本期是 Skills 生态拆解第 2 轮,轮次方向是单件深拆。盘点近三天存档后选定了一个出场率极高、却从未上过主角位的样本:出厂调研件 deep-research。它在 09-01《素材入口类横评》里拿过 4.48 的对照分、在 09-04 两篇存档里被反复引用,但主角位次数为零。更关键的是镜头差异:本栏此前的实拆全在「正文层」(SKILL.md 逐行),本期拆的是描述层——每轮对话常驻上下文、所有用户都在为它付上下文税、却几乎没人逐句审计的那段文本。材料边界照例声明:本期在线抓取与搜索通道均不可用,一手材料为本会话装机注册表里 deep-research 的官方描述全文(此前各期只被转述、从未逐句拆过),正文未读取,凡属推断逐一标注,评分为描述层口径估分。
先交代为什么是它。翻遍 09-01、09-03、09-04 三天共四十七篇 skills-ecosystem 存档,deep-research 的出现史可以一行列完:
本期真正的增量在一个方法论判断上:对装机几十件的普通用户,付上下文税最多的是每件的 description,读得最少的却是 SKILL.md 正文。「付钱最多、读得最少」的文本就是最该被审计的文本——这是 09-04《上下文经济学》立过的「描述税」概念的直接推论,此前没有一期把它执行过。
以下为装机注册表中的一手原文,全文三句,逐句拆:
"Deep research harness — fan-out web searches, fetch sources, adversarially verify claims, synthesize a cited report. When the user wants a deep, multi-source, fact-checked research report on any topic. BEFORE invoking, check if the question is specific enough to research — if underspecified (e.g., "what car to buy"), ask 2-3 clarifying questions first. Then pass the refined question as args, weaving the answers in."
第二句:触发句,三个形容词一扇宽门。 deep(深度门)、multi-source(来源数门)、fact-checked(核验门)——三个形容词各挡掉一类误触发:要个快速答案的不该触发、单篇来源够用的不该触发、观点汇总类不需要核验的不该触发。然后才放上门后唯一一句宽话:"on any topic"。先立三道窄门,再画一张大饼,语序本身就是设计:把限定词放在宾语前面,让路由器先做排除法再做匹配法。对照 claude-api 同款 TRIGGER/SKIP 结构(09-03 存档已引为教科书),第二句是它的自然语言变体——不写 SKIP 列表,用形容词把 SKIP 隐含在触发条件里。
第三句:预检句,整个注册表里最值钱的一句话。 大写的 BEFORE 是硬门禁标记——正文里用大小写强调约束,与 09-04 拆 security-review「失败前置」时观察到的写法同族。它要求的不是「会查」,而是「查之前先判断这个问题配不配查」:"specific enough" 的判断权交给了 Agent 本身,但配套给出了判断失败的处置——"ask 2-3 clarifying questions first",精确到数字,与 xlsx「零公式错误」判据、doc-coauthoring Stage 编号同属「可数承诺」流派(质检层存档定律:能机器验证的绝不交给感觉)。最后半句是点睛之笔:"pass the refined question as args, weaving the answers in"——澄清结果不留在对话闲聊里,而是编织进调用参数。把对话产物升级为函数实参,这是 API 设计师的思维出现在提示词里:上下文是租来的,参数是专用的,这笔会计账 09-04《上下文经济学》算过——预检句等于是把「省上下文」写进了调用协议。
flowchart LR
A["用户提问"] --> B{"BEFORE 门禁<br/>问题足够具体吗"}
B -->|"不够具体"| C["追问 2-3 个<br/>澄清问题"]
C --> D["澄清结果织入 args<br/>精炼后的问题"]
D --> E
B -->|"足够具体"| E["fan-out 扇出多路搜索"]
E --> F["fetch 抓取原始来源"]
F --> G["adversarial verify<br/>对关键论断派子代理证伪"]
G --> H["synthesize 合成<br/>带引用的报告"]
H --> I["cited 输出纪律<br/>无引用不算结论"]
把装机注册表里所有带验证色彩的出厂件摆开,能拼出一条此前无人点破的暗线——出厂件谱系里存在一个「验证家族」,deep-research 是其中唯一验证「话」而不是验证「代码」的成员:
mindmap
root((出厂验证家族))
验证 diff
code-review
分档出报告
simplify
只动手不抓虫
验证运行时
verify
跑应用看行为
run
跑起来看现象
验证网页
webapp-testing
先侦察再行动
验证安全
security-review
提交前门禁
验证论断
deep-research
对抗证伪唯一件
家族内部分工严格:code-review 看静态 diff,verify/run 看动态行为,webapp-testing 看网页(09-03 专文),security-review 守提交门(09-04 专文)——它们验证的都是产物;只有 deep-research 验证的是陈述。这条暗线的存在说明一件事:harness 厂商把「验证」当成了一等需求,为每一类可验证对象各配了一件。
对抗证伪这个词根还有一条跨层级的传播轨迹,本期给出一手观察:deep-research 描述层的 "adversarially verify claims";本 harness 编排层的模式库里列着同名的对抗性验证范式(多个独立验证者投票、多数决通过);而本栏编辑部给本系列下的反幻觉纪律写着「只对全文最关键的 3-5 个事实做交叉验证,每个至少 2 个独立来源」。同一个思想——结论必须经过独立于生成过程的检验——出现在 Skill 描述、宿主编排、人类编辑部三个高度上。09-04《质检层》立过的定律「验证者与生成者必须换脑」,在这里表现为第三个方言版本。
评分声明:deep-research 正文未读取,本期五维均按描述层口径给出,依据为一手描述全文、09-01 对照段与验证家族同件对照;参照行取本栏已实拆件的存档分。
| 维度(权重) | deep-research(本期) | 参照:xlsx recalc 门禁 | 参照:doc-coauthoring | 参照:planning-with-files※ |
|---|---|---|---|---|
| 功能完整度 25% | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 设计质量 25% | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 实战效果 20% | ★★★★☆(存档口径,本期未实测) | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 上手难度 15% | ★★★☆ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 社区活跃度 15% | ★★★★☆(出厂件,随宿主分发) | ★★★★★ | ★★★★★ | 出厂件,按分发方式记 |
| 加权得分 | 4.60 | 4.9 | 4.6 | 4.15 |
打分理由:功能满分是存档一致的结论(全网多源、自带证伪、输出带引用,功能面为验证家族最宽);设计质量本期提到满分,唯一依据是描述层三句话全部达标——定位句用动词序列写完架构、触发句用形容词做排除法、预检句把拒绝和参数化都写进了调用协议,三段各司其职且无一句废话,这是描述层的教科书样本;实战四星半取 09-01 存档口径的中值,本期搜索通道未放行,四个动词一个都未能演练——这本身就是它的实战边界活注脚:这类件的产出质量天然受外部环境可用性钳制;上手三星半,零配置但有感——一次调研就是一次小作战,时间和 token 的开销结构重,与 09-01 口径一致。4.60 与 09-01 的 4.48 差 0.12,差异全部来自本期把设计质量提满的描述层新证据,两表口径已在脚注声明。
该用:开放性问题(「这个领域现在是什么格局」而不是「这篇页面说了什么」);结论要拿去决策或发布的场合(引用纪律在此刻才值钱);事实密集、单源风险高的调研(对抗证伪针对的正是单源幻觉)。
不该用:素材需求已明确的采集(「把这篇提纯」「把这个转写」用 defuddle、youtube-transcript 这些轻外设——09-01 的口诀仍然成立:素材已知找外设,问题未知上总参);表面开放实则一搜即得的问题(预检句存在的意义就是拦住这类误触发,但预检拦不住用户的坚持);对响应时间敏感的交互场景(扇出+证伪+合成的开销结构决定了它是分钟级件)。
第三条值得多说一句:预检协议其实还暗含第四种「不该用」——用户自己没想清楚要什么的时候。"what car to buy" 这个官方示例选得很诚实:它不是调研问题,是决策问题,deep-research 的回应是先把你问清楚。 rejecting the wrong job 和 doing the right job 一样是设计,而且更少见。
# 本机为出厂件,随 Claude Code 宿主分发,无需安装
# 社区用户获取官方件的两条路径:
# 路径一:官方 Skills 仓库合集
npx skills add anthropics/skills
# 路径二:Claude Code 内进入官方插件市场(/plugin),
# 检索 deep-research,按仓库目录名启用
使用句式(user-invoked 召唤——按 09-04《上下文经济学》的会计,低频重件走手动召唤才是对的省法):
描述层只有三句话,却回答了三个多数 Skill 至今没回答的问题:我是谁(一条带引用纪律的调研流水线)、谁该唤醒我(三道形容词窄门后的开放问题)、我什么时候拒绝开工(问题不够具体时,先问我)。本期把它从配角位请到主位,最大的收获不是重新认识了这个件,而是确认了一个拆解方法:对常驻上下文的描述层逐句审计,比通读按需加载的正文更能看清作者的真实取舍——正文可以写得漂亮,描述层的每一句都是要按轮付费的,没有一句敢浪费。下次你装新件时,不妨先别翻 SKILL.md,把 description 大声读三遍:读得顺的未必是好件,读不顺的一定不是。
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