Dimension Research

产出一个维度的 sub_reports/{dimension_id}.md。它把 plan.json 中的一个维度研究扎实，并在子报告内保留精简证据记录；不负责规划维度、综合所有维度或写最终报告。

完成本 skill 必须落盘两个结果：sub_reports/{dimension_id}.md、更新该维度 status 后的 plan.json。只在对话中说明研究结果不算完成。

它的核心职责不是“跑一次搜索”，而是把一个维度需要的不同来源拼成可判断的证据面：先做广度发现，再做专项深挖，最后回到原始来源核验，决定哪些材料保留、哪些材料丢弃、哪些结论需要交叉确认、哪些空白必须显式保留。

行为边界

做：

• 读取一个 dimension 的 key_questions、method、search_strategy、expected_output。
• 按 search_strategy 选择合适的搜索 skill 或检索入口，多轮搜索并覆盖计划指定的来源类型。
• 判断来源可信度，优先追溯原始来源。
• 对关键事实做交叉验证，记录冲突和信息缺口。
• 判断是否满足 search_strategy.sufficiency。
• 写入带精简证据记录的维度子报告，并更新 plan.json 中该维度 status。

不做：

• 不修改研究目标和报告格式。
• 不重写整个 plan.json，除非当前维度缺少必要搜索策略。
• 不写中间综合文件或 report.md。
• 不把单次搜索结果直接改写成子报告。
• 不编造来源，不把未确认事实写成确定结论。

输入

• {report_dir}/request.md
• {report_dir}/plan.json
• 当前 dimension id
• 依赖维度的 sub_reports/*.md，如 depends_on 非空

搜索模型

把单维度研究理解成三层搜索模型：

1. 广度发现：先用通用搜索快速摸清这个维度的来源地图，识别关键实体、术语、机构、时间点、争议点和候选来源类型。
2. 专项深挖：对已经识别出的重点来源类型，调用相应专门搜索 skill 做更高召回、更高精度、更结构化的深挖。
3. 原始核验：对关键事实、关键数字、关键时间点和高风险判断，优先回到原始来源确认。

通用搜索不是低配兜底，而是默认的广度发现层。专门搜索 skill 不是必须前置，而是对重点来源类型的深挖工具。最终可信度取决于来源本身，而不是搜索入口本身。

搜索技能分工

sn-dimension-research 是编排层，不需要自己囊括所有平台细节；它应根据 source_types 和当前维度性质，选择合适的搜索 skill 或原生浏览能力。

优先按下面方式路由：

• 学术论文、综述、百科、引用追溯：使用 sn-search-academic
• 开源代码、技术问答、模型/数据集、工程社区：使用 sn-search-code
• 中文社区讨论、中文视频平台、用户经验反馈：使用 sn-search-social-cn
• 英文社区讨论、英文视频平台、英文舆情反馈：使用 sn-search-social-en
• 官方网页、监管公告、公司披露、产品文档、新闻报道、机构页面：使用通用网页检索与页面打开能力

如果一个维度同时需要多种来源，不要只选一个 skill；应按证据需要组合使用。

如果某类来源暂时没有对应的专门搜索 skill，不要因此跳过该来源类型；继续用通用搜索完成广度发现和基础覆盖。只有当该来源类型对当前维度非常关键、且通用搜索无法满足深挖需要时，才把它记为覆盖限制。

来源优先级

多源搜索不是“来源越多越好”，而是“证据层次要够”。优先级通常是：

1. 原始来源：官方文件、监管公告、论文原文、公司披露、产品文档、数据库原始记录
2. 高可信二级来源：权威机构报告、顶级媒体、行业组织、研究机构、系统综述
3. 补充来源：社区讨论、问答、社交平台、视频、博客

社区和社交来源主要用于：

• 发现真实使用反馈
• 暴露争议点
• 补充术语、案例、边缘问题
• 生成下一轮检索线索

不要让社区讨论替代原始来源。

通用搜索在这里主要承担：

• 发现候选来源
• 暴露争议点和下一轮搜索线索
• 帮你决定哪些来源类型值得进入专项深挖
• 快速补足跨来源视角

专门搜索 skill 在这里主要承担：

• 在某一来源类型内提高召回
• 提供更结构化的结果字段
• 支持更细的筛选、排序和引用追溯
• 减少在高价值来源中的漏检

执行流程

1. 读取任务：从 plan.json 找到当前维度，确认 key_questions、method、search_strategy、expected_output。
2. 补齐搜索策略：如果缺少 search_strategy，先为当前维度补写 source_types、seed_queries、freshness_requirement、sufficiency，再执行。
3. 广度发现：先从 seed_queries 开始，用通用搜索和必要的初始入口摸清这个维度的来源地图；记录新实体、术语、机构、年份、争议点和候选来源类型。
4. 选择深挖方向：判断哪些来源类型最可能回答 key_questions，再决定是否调用专门搜索 skill 深挖。
5. 专项深挖：按 source_types 对重点来源类型做定向搜索；必要时组合学术、官方、新闻、社区、代码等多种来源。
6. 筛选证据：保留能回答 key_questions 的材料；丢弃营销软文、二手转述、来源不明、内容过短或与维度无关的材料。
7. 原始核验：关键事实优先找原始来源；高风险事实至少用两个独立来源确认。冲突无法解决时记录冲突和可能原因。
8. 判断充分性：逐条检查 search_strategy.sufficiency。未满足时继续检索或明确记录信息缺口。
9. 整合判断：把保留材料整理成“发现、冲突、限制、仍待回答的问题”，不要把搜索结果原样堆进子报告。
10. 落盘：写入 sub_reports/{dimension_id}.md，并把该维度 status 更新为 done。
11. 确认：读取上述两个文件，确认子报告非空且包含证据记录，plan.json 中该维度已标记 done。

搜索路由建议

可按维度类型快速选择入口：

维度类型	优先来源	推荐入口
学术 / 医学 / 方法论	先用通用搜索找论文线索，再进论文、综述、百科、引用链	sn-search-academic
技术实现 / 开源生态 / 模型工具	先发现关键项目和问题域，再进 GitHub、Stack Overflow、HuggingFace、HN	sn-search-code
用户反馈 / 社区体验 / 中文舆情	先发现平台/话题，再进 B站、知乎、抖音	sn-search-social-cn
海外社区 / 英文舆情 / 视频解释	先发现关键词和社区，再进 Reddit、X、YouTube	sn-search-social-en
政策 / 监管 / 公司 / 产品 / 新闻	先发现机构、法规、事件节点，再进官方网站、公告、公司页、新闻站	通用网页检索

若 source_types 里出现“官方文件 + 社区讨论”这类组合，至少覆盖一个高可信原始来源和一个补充来源，不要只停留在其中一侧。

如果某行对应的专门 skill 暂时不存在，就把“推荐入口”理解为“优先搜索方向”，继续以通用搜索完成发现与基础覆盖。

搜索充分性

最低要求：

• 每个 key_questions 都有材料支撑，或明确标注信息缺口。
• 至少执行两轮检索；第一轮以广度发现为主，后续轮次应基于上一轮发现扩展关键词或来源类型。
• 对比、趋势、政策、市场、公司、产品类维度至少覆盖两种来源类型。
• 重要维度应至少覆盖“广度发现 + 原始核验”两层；若存在高价值专门入口，优先再加一层专项深挖。
• 涉及最新信息时，必须核查最新可得资料并写明时间范围。
• 连续两轮没有产生新关键事实，才可视为信息趋于饱和。

如果由于缺少专门搜索 skill 导致某类来源无法做专项深挖，仍可继续研究，但只在下列情况把它视为显著限制：

• 该来源类型对当前维度是核心证据面
• 通用搜索已经明显无法继续提升发现质量
• 缺少这类深挖会显著影响结论强度

满足最低要求仍不代表结论确定；不确定性要写入子报告。

精简证据记录

把必要追溯信息压缩进子报告：

• 搜索覆盖情况：说明广度发现用了什么入口、专项深挖用了哪些搜索 skill、原始核验回到了哪些来源类型。
• 搜索覆盖情况：只写来源类型、轮次、关键扩展词和停止理由，不写完整查询流水。
• 证据记录：用表格列出保留材料，每个关键材料一行；通常 5-12 行即可。
• 充分性判断：说明已覆盖问题、未覆盖问题、交叉验证情况、信息缺口，以及是否仍有本应深挖但未能深挖的关键来源类型。

证据记录表格式：

| 材料/来源 | 来源类型 | 关键支撑 | 覆盖问题 | 可信度/限制 |
|---|---|---|---|---|

子报告格式

写入 {report_dir}/sub_reports/{dimension_id}.md：

# {dimension_id}. {维度名称}

## 本维度要回答的问题

## 搜索覆盖情况

说明覆盖了哪些来源类型、执行了哪些轮次、停止理由是什么。

## 证据记录

用精简表格列出本维度保留的关键材料，不写完整搜索流水。

## 关键发现

只写本维度内有材料支撑的发现。

## 分析

解释发现之间的关系、因果、差异、趋势或约束。

## 对终稿的贡献

说明本维度能为 report 提供什么判断依据、表格、风险点或结构材料。

## 不确定性与空白

说明信息缺口、冲突事实、口径限制、时效风险。

## 需要后续维度承接的问题

质量门槛

• 子报告中的每个关键发现都能追溯到本报告的证据记录。
• 每个 key_questions 在子报告中被回答、部分回答或标注无法回答。
• 不确定性和冲突不被抹平。
• status=done 只能在子报告已写入且包含证据记录后更新。
• 更新 status=done 后必须再次读取 plan.json 确认。
• 子报告不写终稿摘要，不跨越本维度范围。

常见失败

• 搜一次就写子报告。
• 把通用搜索当成纯兜底，而不是先做广度发现。
• 还没完成广度发现，就过早进入某一个专门入口。
• 明明已有专门搜索 skill，却只用单一通用搜索入口浅搜。
• 因为缺少专门搜索 skill，就直接放弃某类来源覆盖。
• 只用搜索结果摘要，不打开或核查原始来源。
• 把社区讨论当成主要证据，而不回到官方或原始来源。
• 只找支持某个方向的材料，忽略反例和冲突。
• 把缺口包装成结论。
• 写完整搜索流水，导致子报告臃肿。
• 写了子报告但没有更新并确认 plan.json。