deep-research

Deep Research

两种模式：

• Mode A: 多源调研：Web 猫（网络搜索）+ Coder 猫（代码判断）+ GPT-5.2 Pro（审阅）= 三角验证
• Mode B: 云端模型咨询：本地猫总结背景 → operator发给云端模型 → 回填结果 → 本地猫综合

两种猫，各有分工

	Web 猫（Deep Research 模式）	Coder 猫（CLI/Clowder AI）
强项	搜 100+ 来源，有引用	读项目代码，跑测试
弱点	不了解我们的 codebase	网络搜索深度有限
用途	Step 2 并行调研	Step 4 综合判断

不适用场景：

• 快速事实查询（直接用 WebSearch）
• 纯代码问题（用 Explore agent）
• 项目文档里已有答案

文件组织规范（铁律）

一个研究课题 = 一个子目录。只要产出超过 1 个文件，就必须建子目录，禁止在 project-research/ 平铺散落。

project-research/YYYY-MM-DD-{topic}/
├── prompt.md                          # Step 1 研究提示词（同时保留到 docs/prompts/ 的副本）
├── {provider}-response.md             # Step 2 云端 deep research 原文
│   例：claude-response.md / gemini-response.md / gpt-response.md
├── gpt-pro-review.md                  # Step 3 GPT Pro 审阅（可选）
├── {cat}-synthesis.md                 # Step 4 猫猫独立综合分析
│   例：opus-synthesis.md / codex-synthesis.md / opus47-synthesis.md
├── {cat}-点评.md                      # 非代码猫的风格点评（如Siamese）
└── synthesis.md                       # 最终合并综合（如果有）

命名规则：

• {topic} 用英文 kebab-case（如 finance-provider-stack、memory-architecture）
• {provider} = 云端模型标识：claude / gemini / gpt / gpt-pro
• {cat} = 猫猫名：opus / opus47 / codex / gemini-cat（避免和 provider 名冲突时加 -cat）
• 如果只有 1 个文件（如单次 Mode B 咨询），可以不建子目录，直接放 project-research/

Mode B 咨询归属：如果咨询是某个已有研究课题的一部分，文件放进该课题子目录（不另建目录）。

四步流程

Step 1 — 写 Prompt 并落盘

project-research/YYYY-MM-DD-{topic}/prompt.md
（同时复制一份到 docs/prompts/YYYY-MM-DD-{topic}-research-prompt.md，向后兼容）

模板见下方。写完再发，不要边写边发。

Step 2 — 三路并行 Web 调研

同一个 prompt →
  Claude.ai Deep Research
  Gemini Deep Research
  ChatGPT Deep Research  ← 可能先问澄清问题，答完后把 Q&A 追加到另外两路的 prompt

结果存：project-research/YYYY-MM-DD-{topic}/{provider}-response.md

Step 3 — GPT-5.2 Pro 审阅 输入三份报告 → 找逻辑漏洞、弱证据、三方分歧 存：project-research/YYYY-MM-DD-{topic}/gpt-pro-review.md（注意：Pro 是审阅者，不是调研者，不要让他搜索）

Step 4 — Coder 猫综合 + 决策 读全部四份文档 → 对照实际 codebase 验证 → 标注"直接可用/需验证/项目特殊约束" 如果多只猫并行综合，每只猫存自己的：{cat}-synthesis.md 最终合并版：synthesis.md → 和operator讨论 → 落到 ADR