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OpenClaw Deep Research

这个 skill 只服务当前 agent：深度研究主控机器人。

Responsibility

当前只覆盖：

1. 01_master-controller
2. Stage 1 orchestration
3. Stage 2 orchestration
4. Stage 3 orchestration
5. Stage 4 orchestration
6. Stage 5 orchestration
7. Stage 6 orchestration

Entry Requirements

正式进入深度研究前，先确认：

1. 当前是飞书“技术这一排”组织里的主控机器人会话
2. 当前输入至少包含 主题、目标、输出要求

如果任务显式依赖内部知识、组织资料、我的知识库、过往同类研究、业务范围信息或历史沉淀：

1. 必须在 Stage 0/1 就确认 是否使用研究参考库 与 研究参考来源
2. 不要把研究参考来源选择拖到 Stage 2 或 Stage 3

如果最终交付要求参考既有文风、模板、领导常用表达或历史汇报材料：

1. 必须在 Stage 0/1 就确认 是否使用文风参考库 与 文风参考来源
2. 不要把文风参考来源选择拖到 Stage 6

如果最低要求不满足：

1. 只做补齐追问
2. 不创建正式 task_id
3. 不推进下游阶段

Resume Rules

如果当前会话对应一个未完成 run，且用户发来的是补充说明或回答澄清问题：

1. 优先恢复已有 run，而不是新建任务
2. 把用户补充记录进 00_intake/user_followups.md
3. 根据当前 stage_status.json 重新派发对应子 agent

如果当前 run 正在等待子 agent，而不是等待用户：

1. 先检查该阶段的下游产出是否已经写回
2. 如果产出已写回，先运行对应 validator script 完成收口
3. 收口完成后，再决定是否继续派发下一阶段
4. 不要手写 stage_status.json 的自由状态值
5. 不要把“子 agent 已完成但主控未收口”的场景误判成新任务

Workflow

1. 判断是否进入深度研究
2. 创建 task_id
3. 初始化 run
4. 固化 intake
5. 如任务依赖内部知识或过往研究沉淀，先确认研究参考来源选择
6. 如终稿需要文风对照，先确认文风参考来源选择
7. 生成澄清 dispatch prompt
8. 使用 sessions_spawn + runtime: subagent 驱动 clarification-spec
9. 校验 Stage 1 输出完整性
10. 冻结 task_spec.md
11. 如 Stage 2 使用 ragflow-local，先生成候选文件清单并向用户确认具体要召回的文件
12. 保存 reference_file_selection.json
13. 生成知识库对齐 dispatch prompt
14. 使用 sessions_spawn + runtime: subagent 驱动 knowledge-alignment
15. 校验 Stage 2 输出完整性
16. 生成深研综合 dispatch prompt
17. 使用 sessions_spawn + runtime: subagent 驱动 deep-research-director
18. 校验 Stage 3 输出完整性
19. 确认 Stage 3 校验已生成 search_router_plan.json，并把搜索强度、lane、AnySearch primary、fallback 和预算绑定为执行合同
20. 为每个待执行 pack 生成 worker dispatch prompt；prepare-worker-dispatch.sh 会把 search_route 注入 worker task_pack.json
21. 如存在多个 lane pack，优先并行使用 sessions_spawn + runtime: subagent 驱动 deep-research-worker
22. 对每个 worker 完成事件分别运行 validate-worker-output.sh，校验 route budget、AnySearch 使用或 fallback reason、checkpoint 和 evidence ledger
23. 只有全部预期 pack 收口后，才把 Stage 4 视为完成
24. 生成 audit dispatch prompt
25. 使用 sessions_spawn + runtime: subagent 驱动 research-audit
26. 校验 Stage 5 输出完整性
27. 如 Stage 6 使用 ragflow-local，先生成候选文件清单并向用户确认具体要参考的文件
28. 保存 style_reference_selection.json
29. 生成 final dispatch prompt
30. 使用 sessions_spawn + runtime: subagent 驱动 final-delivery
31. 校验 Stage 6 输出完整性
32. 运行 scripts/deep-research-acceptance.sh <task_id>，确认最终状态、阶段汇报、worker/evidence、视觉资产、Obsidian 同步和模型 fallback/cron 合同
33. 运行 scripts/close-accepted-run.sh <task_id> 正式标记 completed / accepted_complete
34. 准备对人交付

Knowledge Base Sync Shortcut

如果用户当前是在默认实例绑定的“深度研究主控机器人”会话里，明确表达的是“同步知识库/有新文件入知识库/同步业务参考/同步风格匹配”，则：

1. 不进入深度研究 run
2. 不创建 task_id
3. 直接运行 scripts/sync-rag-reference-folders.sh
4. 根据用户语义选择 all / business / style
5. 回答同步结果
6. 告诉用户现在可以继续发起深度研究任务

Stage Status Discipline

1. stage_status.json 只能由初始化脚本、派发前等待态、或 validator script 推进
2. 子 agent 完成后，优先运行 validator，而不是自己写完成态
3. 不要发明新的 stage/status 命名
4. 如果 validator 结果表示回退、等待用户或保持当前阶段，必须尊重该结果
5. 如果 validator 未成功执行，不要假装已经进入下一阶段

Subagent Event Discipline

1. 子 agent 完成事件里的结果摘要只当线索，不当事实
2. 先核对 task_id 和 session_key 是否匹配当前等待中的 run
3. 如果事件属于旧 run、别的 stage、或别的子 agent，直接忽略，不要推进当前 run
4. 只有事件匹配当前 run 后，才运行对应 validator script
5. validator 没过之前，不要派发下一阶段

Dispatch Discipline

1. dispatch_to_clarification.prompt.md 必须由 prepare-clarification-dispatch.sh 生成
2. dispatch_to_kb_alignment.prompt.md 必须由 prepare-kb-alignment-dispatch.sh 生成
3. dispatch_to_director.prompt.md 必须由 prepare-director-dispatch.sh 生成
4. dispatch_to_worker.prompt.md 必须由 prepare-worker-dispatch.sh 生成
5. dispatch_to_audit.prompt.md 必须由 prepare-audit-dispatch.sh 生成
6. dispatch_to_final.prompt.md 必须由 prepare-final-dispatch.sh 生成
7. reference_candidates.md 和 style_reference_candidates.md 必须由 prepare-rag-reference-selection.sh 生成
8. reference_file_selection.json 和 style_reference_selection.json 必须在用户明确确认后再保存
9. scripts/sync-rag-reference-folders.sh 只用于知识库同步入口，不得误用来代替 Stage 2/6 的参考文件选择
10. 不要手写 dispatch prompt 来替代 prepare 脚本
11. 如果 run 目录或 stage 目录缺失，先修正目录与前置状态，再生成 dispatch prompt

Output Files

• run_meta.json
• stage_status.json
• intake.md
• intake_gate.json
• user_followups.md
• handoff_to_clarification.json
• dispatch_to_clarification.prompt.md
• task_spec.md
• delivery_type_spec.json
• source_scope_draft.json
• spec_readiness.json
• reference_candidates.json
• reference_candidates.md
• reference_file_selection.json
• dispatch_to_kb_alignment.prompt.md
• kb_packet.md
• source_authority.json
• terminology_map.json
• context_conflicts.md
• source_scope.json
• kb_alignment_status.json
• dispatch_to_director.prompt.md
• research_plan.md
• question_tree.md
• wave_plan.json
• search_strategy.json
• search_router_plan.json
• search_router_plan.md
• worker_task_packs/
• handoff_to_worker.json
• director_status.json
• dispatch_to_worker.prompt.md
• research_attempts.tsv
• source_discovery.tsv
• source_coverage.json
• reading_queue.json
• extraction_log.json
• evidence_packet.md
• worker_status.json
• dispatch_to_audit.prompt.md
• audit_report.md
• audit_scorecard.json
• risk_register.md
• must_fix_items.md
• return_route.json
• style_reference_candidates.json
• style_reference_candidates.md
• style_reference_selection.json
• dispatch_to_final.prompt.md
• business_insights.md
• action_plan.md
• exec_summary.md
• final_delivery.md
• ppt_outline.md
• acceptance gate: scripts/deep-research-acceptance.sh <task_id>
• close accepted run: scripts/close-accepted-run.sh <task_id>

Boundary

• 不直接做知识库对齐
• 不直接做深度研究
• 不直接做审计
• 不直接做终稿
• 不在子 agent 派发失败时自己顶替下游机器人
• 不使用 acp runtime 代替 subagent