它是共識還是個例。
4 道主動過濾¶
流水線內置 4 道過濾：去重（重複來源合併）、去陳舊（過時信息剔除）、去僞造（不可信來源排除）、去矛盾（相互衝突的信息顯式標記）。去矛盾不是消除衝突，而是把衝突暴露在報告裏，交由使用者判斷。
置信標籤¶
報告爲每個結論或數據點附帶置信標籤，標註其來源數量、分級和驗證狀態。使用者可以直接看出哪些結論是多源驗證的高置信結論，哪些是單源或存在衝突的低置信結論。
輸出與語言¶
輸出同時提供 HTML 和 MD 雙版本，並支持中英雙語。
安裝與啓用¶
該 Skill 基於通用 SKILL.md 格式，可通過 SkillHub 平臺獲取，座標爲 @user_1e758512/deep-market-webresearch，官方頁面爲 https://www.skillhub.cn/skills/user_1e758512/deep-market-webresearch 。
已抓取資料中未包含具體的安裝命令或平臺差異說明。按資料中的信息：
- 運行依賴僅爲 LLM 自帶的 web_search 與 fetch 能力，加一個免費 REST API；
- 無需 API key（requires_api_key=false）；
- 如接入 MCP/API 後端，會在後端不可用時優雅降級回默認模式。
安裝與啓用的具體命令，以官方頁面爲準。
典型用法¶
已抓取資料中沒有給出可復現的具體調用示例。下面按資料描述該 Skill 的用法邏輯，供理解其工作方式。
觸發調研¶
在支持 SKILL.md 格式的 Agent 環境中，用自然語言提出調研需求，例如市場調研、競品分析、行業格局、技術趨勢或盡調類問題。Skill 會先進入意圖路由階段，判斷調研類型和目標範圍。
檢索與過濾¶
意圖明確後，Skill 執行檢索，並對檢索到的來源依次做去重、評分、對抗審計、4 道過濾。這一步是流水線的主體，決定了進入報告的來源質量。
交叉驗證與沉澱¶
對關鍵結論做 ≥2 源交叉驗證，標註置信標籤，最終沉澱爲 HTML + MD 雙版本報告，保留引用溯源信息。
適用場景與注意¶
適合的場景¶
按資料，該 Skill 面向市場調研、競品分析、行業格局、技術趨勢、盡調、投資機會發現等需要結構化、可溯源信息的調研任務。
需要注意的地方¶
- 該 Skill 依賴 LLM 自帶的 web_search/fetch 能力，調研質量受底層模型檢索能力影響；
- 交叉驗證要求至少 2 源，對新興或冷門領域，可能因來源不足導致結論被降級或標記爲低置信；
- 去矛盾機制只暴露衝突不消除衝突，報告中出現的矛盾信息需要使用者自行判斷；
- 已抓取資料中的版本爲 2.3.3，如後續有更新，以官方頁面爲準。
結尾¶
deep-market-research 的價值在於把調研從一次性生成變成一條可復現的流水線，用源分級、交叉驗證和置信標籤約束輸出質量。它不改變調研的內容判斷，而是改變調研的生成方式——讓結果穩定、可追溯、可複用。
官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_1e758512/deep-market-webresearch 。
