Recursive Research
插件 已验证 活跃递归式研究，覆盖博士级别，可应用于任何领域（科学、技术、商业、艺术、人文学科）。支持来源分级、WDM + Munger 反演实现自主决策，以及磁盘检查点以应对上下文压缩。
赋能用户对任何主题进行深入、自主的研究，生成全面且有充分依据的知识库。
功能
- 递归研究，直至博士级别
- 多领域适用性（科学、技术、商业、艺术、人文学科）
- 来源分级和自动拒绝不可靠来源
- 通过 WDM 和 Munger 反演实现自主决策
- 磁盘检查点以应对上下文压缩并支持恢复研究
使用场景
- 深入了解新领域以做出明智决策
- 准备技术文档、学术论文或提案
- 识别特定领域的最新进展和知识差距
- 进行全面的文献综述
非目标
- 进行不以研究为重点的任意网络抓取
- 取代高度专业化查询的结构化学术数据库
- 在没有用户种子输入的情况下生成新的科学假设
工作流
- 用户提供研究种子、模式、本地路径和偏好设置。
- 技能通过 WDM 和 Munger 反演识别初始研究线索。
- 技能检测并优先处理可用的 MCP 和原生工具。
- 技能通过多个周期进行迭代，选择线索、调查来源并整合发现。
- 对来源进行分级，并在每个周期保存磁盘检查点。
- 研究在达到博士标准、周期上限或用户暂停时结束。
- 生成最终的综合报告、行动项和知识差距。
实践
- 来源分级
- 自主决策
- 知识整合
- 错误处理
先决条件
- Claude Code 环境
- 用于输出文件的本地项目目录
Documentation
- info:Configuration & parameter reference虽然该技能提供了全面的工作流程，但除了初始提示交互之外，关于配置文件或环境变量优先顺序的显式文档并未详细说明。
Code Execution
- info:Validation该技能会交互式地提示输入，但没有详细说明对所有参数（尤其是文件路径和 URL）进行显式基于模式的验证。
安装
请先添加 Marketplace
/plugin marketplace add Anjos2/recursive-research/plugin install recursive-research@recursive-research质量评分
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