提问之前先搜两遍：deep-research深度研究技能把知识库与全网整合

问 AI 一个业务问题，它张口就答——答得顺，但你怎么知道它没编？SkillHub 上的「深度研究」技能（deep-research）把默认动作改成了"先搜再答"：每次提问，自动先查本地知识库、再查互联网多个平台，把两路结果整合分析后才给出完整回答。与其说它是个搜索技能，不如说是一套"回答前的作业流程"。

流程三步走。 第一步，本地知识库检索：在工作空间的资料文件里提取与问题相关的段落，并记录出处；第二步，互联网多平台搜索：通用网页搜索、网页抓取获取详情，按需扩展更多平台；第三步，整合分析：结合检索结果与模型自身认知做交叉分析，产出结构完整的回答——背景、分析、结论、建议分层呈现，数据来源与参考一并附上。SKILL.md 里写了两条原则挺有性格：其一"深度优先于速度"，信息不足时主动告知并继续搜，而不是硬凑一个答案；其二"完整性优先于简洁"，宁可长一点，不给半成品。

这解决了什么痛点。 直接问模型的两个老问题——时效性（训练截止之后的事它不知道）与幻觉（没有依据也能说得像真的）——被"先检索后作答"的流程天然压制：本地知识库保证了单位自己的口径（产品资料、内部规范、话术库），互联网检索补充最新信息，回答里的每个结论都有出处可回查。

适合谁用。 需要写调研材料、行业分析、售前方案的人受益最直接：让技能先跑一遍，得到一份带来源的底稿，再人工加工；知识管理做得好的团队（内部 wiki、文档库成型）价值更大——技能相当于给单位的知识库配了一个"会外查资料的图书管理员"。零 API Key、装好即用，配置成本几乎为零。

一点提醒：检索质量决定回答质量，本地资料越规整、外查渠道越明确，产出越可靠；涉及数字与事实的结论，仍建议点开它附的来源核一遍——工具负责把作业做全，签字画押的判断还是人的事。

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