parallel-deep-research

深度研究

研究主題：$ARGUMENTS

需要 parallel-cli ≥ 0.3.0。如果以下任何指令出現 no such option、no such command 或 unrecognized arguments 錯誤，表示使用者使用的是舊版 CLI。請告知使用者執行 parallel-cli update（若透過 pipx 安裝則執行 pipx upgrade parallel-web-tools），然後重試。

使用時機（與 parallel-web-search 比較）

僅在使用者明確要求深度/詳盡研究時使用此技能。深度研究比 parallel-web-search 慢 10-100 倍且更昂貴。對於一般的「研究 X」請求、快速查詢或事實查證，請改用 parallel-web-search。

步驟 1：開始研究

根據主題選擇一個描述性的檔案名稱（例如 ai-chip-market-2026、react-vs-vue-comparison）。使用小寫字母與連字號，不含空格。在步驟 2 中重複使用此基礎名稱作為 -o "$FILENAME"。

parallel-cli research run "$ARGUMENTS" --processor pro-fast --text --no-wait --json

--text 旗標告訴 API 在任務完成時回傳一份 Markdown 報告（含行內引用），而非預設的結構化 JSON。適用於敘述性/報告型請求，這也是大多數使用者對「深度研究」的期望。如果使用者明確要求結構化 JSON 輸出，則移除 --text。

搭配 --text 可選用：傳入 --text-description "Keep under 1500 words, focus on M&A activity" 來引導長度、格式或重點。

如果這是針對先前研究或補充任務的後續追問，且你知道該任務的 interaction_id，可加入上下文串接：

parallel-cli research run "$ARGUMENTS" --processor lite-fast --text --no-wait --json --previous-interaction-id "$INTERACTION_ID"

透過在請求間串接 interaction_id 值，每個後續問題會自動擁有先前回合的完整上下文，因此你可以深入探討而無需重複已研究的內容。對於後續追問，使用較輕量的處理器（lite-fast 或 base-fast），因為繁重的工作已在初始回合完成。

此指令會立即回傳。請勿省略 --no-wait，否則指令會阻塞數分鐘並導致超時。

處理器選項（根據使用者請求選擇）：

處理器	預期延遲	使用時機
lite-fast	10–60 秒	快速查詢、後續追問
base-fast	15–100 秒	簡單問題
core-fast	1–5 分鐘	中等研究
pro-fast	2–10 分鐘	預設 — 探索性研究，深度與速度的良好平衡
ultra-fast	5–25 分鐘	多來源深度研究（約 2 倍成本）
ultra2x-fast / ultra4x-fast / ultra8x-fast	最長 2 小時	最困難的問題，僅在明確要求時使用

關於 -fast 後綴的說明：-fast 層級使用快取的網路資料，速度較快。非 fast 變體（pro、ultra 等）會重新擷取較新的資料，速度較慢但更適合處理近期事件。除非使用者特別詢問最近一兩天的新聞，否則預設使用 -fast。

執行 parallel-cli research processors 查看完整清單及延遲時間。

解析 JSON 輸出以提取 run_id、interaction_id 及監控 URL。立即告知使用者：

• 深度研究已啟動
• 所選處理器層級的預期延遲（來自上表）
• 可追蹤進度的監控 URL

告知使用者他們可以將輪詢步驟放到背景執行，以便在研究進行期間繼續其他工作。

步驟 2：輪詢結果

parallel-cli research poll "$RUN_ID" -o "$FILENAME" --timeout 540

重要事項：

• 使用 --timeout 540（9 分鐘）以保持在工具執行限制內
• 請勿傳入 --json，完整輸出內容龐大，會淹沒上下文。改用 -o 旗標將結果寫入檔案。
• 搭配 -o "$FILENAME"：
  • $FILENAME.json 一定會寫入（中繼資料 + 基礎資料）
  • $FILENAME.md 僅在步驟 1 使用了 --text 時才會寫入（Markdown 報告）
• 輪詢指令在研究完成時會將執行摘要輸出到 stdout。將此執行摘要分享給使用者，讓他們無需開啟檔案即可快速了解概況。
• 如果重新輪詢且想覆蓋現有檔案，請傳入 --force

如果輪詢超時

較高層級的處理器可能需要超過 9 分鐘。如果輪詢在未完成的情況下退出：

1. 告知使用者研究仍在伺服器端執行中
2. 重新執行相同的 parallel-cli research poll 指令以繼續等待

回應格式

步驟 1 完成後： 分享監控 URL（僅用於追蹤進度，並非最終報告）。

步驟 2 完成後：

1. 分享輪詢指令輸出到 stdout 的執行摘要
2. 告知使用者產生的檔案路徑：
   • $FILENAME.md — 格式化的 Markdown 報告（如果使用了 --text）
   • $FILENAME.json — 中繼資料與基礎資料
3. 分享 interaction_id，並告知使用者可以提出以此研究為基礎的後續問題（例如「深入探討 X」或「與 Y 比較」）

完成後請勿再次分享監控 URL，因為結果在檔案中，而非該連結。

詢問使用者是否要閱讀檔案以獲取更多細節。除非使用者要求，否則請勿將檔案內容讀入上下文。

記住 interaction_id — 如果使用者提出與此研究相關的後續問題，請在下一個研究或補充指令中使用它作為 --previous-interaction-id。

設定

如果找不到 parallel-cli，請安裝並驗證：

/parallel:parallel-cli-setup

如果任何 parallel-cli research 指令回傳 403，請告知使用者可能需要餘額。提議執行 parallel-cli balance get，如有需要，在執行 parallel-cli balance add <amount_cents> 前要求使用者明確確認。然後重試原始的研究指令。