CYC2002tommy/Deep-Research-Agent

解决的问题

本项目提供了一个专门的研究助手，旨在自动化学术文献综述中繁琐的环节。它通过强制执行严格的、基于证据的流程，优先考虑全文验证而非摘要层面的总结，从而解决了 AI 常见的幻觉和浅层分析问题。

工作原理

它作为 Claude Code（或兼容的运行器）的一项技能，通过多阶段流程运行。首先进行访谈阶段以明确研究目标，然后跨学术数据库（如 Scopus、Europe PMC 和 ScienceDirect）执行结构化搜索策略。该代理使用“全文触发器”——如果摘要不足以支撑，它会自动下载并解析全文 PDF 以提取特定的方法论或数据。每一项主张都基于经过验证的 DOI，并且输出在最终交付前会经过严格的“同行评审”关卡。

适用人群

该工具专为学术研究人员和科学家设计，他们需要进行系统性文献综述、为手稿收集证据或构建结构化知识库，同时保持高标准的学术诚信。

亮点

• 防幻觉设计： 每一项主张都会对照全文来源进行检查，且每一个 DOI 都会被解析和验证。
• 精准研究： 使用“grill-me”访谈方法，确保代理在进行大量搜索之前理解您的具体研究问题。
• 严格评审： 内置“Remi”同行评审协议，作为文档定稿前的质量关卡。
• 知识整合： 自动生成 APA 第 7 版参考书目表，并可将研究结果同步到本地 Obsidian 库或 RAG 系统中。
• 灵活的搜索策略： 提供多种专业模式，用于绘制研究领域地图、识别知识空白或创建学术阅读清单。