（7770期）Auto Researcher – 结构化深度研究，可信报告一键生成

结构化深度研究，可信报告一键生成 基于CRAAP框架的自主研究助手，支持多源交叉验证、可信度评估与引用报告生成，适合深度调研与持续监控场景。 使用说明 核心用法 Auto Researcher 是一套结构化自主研究系统，用户通过自然语言指令激活研究任务后，系统执行5阶段流程：定义问题→多策略搜索→CRAAP可信度评估→综合发现→交叉验证。研究完成后可生成带APA/MLA引用的结构化报告，或构建知识图谱存储实体关系。 显著优点 方法论成熟：直接采用信息科学领域经典的CRAAP评估框架（时效性、相关性、权威性、准确性、目的），将主观判断转化为可量化的A-F评分 多源验证机制：强制要求交叉检查，自动标注置信度等级，降低单源偏见风险 输出标准化：支持学术级引用格式与结构化报告模板，适合直接用于论文、研报、决策文档 持续监控能力：可配置周期性任务追踪主题更新，生成趋势分析 局限与风险 依赖搜索工具质量：若底层searxng等搜索工具返回结果有限或存在SEO污染，研究深度受限 CRAAP评分主观性：部分指标（如"偏见是否明显"）仍依赖模型判断，不同运行可能产生评分波动 实时性瓶颈：技术类主题>2年即标记可能过时，但模型训练数据截止日可能早于该阈值 知识图谱简化：相比专业图数据库，JSON存储的关系查询能力有限 适合人群 学术研究者、市场分析师、内容创作者、技术调研人员、需要持续跟踪行业动态的产品经理 常规风险 低CRAAP评分来源若被误引用可能导致结论失真 持续监控任务需消耗周期性计算资源，长期运行成本需评估 涉及敏感主题的交叉验证可能触发内容过滤，导致研究中断 原始说明 自主研究助手 - 深度调研、交叉验证、生成引用报告