研究运营 是做什么的？
当用户要求研究当前信息、比较选项、丰富人员或公司信息，或将重复查询转变为受监控的工作流时，请使用此技能。
这是本仓库研究栈的操作器封装。它不能替代 deep-research、exa-search 或 market-research；它告诉你何时以及如何将它们组合使用。
技能栈
在相关的工作流中引入这些 ECC 原生技能：
exa-search：用于快速的当前网络发现deep-research：用于带引用的多源综合market-research：当最终结果应为推荐或分级决策时使用lead-intelligence：当任务目标是人员/公司定向而非通用研究时使用knowledge-ops：当结果需要存储到持久上下文中时使用
使用时机
- 用户说“研究”、“查找”、“比较”、“我应该和谁谈”或“最新情况如何”
- 答案取决于当前的公开信息
- 用户已经提供了证据，并要求将其纳入新的推荐中
- 该任务可能重复出现，应变为监控任务而非一次性查询
防护措施
- 当可以轻松进行新搜索时，不要依赖过时的记忆回答当前问题
- 区分：
- 有源事实
- 用户提供的证据
- 推论
- 推荐
- 如果答案已经在本地代码或文档中，不要启动重量的研究过程
工作流
1. 从用户已提供的内容开始
将提供的任何材料标准化为：
- 已有证据的事实
- 需要验证的内容
- 未解决的问题
如果用户已经建立了部分模型，不要从头重新开始分析。
2. 对请求进行分类
在搜索之前选择正确的路径：
- 快速事实性回答
- 比较或决策备忘录
- 潜在客户/信息丰富过程
- 重复监控候选
3. 首先采取最轻量的有用证据路径
- 使用
exa-search进行快速发现 - 当需要综合或多个源时，升级到
deep-research - 当结果应以推荐结尾时，使用
market-research - 当实际需求是目标排名或暖路径发现时，移交到
lead-intelligence
4. 报告时明确标注证据边界
对于重要声明，说明它们是：
- 有源事实
- 用户提供的上下文
- 推论
- 推荐
时效性答案应包含具体日期。
5. 判断任务是否应保留为手动操作
如果用户可能会重复提出相同的研究问题，请明确说明，并建议使用监控或工作流层，而不是永远重复相同的手动搜索。
输出格式
问题类型
- 事实性 / 比较 / 信息丰富 / 监控
证据
- 有源事实
- 用户提供的上下文
推论
- 根据证据得出的结论
推荐
- 答案或下一步行动
- 是否应变成监控任务
陷阱
- 不要将推论混入有源事实而不加标注
- 不要忽略用户提供的证据
- 不要对本地仓库上下文可以回答的问题使用重量的研究路径
- 不要在没有日期的情况下给出时效性答案
验证
- 重要声明已按证据类型标注
- 时效性输出包含日期
- 最终推荐与实际使用的研究模式一致