5 分钟跑通 DeepTutor 深度研究：从一个提问到带引用的报告
【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor
查文献最费时间的环节：一次搜索半小时，结果散落十几个标签页，最后还得自己拼。DeepTutor 深度研究就是为这个场景做的——你给它一个研究主题，它拆成子主题、并行检索知识库、网页和论文库，最后还你一份带引用锚点的 Markdown 报告。你要做的只有两件事：提问，以及确认大纲。
⚙️ 它是怎么工作的
你输入一个研究主题，先经过"规划者"：它用一轮对话把模糊的话题问清楚，再拆成若干子主题，并把大纲先摊给你看。你确认后，"侦探"开始办案——每个子主题是一个独立案件，从 RAG（检索增强生成，即先查资料再作答）、网络搜索、论文检索里取证，动态主题队列会自动把新冒出来的子主题追加进队列继续查。最后"写手"上场，按大纲逐节成文，整份报告连同逐节引用存进工作区的deep_research目录。
🚀 第一次上手
Web 端在 Chat 工作台点开 Deep Research 能力卡片即可；命令行端是deeptutor run的 deep_research 能力。
最小操作路径（以 CLI 为例）：
- 克隆仓库 https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor 并安装依赖，在配置里填好模型 API 密钥。
- 执行下面这条命令，一条就能跑通完整流程：
deeptutor run deep_research "RAG 是什么，适合哪些场景" \ -t web_search,rag -l zh- 中途它会先返回子主题大纲（outline preview），你直接确认即可开始检索。
- 报告生成后会显示在会话里，Markdown 原文落在
data/user/workspace/chat/deep_research下。
🎯 常用参数怎么选
参数就两组：mode（notes / report / comparison / learning_path）和depth（quick / standard / deep / manual），外加--kb、-t指定知识库和工具。
- 想快：
depth=quick。只跑 1 轮迭代、串行执行、子主题上限 2 个，几分钟出结果，适合"这个领域大概什么样"的摸底。 - 想深：
depth=deep。每个子主题最多 5 轮迭代、3 个主题并行、队列上限 8，适合开题前把方向吃透。 - 想严谨：
mode=report或mode=comparison，配合--kb挂一个领域知识库，-t里同时开rag和paper_search，让它先查你本地的可靠材料，再用论文交叉验证。
想要精确控制，用depth=manual，再配manual_subtopics和manual_max_iterations（都限 1–10），比如"就拆 4 个子题、每道题查 2 轮"。
📌 拿它解决 3 类真实问题
文献综述你给它什么：一个研究方向，加--kb里的领域资料库。 它还你什么：按子主题分节的综述（mode=report），每节带论文引用，结尾附参考文献列表。
技术选型对比你给它什么：一个二选一的主题，例如"微服务 vs 单体架构"。 它还你什么：mode=comparison生成的对比表，deep 深度下还能自动写代码跑基准验证，而不是只罗列观点。
学习新概念你给它什么：一个卡住你的术语，比如"注意力机制"。 它还你什么：mode=notes的学习笔记，含定义卡片、关键点小结，适合直接存进笔记软件。
🔍 结果不对路？按症状排查
- 跑得太慢：多半是
depth=deep又开了多个并行子题——降到 standard 或 quick。 - 引用太少：常见原因是没挂知识库、只开了 web_search——
--kb挂上资料库，并启用 rag、paper_search。 - 结构乱、跑偏：大纲确认环节你直接点了确认——下次在 outline preview 里删掉无关子题再放行，大纲就是报告骨架。
✅ 让研究更可靠的 4 个习惯
- 提问前先用
--kb挂上领域材料，让它有据可查而不是全靠网页。 - 大纲预览必看一轮，子主题质量决定报告下限。
- 对比类问题固定用
mode=comparison加depth=deep，输出自带对比表且可代码验证。 - 关键结论换一次 depth 重跑，两次结果一致再下判断。
第一次别贪大：先用 quick 跑一个小主题，熟悉大纲确认这个交互，再切 deep 做正式研究。想改报告风格，提示模板在 研究提示词目录，中英文各有一份。路线图里还排着多语言研究和可视化追踪，后续版本会逐步跟进。
【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
