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# Deep Research CS — 计算机领域论文深度调研 Agent 团队 面向计算机科学(CS)与人工智能(AI)领域的专属深度调研工具。8 个 agent 协同完成 从研究问题冻结到调查式综述交付的完整流程,产出达到 survey 论文水准的文献调研报告。 **设计原则:方法论继承 `deep-research-hkust` 的证据优先叙述与六道质量门,执行结构 继承 `deep-research` 的多 agent 流水线,而所有检索、证据、输出标准都针对 CS 领域 专门化。** 通用领域调研请走 `deep-research`;本 skill 只在主题属于 CS/AI 时触发。 ## Quick Start ``` 调研 LLM agent 的研究现状 Survey the current state of retrieval-augmented generation for code 帮我梳理一下 KV cache 压缩方法,并对比 SOTA ``` 执行路径:Scoping(RQ + 调研蓝图)→ Scouting(多源系统检索)→ Verification(引用 逐条验证)→ Synthesis(MECE 归纳 + 对比表 + SOTA 表)→ Review(主编 + 对抗审查) → Composition(交付综述)。 ## 触发条件 ### 触发关键词 **中文**:计算机领域调研, CS 论文综述, survey, 文献调研, 文献综述, 方法梳理, SOTA 追踪, SOTA 对比, benchmark 对比, 研究现状, 研究脉络, 技术路线梳理, 领域地图, 这个方向做到哪了, 有什么方法, 有哪些工作 **English**: deep research on a CS/AI topic, literature review for CS, survey of X, state of the art of X, what is the state of X, research landscape of X, method taxonomy, benchmark comparison, SOTA tracking, research directions, related work survey, "write me a survey", "map this field" ### 不触发 | 场景 | 使用 | |---|---| | 通用领域(非 CS)深度调研 | `deep-research` | | 撰写/润色论文正文 | `academic-paper` 系(paper-writer, intro-drafter) | | 从调研直接进入论文写作全流程 | `academic-pipeline` | | 只评估单个 idea 是否值得做 | `idea-evaluator` | | 快速查一两篇论文 | 普通搜索即可,本 skill 用于深度 | ### 模式选择 | 情况 | 模式 | |---|---| | 主题明确,要完整综述(默认) | `full` | | 只要文献综述 + 注释文献表 | `lit-review` | | 只追踪某任务/benchmark 的 SOTA 与对比 | `sota-scan` | | 30 分钟内要一份方向判断 brief | `quick` | | 要核验某篇论文/某条声明的真实性 | `fact-check` | | 需要引导式探索