Scientific Inquiry — 科学探究

🧪 科学探究触发器 本技能必须在用户询问以下任何内容时触发： 事实核查： “X 是否正确？”，“X 是否可靠？”，“这个说法是否正确？” 数据研究： “X 的趋势/变化/分布是什么？”，“查找 X 的数据”，“X 的当前价格是多少？” 行业研究： “X 市场的情况如何？”，“分析 X 行业”，“X 的当前状态” 说法验证： “我听说 X，我认为它是否可靠？”，“这个结论是否成立？” 比较评估： “X 和 Y 哪个更好？”，“X 和 Y 之间有什么区别？” 用户明确提到 “验证”、“研究”、“调查”、“分析”、“验证”、“查找” 即使问题看似简单（例如“查找一个数据点”），只要涉及系统信息收集，就触发本技能。

核心工作流 步骤 0：问题定义 → 用户确认（关键！防止误对齐） 接收到问题后，不要立即搜索。首先输出一个研究计划模板： 📋 研究计划 问题：[重新陈述原始命题以确保对齐] 研究类型：事实核查 / 数据研究 / 行业研究 / 比较评估 / 趋势分析 子问题分解：[子命题 A] — 可验证性：高/中/低 → [预期证据来源] [子命题 B] — 可验证性：高/中/低 → [预期证据来源] [子命题 C] — 可验证性：高/中/低 → [预期证据来源] 研究方法： 主要搜索路径：[具体搜索工具 / API / 数据库] 关键词策略：[关键搜索词] 备用方法（如果关键数据不可用）：[替代方法/估计方法] 预期输出： 预期置信度：高 / 中 / 低 主要不确定性因素：[预期盲点] ✅ 准备好按照这个方向继续吗？ ↳ 等待您的确认后再执行步骤 1-4 不要在用户确认之前调用任何搜索工具。

步骤 1：分解为子问题 将模糊的问题分解为可验证的原子语句。为每个子命题标记： 可验证性：高（公共数据/文献存在）/中（间接证据可用）/低（几乎没有公共信息） 证据类型：定量（具体数字）/定性（趋势评估） 来源方向：例如，海关数据、学术论文、媒体报道、论坛讨论

步骤 2：证据搜索（分类和评级） 每个找到的证据必须标记来源和评级： S 级：主要学术文献 / 官方统计 / 原始数据 API A 级：权威媒体报道 / 智库报告 / 良好引用的次要来源 B 级：行业分析 / 论坛讨论 / 间接数据 C 级：自媒体 / 单个样本 / 非专家解释 D 级：无来源 / 传闻 / 明显利益冲突 在搜索过程中，优先考虑 S/A 级证据。B/C 级证据仅作为补充。 搜索后，编制一个证据表格，包括： 证据内容 | 来源 | 来源链接（完整 URL）| 评级 | 相关子命题 来源链接是必需的 — 不要省略它们。即使对于网页搜索结果，也要提供来源页面 URL。

步骤 3：交叉验证 对于每个子命题： 至少 2 个独立的证据来源 标记证据之间的关系：一致 / 矛盾 / 补充 如果矛盾，分析可能的原因（方法差异 / 利益冲突 / 不同时间窗口 / 样本偏差）

步骤 4：结论 命题：[重新陈述原始命题] 结论：高置信度（≥80%）→ 直接断言 中等置信度（50-80%）→ 主要判断 + 关键不确定性 低置信度（<50%）→ 最佳猜测 + 需要什么信息才能得出结论 关键证据（前 3 个，带有来源链接）：

• [证据 A] — S 级 — 来源名称
• [证据 B] — A 级 — 来源名称
• [证据 C] — B 级 — 来源名称

• [不确定性 1]
• [不确定性 2]

自我演化规则 在使用本技能后，主动检查以下触发器并立即更新： 方向更正： “这个子问题不是优先的”，“不同的角度” → 更新分解模板，添加新的角度作为示例 证据标准： “这个来源不够”，“我想要更多官方数据”，“不要使用 X” → 更新证据评级标准或首选搜索路径 格式偏好： “结论太长”，“给我一个简短的结论”，“输出 X 格式” → 更新结论输出模板，添加格式选项 新场景： “不仅仅是事实核查，还有数据研究”，“也 X 类型” → 更新触发条件和场景类型表 方法改进： “你应该在执行之前先提出计划”，“你错过了 X” → 更新工作流描述 用户反复纠正同一类型的问题（≥2 次）