VALIDATED CHAIN · deep-research-chain
深度研究链（Deep Research）
假设驱动的系统性研究流程：问题→假设→搜集→分析→综合→结论
协议 URL：https://xmind.lute-tlz-dddd.top/combinations/deep-research-chain.html
01
组合定义
假设驱动的系统性研究流程：问题→假设→搜集→分析→综合→结论
02
适用问题
问题类型
- 复杂现象的根因研究
- 需要综合多方信息的分析
- 战略性问题研究
- 知识图谱构建
触发信号
- 问题涉及多个相互影响的变量
- 需要区分「已知」「未知」「不可知」三类信息
- 结论需要引用证据支撑，不能依赖直觉
03
不适用与停止条件
以下边界直接来自已验证阶段的检查点与停止条件；任一阶段无法验证时，不应继续推进。
阶段检查点
- 问题精炼（Question Refinement）：将模糊研究问题精炼为可操作的研究问题。区分：1) 已知是什么 2) 真正想知道什么 3) 这是可以研究的吗（可操作性）
- 假设生成（Hypothesis Generation）：基于已知信息，生成3-5个竞争性假设。每个假设必须：1) 可证伪 2) 与其他假设有根本区别 3) 有明确的证据模式（如果这个假设成立，会看到什么）
- 证据搜集（Evidence Collection）：针对每个假设，系统搜集支持/反对的证据。记录：1) 证据来源 2) 证据质量（直接/间接/传闻） 3) 证据支持哪个假设
- 假设检验（Hypothesis Testing）：用证据矩阵检验每个假设。判断：1) 证据充分支持哪个假设？2) 哪个假设被证伪？3) 是否需要修正假设？
- 综合与洞察（Synthesis & Insight）：将检验结论综合为系统性洞察。提炼：1) 核心发现 2) 与已有认知的矛盾点 3) 还需要验证的关键未知 4) 实践意义
阶段停止条件
- 问题精炼（Question Refinement）：产出可供下一阶段使用的结果
- 假设生成（Hypothesis Generation）：产出可供下一阶段使用的结果
- 证据搜集（Evidence Collection）：产出可供下一阶段使用的结果
- 假设检验（Hypothesis Testing）：产出可供下一阶段使用的结果
- 综合与洞察（Synthesis & Insight）：产出可供下一阶段使用的结果
站点规则：医疗、法律、财务或紧急风险问题须交由当地合格专业人士处理。
04
使用前需要提供的输入
输入合同按阶段顺序汇总全部唯一阶段输入；后续阶段可由前序输出交接补齐。
- 问题精炼（Question Refinement）：原始研究问题
- 假设生成（Hypothesis Generation）：精炼后的研究问题 + 已知信息
- 证据搜集（Evidence Collection）：假设清单
- 假设检验（Hypothesis Testing）：假设清单 + 证据矩阵
- 综合与洞察（Synthesis & Insight）：所有假设检验结论
开始前请区分已知事实、仍待验证的假设和明确约束。
05
有序阶段
PHASE 01
问题精炼（Question Refinement）
角色：意图澄清- 输入
- 原始研究问题
- 输出
- 精炼后的研究问题 + 研究边界 + 排除范围
- 检查点
- 将模糊研究问题精炼为可操作的研究问题。区分：1) 已知是什么 2) 真正想知道什么 3) 这是可以研究的吗（可操作性）
- 停止条件
- 产出可供下一阶段使用的结果
PHASE 02
假设生成（Hypothesis Generation）
角色：假设检验- 输入
- 精炼后的研究问题 + 已知信息
- 输出
- 假设清单：每个假设 = {假设内容, 核心前提, 如果成立会看到的证据, 如果不成立会看到的证据}
- 检查点
- 基于已知信息，生成3-5个竞争性假设。每个假设必须：1) 可证伪 2) 与其他假设有根本区别 3) 有明确的证据模式（如果这个假设成立，会看到什么）
- 停止条件
- 产出可供下一阶段使用的结果
PHASE 03
证据搜集（Evidence Collection）
角色：因果推理- 输入
- 假设清单
- 输出
- 证据矩阵：行=假设，列=证据类别，格=支持/反对/中立 + 来源
- 检查点
- 针对每个假设，系统搜集支持/反对的证据。记录：1) 证据来源 2) 证据质量（直接/间接/传闻） 3) 证据支持哪个假设
- 停止条件
- 产出可供下一阶段使用的结果
PHASE 04
假设检验（Hypothesis Testing）
角色：逻辑分析- 输入
- 假设清单 + 证据矩阵
- 输出
- 检验结论：{最支持的假设, 排除的假设, 需要更多证据的假设, 修正后的假设（如有）}
- 检查点
- 用证据矩阵检验每个假设。判断：1) 证据充分支持哪个假设？2) 哪个假设被证伪？3) 是否需要修正假设？
- 停止条件
- 产出可供下一阶段使用的结果
PHASE 05
综合与洞察（Synthesis & Insight）
角色：知识整合- 输入
- 所有假设检验结论
- 输出
- 研究报告：{核心发现（3条以内）, 反常识发现, 知识边界, 实践建议, 后续研究方向}
- 检查点
- 将检验结论综合为系统性洞察。提炼：1) 核心发现 2) 与已有认知的矛盾点 3) 还需要验证的关键未知 4) 实践意义
- 停止条件
- 产出可供下一阶段使用的结果
06
回退与循环
本协议没有显式回环；达到各阶段停止条件后结束。
07
替代模型与替换边界
当前协议只发布经验证的稳定模型 ID。替换模型必须继续满足本阶段角色、输入、输出、检查点和停止条件，并重新通过交叉引用验证；不得按显示名称猜测替换。
08
复合 Prompt
由已验证阶段协议在构建时编排；不是源 JSON 的独立字段。
以下复合 Prompt 由已验证阶段协议在构建时编排。请按「深度研究链（Deep Research）」执行组合协议。
定义：假设驱动的系统性研究流程：问题→假设→搜集→分析→综合→结论
Agent 流程：DeepResearch
适用问题：复杂现象的根因研究；需要综合多方信息的分析；战略性问题研究；知识图谱构建
触发信号：问题涉及多个相互影响的变量；需要区分「已知」「未知」「不可知」三类信息；结论需要引用证据支撑，不能依赖直觉
开始前输入：原始研究问题
严格按以下顺序执行；每阶段都要交付输出、核对检查点，并遵守停止条件：
1. 问题精炼（Question Refinement） [角色：意图澄清]
输入：原始研究问题
输出：精炼后的研究问题 + 研究边界 + 排除范围
检查点：将模糊研究问题精炼为可操作的研究问题。区分：1) 已知是什么 2) 真正想知道什么 3) 这是可以研究的吗（可操作性）
停止条件：产出可供下一阶段使用的结果
回环：无
2. 假设生成（Hypothesis Generation） [角色：假设检验]
输入：精炼后的研究问题 + 已知信息
输出：假设清单：每个假设 = {假设内容, 核心前提, 如果成立会看到的证据, 如果不成立会看到的证据}
检查点：基于已知信息，生成3-5个竞争性假设。每个假设必须：1) 可证伪 2) 与其他假设有根本区别 3) 有明确的证据模式（如果这个假设成立，会看到什么）
停止条件：产出可供下一阶段使用的结果
回环：无
3. 证据搜集（Evidence Collection） [角色：因果推理]
输入：假设清单
输出：证据矩阵：行=假设，列=证据类别，格=支持/反对/中立 + 来源
检查点：针对每个假设，系统搜集支持/反对的证据。记录：1) 证据来源 2) 证据质量（直接/间接/传闻） 3) 证据支持哪个假设
停止条件：产出可供下一阶段使用的结果
回环：无
4. 假设检验（Hypothesis Testing） [角色：逻辑分析]
输入：假设清单 + 证据矩阵
输出：检验结论：{最支持的假设, 排除的假设, 需要更多证据的假设, 修正后的假设（如有）}
检查点：用证据矩阵检验每个假设。判断：1) 证据充分支持哪个假设？2) 哪个假设被证伪？3) 是否需要修正假设？
停止条件：产出可供下一阶段使用的结果
回环：无
5. 综合与洞察（Synthesis & Insight） [角色：知识整合]
输入：所有假设检验结论
输出：研究报告：{核心发现（3条以内）, 反常识发现, 知识边界, 实践建议, 后续研究方向}
检查点：将检验结论综合为系统性洞察。提炼：1) 核心发现 2) 与已有认知的矛盾点 3) 还需要验证的关键未知 4) 实践意义
停止条件：产出可供下一阶段使用的结果
回环：无
边界：明确区分事实、假设与推断；无法验证的内容须标记，不得用本协议替代医疗、法律或财务专业判断。09
事实、假设与专业升级
组合协议用于组织推理，不代表事实已经成立。每个阶段都要标记事实、假设与推断；医疗、法律、财务或紧急风险问题应交由当地合格专业人士处理。