Deepdive — meta-research с дисциплиной

Многошаговое исследование под вопрос или решение. Каждый источник = файл, отчёт построен как Q&A, тезисы атомарны и пере-используемы.

Когда применять

Прямая просьба о ресёрче; сравнение N институций/продуктов/методологий/рынков; материал под стратегию, доклад, статью; проверка гипотезы внешними данными; «как устроен X», «карта области Y».

НЕ применять: быстрая фактоверка → отвечай напрямую · N конкурентов по фиксированной матрице → competitive-teardown · Anthropic SDK / Claude API → claude-api · брейншторм без данных → brainstorming/grill-me · ответ уже в проекте → сначала grep.

Глубина — по теме, жёсткого дефолта нет

| Режим | Источников | Суб-агентов | Когда | |---|---|---|---| | shallow | 5–7 | 0 | первичная навигация, тема знакома, low-stakes | | medium | 12–18 | 2–3 | нетривиальная тема, среднее решение | | deep | 25–35+ | 4–5 | high-stakes решение, стратегия |

Объяви режим в начале с обоснованием. После Genre+Plan объяви model routing одной строкой (какие фазы на какой модели + estimated cost + как перебить: «всё на opus» / «cheap mode»). Детали — references/model_routing.md.

Перед стартом — discover existing

До reframing (опционально — нет файлов, иди дальше): определи целевую папку → если она есть, перечисли содержимое, похожий slug ⇒ спроси «это update?» → прочитай CLAUDE.md/CLAUDE.local.md и memory/MEMORY.md, учти в reframing. Цель: не дублировать сделанное.

Куда сохранять (не хардкодь): (1) research-папка из CLAUDE.md или существующая research/ · 06_Деск-ресёрч/ · docs/research/ · notes/research/; (2) иначе по типу проекта — есть манифест (pyproject.toml/package.json/Cargo.toml/go.mod) → research/, только документы → 06_Деск-ресёрч/; (3) не git-репо или пусто → ~/deep-research/<slug>/. Путь покажи ОДИН раз, дальше пиши молча.

Slug: латиница, цифры, дефисы («Postgres logical replication vs CDC» → postgres-replication-vs-cdc). Неочевиден — покажи в начале фазы 2.

Workflow — 12 фаз (1–8, включая 3.5, 3.7, 5.5, 6.5)

Детали фаз — references/workflow.md, модель на фазу — references/model_routing.md. Здесь — что фаза обязана оставить после себя.

Reframing [opus/high] — переписать вопрос; собрать Decision Spec (решение глагол+объект+срок / потребитель→его следующий шаг / ≥1 if-then вилка «покажет X → делаю A»; ни одной вилки ⇒ честный даунгрейд в shallow); 2–4 опровергаемые гипотезы; для medium/deep — персоны охвата (STORM) и router по типу вопроса (фактологический→плоско / многошаговый→least-to-most / реляционный→графы / сравнительный→матрица). См. question_reframing.md.
Genre & blocks [sonnet/medium] — жанр (qa/explainer/decision/landscape/validation/custom) + набор блоков, подтвердить одной строкой. См. genres.md, blocks/INDEX.md.
Plan [opus/medium] — plan.md: HEADER → SCOPE → STRUCTURE → EXECUTION → TRACKING (user context, time-box, acceptance criteria, discovered existing, glossary, жанр+блоки, гипотезы, risk register, subtopic↔blocks mapping с least-to-most уровнями для многошаговых вопросов, sourcing strategy, opposition queries, stop-criteria, notes). 3.5. Capability Discovery [sonnet/low] (deep — обязательна) — audit env vars, подтемы → доступные API, fallback на awesome-lists. См. capability_discovery.md. 3.7. Plan-review gate [sonnet/low] (shallow — skip) — единственная human-in-the-loop точка ПЕРЕД дорогой Фазой 4: показать сжатый план (вопрос, решение, жанр, гипотезы, каналы, стоп-критерий, routing). deep — ЖДАТЬ явного «Ок»; medium — soft. Включает скаут-пасс (deep — рекомендуется): 3–4 Explore-агента на haiku ищут не источники, а непокрытые подвопросы; выход — правки plan.md, ноль записей в sources/. См. plan_gate.md.
Поиск [main sonnet/medium; sub-agents: haiku web/api, sonnet academic/long-source] — (4.0) Source Dispatch по матрице → plan.md §12; количественный подвопрос ⇒ primary-канал registry/API. (4.1) Launch: medium/deep — general-purpose суб-агенты параллельно, каждому свой диапазон id (s01-s09, s10-s19…) и своя ось поиска, не только подтема; shallow — главный поток. (4.2) Fetch, дедуп с замером overlap_rate. (4.3) Агент сам пишет sources/NN_slug.md, в главный поток — только index-строки. После раунда 1 — snowball (backward/forward цитирования). Loop: goal-check (haiku) → bounded deviation с query-мутациями → circuit breaker (2 раунда без нового ⇒ стоп, остаток в Open Questions). Окно раунда пересобирается, не накапливается (medium/deep): перед следующим раундом ПЕРЕЗАПИСАТЬ state.md (## Known статусами со ссылками · ## Gaps · ## Next, ≤6 КБ) и планировать по нему, не по транскрипту; агенту идёт только его дыра из Gaps. См. source_dispatch.md, subagents_v2.md.
Claims-ledger + триангуляция [haiku/low] — claims.csv (claim_id, sources, source_types, roots, paths, status, confidence, primary_source, source_caveat, dissent, as_of). triangulated ⟺ ≥3 источника И ≥2 типа И ≥2 корня (root:) И ≥2 пути (discovery_path:); иначе single-type/single-root/single-path, потолок medium. Primary-first: без primary — потолок medium. Caveat (vendor/self-reported/disputed:sNN) — потолок medium, disputed без арбитра → low. Защита меньшинства: непогашенный dissent от Primary/credibility ≥ 4 ⇒ contested независимо от большинства, обе позиции в отчёт с основанием выбора. Loop: gap-волна на не-triangulated, max 2 круга, иначе data-insufficient. См. source_scoring.md. 5.5. Evidence-фильтр: relevance × authority [sonnet/low] (medium/deep — обязательно) — фильтр на ВХОДЕ синтеза. Relevance: по паре (claim, source) классификатор Correct/Ambiguous/Incorrect по дословным цитатам → relevant-only цитаты в evidence/CN.md; claim без единого relevant-источника → data-insufficient или до-поиск. Authority (несущие пары: claim в memo/F1/F9, ИЛИ с числом, ИЛИ источник единственный корень, ИЛИ caveat ≠ -): «вправе ли ЭТОТ источник утверждать ЭТО» по чек-листу признаков → qualified/unqualified-for-this-claim/unknown → .verify/authority.json. unknown — карантин: не единственная опора, не high. sources/NN.md не трогаются. См. evidence_filter.md.
Синтез + multi-angle red team [red team opus/high для deep, sonnet/high для medium] — outline.md (таблица section | block | claims из plan.md §8/§11 + фактического claims.csv) → собрать <date>_<genre>.md секция за секцией по outline, под каждую только её claim_id и её evidence/CN.md, не весь пул → числа объявить в numbers.csv (verbatim/derived/share; у derived — formula+inputs) → финал «it depends» запрещён (рекомендация однозначная или условная по вилкам) → claim ledger → параллельные враждебные роли как general-purpose: R1 Skeptic, R2 Contrarian, R3 Gap-hunter, R4 Исполнитель (исполняет решение только по отчёту + hedge-линт), R5 Адвокат меньшинства (защищает одинокий источник, директива «консенсус не аргумент») → триаж severity → ОДИН раунд ремедиации HIGH → memo.md (рекомендация, вилки, 3 числа с [sNN]+as_of, риск, next actions, строка Урезано: — сработавший circuit breaker или даунгрейд объявляется вслух; иначе Урезано: —) → финал. Finder ≠ fixer. Гейт: shallow=R1 инлайн, medium=R1+R2+R4 (+R5 при dissent), deep=все пять. Ценность даёт разность ролей и изоляция контекстов, не класс модели. См. adversarial_pass.md, synthesis_outline.md, source_scoring.md (numbers.csv). 6.5. Verify [haiku/low] (medium/deep — обязательно) — четыре оси: liveness (check_citations.py → .verify/citations.json); faithfulness (entailment claim⊨цитата по парам из evidence/CN.md → SUPPORTED/PARTIAL/UNSUPPORTED → .verify/faithfulness.json); qualifier preservation (утверждения F1/memo.md/Z12 против строк claims.csv → PRESERVED/BROADENED/SCOPE-DROPPED/UNTRACEABLE → .verify/qualifiers.json); construct provenance (именованные фреймворки/таксономии/«законы»/термины отчёта против evidence/+sources/ → sourced/author-construct/unsourced → .verify/constructs.json; unsourced в memo.md/F1/F9 блокирует finish — у выдуманного имени нет claim_id, поэтому три первых оси его не видят). Битое чинится re-search'ем, overclaim смягчается, неподтверждённое уходит в Open Questions, снятая оговорка возвращается, выдуманное имя получает источник либо метку «наша рамка» — дрейфует отчёт, не ledger. Header F10 несёт все четыре оси плюс строку независимости источников; без него отчёт не «готов». См. runtime_verification.md.
Refresh targets [sonnet/medium] (medium/deep) — entities/numbers/hypotheses/topic-markers из отчёта в refresh_targets.md: точка входа для будущих update. Блок Z11 в blocks/close.md.
Decision walkthrough [opus/high, главный поток] (всегда, в shallow — 1 вилка) — отчёт не обсуждается, а исполняется: показать memo.md и провести пользователя по вилкам по одной. Исходы: принято (решение + next action + дата) / blocked (после 1 целевой gap-волны) / deferred. Артефакт application.md (любой status) + строка в ~/.claude/research/applications_ledger.csv. См. decision_walkthrough.md.

Постобработка прогона — сбор наблюдений байесовского роя

После Фазы 7, для medium/deep, до Фазы 8 или сразу после неё — четыре шага. Каждый использует уже существующие артефакты прогона, новых файлов писать руками не нужно. run_id = <slug> этого прогона (та же папка, что и весь остальной output structure) — использовать один и тот же slug во всех вызовах ниже.

1. Собрать наблюдения — по подвопросу, не одним вызовом на весь прогон.

Для КАЖДОГО подвопроса из plan.md §12 отдельный вызов, с его qclass и его реально запрошенными каналами (primary + secondary + fallback, если fallback реально понадобился):

python3 scripts/collect_observations.py --research-dir <root>/<slug> --run-id <slug> \
  --requested academic=scientific-claim,data-statistical-gov=scientific-claim

Один вызов на подвопрос, а не общий список channel=qclass на весь прогон — --requested парсится в словарь по ключу-каналу: если один и тот же канал встретился в разных подвопросах с разным qclass в одной строке, вторая пара молча затрёт первую и наблюдение потеряется. Раздельные вызовы этой проблемы не имеют — каждый аппендит независимо.

2. Пересчитать приоры.

python3 scripts/update_priors.py

Дёшево (доли секунды), звать после каждого прогона без исключений — без этого шага накопленные наблюдения не попадают в priors.json и следующий прогон не увидит статистику.

3. Зарегистрировать ad-hoc источники, ставшие полезными.

Источник — ad-hoc, если он найден через Discovery patterns (source_dispatch.md), а не из штатного каталога (api_sources/, stat_sources/, registry/). Для каждого такого источника, ставшего root или непогашенным dissent хотя бы одного claim в claims.csv: открыть его sources/NN.md, взять url и первый сегмент discovery_path (это канал), qclass — тот, что был у подвопроса в §12:

python3 scripts/promote_candidates.py --track https://api.example.org/v1 \
  --channel api-direct --qclass market-size --run-id <slug>

Источник, оказавшийся мёртвым/недоступным на момент прогона — тот же вызов с --dead, тем же --run-id.

4. Раз в несколько прогонов — проверить промоушен и демоушен.

python3 scripts/promote_candidates.py --write

Печатает, что промотируется (≥3 улики в ≥3 разных прогонах, живой endpoint, приор канала не деградировал) и что предлагается к удалению (≥3 прогона подряд мёртв). Без --write — только печать, ничего не пишет. С --write создаёт файлы в references/api_sources/promoted/ — посмотреть git diff, закоммитить вручную, скрипт коммит не делает никогда.

Аллокатор свободного бюджета сверх обязательного минимума — читать python3 scripts/update_priors.py --qclass <qclass подвопроса> при выборе канала сверх Primary/Secondary; подробно и с оговорками — source_dispatch.md, раздел «Приор при выборе канала сверх обязательного минимума». Полная механика — docs/specs/2026-08-18-bayesian-swarm-design.md.

Stop-criteria — по содержанию, не по бюджету

Лимита на WebSearch/WebFetch нет.

Стоп когда: все гипотезы подтверждены/опровергнуты ≥3 разнотипными источниками либо помечены «данных мало» · прошёл ≥1 целевой поиск оппозиции («X criticism / counter-evidence / problems with X») и разобран · покрыты 4+ типа источников · последние 3–5 источников не дают нового.

Не стоп когда: источники противоречат (копай за причиной) · все одного типа · есть сильный контр-аргумент без разбора · оппозицию не искали.

Тупик: третий подряд поиск даёт источники total < 8 ⇒ стоп, в Open Questions «литература слабая», предложи интервью/эксперимент.

Output structure

<slug>/
├── plan.md              # Фаза 3 (+ changelog §16, notes §15)
├── state.md             # Фаза 4 — окно раунда, ПЕРЕЗАПИСЫВАЕТСЯ каждый раунд (medium/deep)
├── sources.csv          # индекс источников с оценками
├── claims.csv           # Фаза 5 — claim-ledger
├── numbers.csv          # Фаза 6 — реестр чисел отчёта, derived пересчитываются (medium/deep)
├── outline.md           # Фаза 6 — карта section → block → claim_id (medium/deep)
├── sources/NN_slug.md   # один файл = один источник (метаданные + дословные цитаты)
├── evidence/CN.md       # Фаза 5.5 — relevant-only цитаты под claim (medium/deep)
├── findings/FN_*.md     # атомарные тезисы (опц., для крупных)
├── refresh_targets.md   # Фаза 7 (medium/deep)
├── memo.md              # Фаза 6 — decision-меморандум (всегда)
├── application.md       # Фаза 8 — вердикт по вилкам + status (всегда)
├── .verify/             # I/O-контракт: один producer, много consumers
│   ├── authority.json   #   Фаза 5.5 — qualified/unqualified/unknown + карантины
│   ├── citations.json   #   Фаза 6.5 liveness
│   ├── faithfulness.json#   Фаза 6.5 faithfulness
│   ├── qualifiers.json  #   Фаза 6.5 qualifier preservation
│   └── constructs.json  #   Фаза 6.5 construct provenance
├── diffs/<date>_delta.md# дельты режима update
└── <YYYY-MM-DD>_<genre>.md   # финал: qa|explainer|decision|landscape|validation|custom

Отдельный _changelog.md не создаётся — он в plan.md §16. Шаблоны: sources/NN.md и claims.csv — source_scoring.md; отчёт — genres.md + blocks/; findings/FN.md — блок Z6 в blocks/close.md.

После завершения — finish-up

Детерминированные артефакты, не руками: python scripts/build_sources_csv.py --research-dir <root>/<slug> (единый источник колонок) · python eval/check_citations.py --research-dir <root>/<slug> --json --out <root>/<slug>/.verify/citations (без --out файл уйдёт в eval/output/ и gate его не найдёт). 0.5. Числа — два прохода, происхождение и вычисление: check_number_provenance.py --research-dir <root>/<slug> --strict (число без производителя; одно значение при разных корнях = ложная независимость) · check_number_arithmetic.py --research-dir <root>/<slug> --strict (пересчёт derived, доли к 100, производное число в memo без строки в numbers.csv).
Phase-gate — БЛОКЕР: python scripts/validate_phases.py --research-dir <root>/<slug> --strict. Красный ⇒ фаза пропущена ⇒ вернись, доделай, перезапусти. Не показывать путь, не писать резюме, не рапортовать «готово» с красным gate.
Пути markdown-ссылками: сначала memo.md (вход потребителя), затем отчёт.
Резюме в чат 5–8 строк: 3 ключевых ответа + главный контр-аргумент + чего не нашли + итог walkthrough из application.md.
Предложи 2–3 следующих ресёрча.
Есть memory/ — предложи 1–3 кандидата (тезис + confidence + источники; авторитетный источник как [reference]).
Есть anthropic-skills:humanizer-ru — прогони им финальный отчёт (опционально).

Что НЕ делать

Не пропускать discover existing и reframing.
Не запускать medium/deep без единой if-then вилки Decision Spec — честный shallow дешевле мёртвого deep-отчёта.
Не пропускать Фазу 8 «потому что и так ясно» и не отвечать на вилки ЗА пользователя.
Не пропускать Plan-review gate в medium/deep; для deep гейт без ожидания ответа = не гейт.
Не завершать синтез финалом «it depends» без разрешённых условий.
Не оставлять root: пустым и не копировать discovery_path: между источниками — это 3-е и 4-е условия триангуляции.
Не разводить fetch-агентов только по подтемам — ещё и по осям поиска (EN-академия / RU + регуляторы / практики / реестры): один шаблон + одна модель + один язык = одна траектория и коррелированные голоса.
Не выбрасывать дубли URL между агентами молча — считать overlap_rate в plan.md §15: совпадение это замер конформизма, а не подтверждение.
Не передавать во второй раунд находки соседей — только дыры.
Не давать triangulated строке с непогашенным dissent от Primary/credibility ≥ 4 (это contested) и не гасить dissent понижением credibility несогласного.
Не трактовать unknown в authority как «сойдёт» — карантин.
Не выдавать числу трибуну без производителя: origin_kind: unknown / chain_len ≥ 2 / нет data_as_of ⇒ не в memo.md/TL;DR/F9 и не high.
Не считать процент/долю/рост прозой: производное число живёт в numbers.csv с formula+inputs. Вычисление в тексте не повторяет никто — оси 6.5 арифметику не проверяют.
Не писать отчёт одним проходом по пулу и не оставлять triangulated/contested claim вне outline.md: собранное и не внесённое — выброшенная работа, а не редакторский выбор.
Не вводить именованный фреймворк/«закон» без [sNN] или пометки «наша рамка» — выдуманное имя проходит всё, что джойнится по claim_id.
Не дописывать state.md — он перезаписывается; растущий по раундам файл это второй транскрипт, а не окно.
Не искать числа в вебе при наличии покрывающего endpoint в stat_sources//api_sources/.
Не поднимать fetch-агентов Фазы 4 на opus «для качества»: у них Write и изолированный контекст, растёт не качество поиска, а уверенность ошибки.
Не пропускать gap-волну и не давать confidence выше medium без primary-источника.
Не пропускать multi-angle red team и Фазу 5.5 в medium/deep.
Фаза 5.5: не переписывать sources/NN.md (архив), не фильтровать по total вместо релевантности фрагмента к claim.
Фаза 6.5: не доверять наличию ссылки — проверять entailment по дословной цитате; вердикты писать в .verify/*.json и не пересчитывать в rubric/F10; пары брать из evidence/, не пересканировать sources/. Layer 3 судит снятие ОГРАНИЧИТЕЛЯ, не сокращение текста; при сомнении PRESERVED; чинить отчёт, а не ledger; потерянный claim_id ⇒ UNTRACEABLE.
Не использовать источники с total < 8 как основу выводов и не оставлять утверждений без ссылки на sources/NN.md.
Для fetch+save и red team — general-purpose с явным диапазоном номеров, не Explore (read-only, только разведка).
Не запускать суб-агентов последовательно — только параллельно в одном сообщении.
Не сжимать sources/ в один файл, не выводить результат только в чат, не обходить WebFetch через bash/curl.
Не рапортовать «готово» с красным phase-gate.

Режим update

update <slug> / «обнови ресёрч X» — дельта, не replay. Pre-flight: plan.md, refresh_targets.md, последний отчёт (нет refresh_targets.md — сгенерируй по Z11). Четыре категории дельты с date-фильтром от last_research_date: new entrants · entity diff · numbers refresh · adversarial trigger. Verified-no-change — тоже результат. Выход: diffs/<date>_delta.md; новый отчёт — только если дельта существенна (решает пользователь), старый получает status: superseded by …. Adversarial trigger HIGH ⇒ повторить только Фазу 6 на opus. Типовой update ~$0.40 против ~$2 за medium. Протокол — references/refresh_protocol.md.

References — когда читать

Прогрессивная подгрузка: файл читается когда дошёл до фазы, не превентивно.

Базовые (читает любой medium/deep прогон): workflow.md (детали 12 фаз) · question_reframing.md (Фаза 1 + clarification-триаж) · plan_gate.md (Фаза 3.7 + скаут) · genres.md (6 жанров) · blocks/INDEX.md (105 блоков) · channels.md (29 каналов, query patterns, paywall fallbacks) · source_dispatch.md (обязательно перед launch суб-агентов) · model_routing.md.

Условные — грузить, когда прогон дошёл до условия, а не заранее: capability_discovery.md и awesome_lists_registry.md — Фаза 3.5 (обязательна только на deep) · stat_sources/INDEX.md (33 категории) и api_sources/INDEX.md (47+ endpoints) — Фаза 4, когда подвопрос количественный или Source Dispatch ведёт в registry/API · refresh_protocol.md — только режим update.

По фазам: source_scoring.md (шкалы, provenance, claims-ledger, dissent, numbers.csv — Фаза 5–6) · evidence_filter.md (relevance × authority — 5.5) · subagents_v2.md (промпты, периметр, state.md — 4) · synthesis_outline.md (outline + письмо по секциям — 6) · adversarial_pass.md (роли R1–R5 — 6) · runtime_verification.md (четыре оси + F10 — 6.5) · decision_walkthrough.md (Фаза 8).

Блоки (по выбранному жанру): frame.md F1-F10 (TL;DR, scope, claim, verification header) · explain.md E1-E14 · compare.md C1-C13 · map.md M1-M12 · validate.md V1-V10 · analyze.md A1-A13 · close.md Z1-Z12 (counter-args, open questions, so-what-for-you) · people.md P1-P7 · numbers.md N1-N8 · context.md X1-X7.

Stat/API источники (Фаза 4, точечно): stat_sources/core/*.md — 14 cross-industry категорий; stat_sources/industries/*.md — 19 отраслевых; api_sources/ — search, academic (free, no key), financial, companies, crypto, code, social, news, stats, domain_specific. Читай INDEX, потом нужную категорию. Auth через env vars, ключи скилл не хранит; приоритет — free no-key API.