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autonomous-investigation

每项调查技能背后的协议。当 AI 研究必须在没有你参与的情况下推进时使用：搜索计划关卡、事实/推断/假设标签、置信度叠加、可比较差异的输出。

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@deanpeters

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autonomous-investigation(AI 自主调查协议)— 让 AI 调研可信、可复跑、可对比

技能概述

autonomous-investigation 是一套约束 AI 自主调研行为的协议:通过有界问题预算、搜索计划门、Fact / Inference / Assumption 三级证据标签和不虚构清单,让 AI 在无人值守的情况下完成真实可信、输出结构稳定、可跨期对比的研究任务,常用于竞争情报与市场情报调研。

适用场景

  • 季度竞品扫描自动化:把市场或竞品调研配置为智能体任务、循环或定时任务,无需人盯即可重跑;因为输出结构跨运行保持不变,本次结果可以直接与上季度 diff,团队只读"变了什么"。

  • 需要区分事实与猜测的研究:当 AI 调研结果要支撑决策时,每条关键结论都带 Fact(事实)/ Inference(推断)/ Assumption(假设)标签,事实附可查证的来源 URL 和日期,你一眼就知道该先核实哪几条。

  • 多渠道信号交叉验证:同一动作(比如竞品涨价、裁员、转型)在多个情报渠道同时出现时,按置信度堆叠规则判断它是观察项、工作假设还是可行动情报;渠道互相冲突时,协议会提示"有人可能在虚张声势,值得深挖"。

    • 核心功能

  • 七条契约条款:问题预算(默认 3 个,问完或无人应答就带着已标注的假设继续)、搜索计划门(研究前先亮 3 条计划,修改成本远低于返工报告)、证据标签、不虚构清单、Just Enough Mode(输出以"够支撑决策"为准而不是拼页数)、稳定输出 schema、Final Step 收尾块(固定 4 个下一步选项)。七条是一个整体,不可只挑几条。

  • 置信度堆叠规则与不虚构清单:1 个渠道信号 = 观察项,2 个渠道一致 = 工作假设,3 个以上渠道一致 = 可行动情报;并强调"公告只是意图,资金、招聘、采购、合同才算承诺"。不虚构清单则点名各领域 AI 最容易编造的内容(竞品、价格、市场份额、专利内容、客户案例等),要求只引用真实、可访问、带日期的来源。

  • 可 diff 的稳定输出 schema:章节顺序与结构在多次运行之间绝不漂移,这是定时刷新、增量监控和"和上期相比有什么变化"得以实现的前提;协议还要求所有情报收集只做合法、合乎道德的公开来源研究,拒绝 pretexting(假身份套取信息)等手段。

    • 常见问题

    如何防止 AI 调研时编造事实和引用?

    协议内置"不虚构清单"条款:每个调查技能必须列出本领域 AI 最容易虚构的具体内容并明确禁止编造;所有关键结论必须配真实、可访问、带日期的来源 URL。没有来源支撑的说法只能标注为 Assumption(假设)并列入待验证清单,查不到的信息则进入明确的缺口(gaps)清单——而不是伪装成事实。整套输出因此可信、可核验。

    AI 调研结果中的 Fact、Inference、Assumption 是什么意思?

    这是协议的三级证据标签:Fact(事实) 表示有来源支撑且旁边就有可查证的 URL;Inference(推断) 表示基于证据做出的解读——证据已引用,推断这一步是否成立由你判断;Assumption(假设) 是为了让调研继续推进而做的工作性猜测,会明确列出供后续验证。这个分级能帮你把"AI 查到的事实"和"AI 的脑补"分开,避免把推断当事实做决策。

    这套协议能让 AI 调研任务定时无人值守运行吗?

    可以,这正是它的设计目标,也是它区别于"一问一答"式交互技能的地方:问题预算决定了无人应答时调研会带着已标注的假设继续推进,而不是卡住等待;搜索计划门在无人值守时自动通过;稳定的输出结构保证本次运行能与上一期直接 diff。定时运行时没有人选下一步选项,输出会被归档并停止,等团队来读变化增量。

    > 边界说明:该技能本身是一份"协议/规范",需要由具体调查技能(如 market-landscape-scan、competitive-research-snapshot、competitive-intel-watch、battle-card-builder)引用实施;它不直接产出报告,而是规定这些技能必须如何提问、取证、标注和输出。所有信息收集仅限公开来源,不涉及违规抓取或套取保密信息。