# gpt-researcher - Doramagic AI Context Pack

> 定位：安装前体验与判断资产。它帮助宿主 AI 有一个好的开始，但不代表已经安装、执行或验证目标项目。

## 充分原则

- **充分原则，不是压缩原则**：AI Context Pack 应该充分到让宿主 AI 在开工前理解项目价值、能力边界、使用入口、风险和证据来源；它可以分层组织，但不以最短摘要为目标。
- **压缩策略**：只压缩噪声和重复内容，不压缩会影响判断和开工质量的上下文。

## 给宿主 AI 的使用方式

你正在读取 Doramagic 为 gpt-researcher 编译的 AI Context Pack。请把它当作开工前上下文：帮助用户理解适合谁、能做什么、如何开始、哪些必须安装后验证、风险在哪里。不要声称你已经安装、运行或执行了目标项目。

## Claim 消费规则

- **事实来源**：Repo Evidence + Claim/Evidence Graph；Human Wiki 只提供显著性、术语和叙事结构。
- **事实最低状态**：`supported`
- `supported`：可以作为项目事实使用，但回答中必须引用 claim_id 和证据路径。
- `weak`：只能作为低置信度线索，必须要求用户继续核实。
- `inferred`：只能用于风险提示或待确认问题，不能包装成项目事实。
- `unverified`：不得作为事实使用，应明确说证据不足。
- `contradicted`：必须展示冲突来源，不得替用户强行选择一个版本。

## 它最适合谁

- **AI 研究者或研究型 Agent 构建者**：README 明确围绕研究、实验或论文工作流展开。 证据：`README.md` Claim：`clm_0004` supported 0.86
- **正在使用 Claude/Codex/Cursor/Gemini 等宿主 AI 的开发者**：README 或插件配置提到多个宿主 AI。 证据：`README.md` Claim：`clm_0005` supported 0.86
- **希望把专业流程带进宿主 AI 的用户**：仓库包含 Skill 文档。 证据：`.claude/SKILL.md`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md` Claim：`clm_0006` supported 0.86

## 它能做什么

- **AI Skill / Agent 指令资产库**（可做安装前预览）：项目包含可被宿主 AI 读取的 Skill 或 Agent 指令文件，可用于把专业流程带入 Claude、Codex、Cursor 等宿主。 证据：`.claude/SKILL.md`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md` Claim：`clm_0001` supported 0.86
- **多宿主安装与分发**（需要安装后验证）：项目包含插件或 marketplace 配置，说明它面向一个或多个 AI 宿主的安装和分发。 证据：`.codex-plugin/plugin.json` Claim：`clm_0002` supported 0.86
- **命令行启动或安装流程**（需要安装后验证）：项目文档中存在可执行命令，真实使用需要在本地或宿主环境中运行这些命令。 证据：`README.md` Claim：`clm_0003` supported 0.86

## 怎么开始

- `npx skills add assafelovic/gpt-researcher` 证据：`README.md` Claim：`clm_0007` supported 0.86
- `git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git` 证据：`README.md` Claim：`clm_0008` supported 0.86
- `pip install -r requirements.txt` 证据：`README.md` Claim：`clm_0009` supported 0.86
- `pip install gpt-researcher` 证据：`README.md` Claim：`clm_0010` supported 0.86

## 继续前判断卡

- **当前建议**：需要管理员/安全审批
- **为什么**：继续前可能涉及密钥、账号、外部服务或敏感上下文，建议先经过管理员或安全审批。

### 30 秒判断

- **现在怎么做**：需要管理员/安全审批
- **最小安全下一步**：先跑 Prompt Preview；若涉及凭证或企业环境，先审批再试装
- **先别相信**：研究结论、引用和实验结果不能在安装前相信。
- **继续会触碰**：研究判断、命令执行、宿主 AI 配置

### 现在可以相信

- **适合人群线索：AI 研究者或研究型 Agent 构建者**（supported）：有 supported claim 或项目证据支撑，但仍不等于真实安装效果。 证据：`README.md` Claim：`clm_0004` supported 0.86
- **适合人群线索：正在使用 Claude/Codex/Cursor/Gemini 等宿主 AI 的开发者**（supported）：有 supported claim 或项目证据支撑，但仍不等于真实安装效果。 证据：`README.md` Claim：`clm_0005` supported 0.86
- **适合人群线索：希望把专业流程带进宿主 AI 的用户**（supported）：有 supported claim 或项目证据支撑，但仍不等于真实安装效果。 证据：`.claude/SKILL.md`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md` Claim：`clm_0006` supported 0.86
- **能力存在：AI Skill / Agent 指令资产库**（supported）：可以相信项目包含这类能力线索；是否适合你的具体任务仍要试用或安装后验证。 证据：`.claude/SKILL.md`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md` Claim：`clm_0001` supported 0.86
- **能力存在：多宿主安装与分发**（supported）：可以相信项目包含这类能力线索；是否适合你的具体任务仍要试用或安装后验证。 证据：`.codex-plugin/plugin.json` Claim：`clm_0002` supported 0.86
- **能力存在：命令行启动或安装流程**（supported）：可以相信项目包含这类能力线索；是否适合你的具体任务仍要试用或安装后验证。 证据：`README.md` Claim：`clm_0003` supported 0.86

### 现在还不能相信

- **研究结论、引用和实验结果不能在安装前相信。**（unverified）：研究 Skill 可以组织问题和路径，但不能替代真实资料检索、论文核验和实验复现。
- **是否适合你的具体研究领域不能直接相信。**（unverified）：Skill 覆盖很多研究主题，不代表对你的领域、资料要求和可信度标准足够。
- **真实输出质量不能在安装前相信。**（unverified）：Prompt Preview 只能展示引导方式，不能证明真实项目中的结果质量。
- **宿主 AI 版本兼容性不能在安装前相信。**（unverified）：Claude、Cursor、Codex、Gemini 等宿主加载规则和版本差异必须在真实环境验证。
- **不会污染现有宿主 AI 行为，不能直接相信。**（inferred）：Skill、plugin、AGENTS/CLAUDE/GEMINI 指令可能改变宿主 AI 的默认行为。 证据：`.claude/SKILL.md`, `.codex-plugin/plugin.json`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md`
- **可安全回滚不能默认相信。**（unverified）：除非项目明确提供卸载和恢复说明，否则必须先在隔离环境验证。
- **真实安装后是否与用户当前宿主 AI 版本兼容？**（unverified）：兼容性只能通过实际宿主环境验证。 证据：`.codex-plugin/plugin.json`
- **项目输出质量是否满足用户具体任务？**（unverified）：安装前预览只能展示流程和边界，不能替代真实评测。

### 继续会触碰什么

- **研究判断**：问题拆解、资料路径、实验路径、结论结构和可信度判断。 原因：研究型 Skill 可能让输出看起来更专业，但不能替代真实证据核验。
- **命令执行**：包管理器、网络下载、本地插件目录、项目配置或用户主目录。 原因：运行第一条命令就可能产生环境改动；必须先判断是否值得跑。 证据：`README.md`
- **宿主 AI 配置**：Claude/Codex/Cursor/Gemini/OpenCode 等宿主的 plugin、Skill 或规则加载配置。 原因：宿主配置会改变 AI 后续工作方式，可能和用户已有规则冲突。 证据：`.claude/SKILL.md`, `.codex-plugin/plugin.json`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md`
- **本地环境或项目文件**：安装结果、插件缓存、项目配置或本地依赖目录。 原因：安装前无法证明写入范围和回滚方式，需要隔离验证。 证据：`.codex-plugin/plugin.json`, `README.md`
- **环境变量 / API Key**：项目入口文档明确出现 API key、token、secret 或账号凭证配置。 原因：如果真实安装需要凭证，应先使用测试凭证并经过权限/合规判断。 证据：`.claude/SKILL.md`, `.claude/references/adding-features.md`, `.claude/references/api-reference.md`, `.claude/references/config-reference.md` 等
- **宿主 AI 上下文**：AI Context Pack、Prompt Preview、Skill 路由、风险规则和项目事实。 原因：导入上下文会影响宿主 AI 后续判断，必须避免把未验证项包装成事实。

### 最小安全下一步

- **先跑 Prompt Preview**：先验证它能否正确界定研究问题和证据边界，不要先相信研究输出。（适用：任何项目都适用，尤其是输出质量未知时。）
- **只在隔离目录或测试账号试装**：避免安装命令污染主力宿主 AI、真实项目或用户主目录。（适用：存在命令执行、插件配置或本地写入线索时。）
- **先备份宿主 AI 配置**：Skill、plugin、规则文件可能改变 Claude/Cursor/Codex 的默认行为。（适用：存在插件 manifest、Skill 或宿主规则入口时。）
- **不要使用真实生产凭证**：环境变量/API key 一旦进入宿主或工具链，可能产生账号和合规风险。（适用：出现 API、TOKEN、KEY、SECRET 等环境线索时。）
- **安装后只验证一个最小任务**：先验证加载、兼容、输出质量和回滚，再决定是否深用。（适用：准备从试用进入真实工作流时。）

### 退出方式

- **保留安装前状态**：记录原始宿主配置和项目状态，后续才能判断是否可恢复。
- **准备移除宿主 plugin / Skill / 规则入口**：如果试装后行为异常，可以把宿主 AI 恢复到试装前状态。
- **保留资料和结论核验清单**：如果后续发现引用或实验路径不可靠，可以回到证据边界阶段重新校验。
- **记录安装命令和写入路径**：没有明确卸载说明时，至少要知道哪些目录或配置需要手动清理。
- **准备撤销测试 API key 或 token**：测试凭证泄露或误用时，可以快速止损。
- **如果没有回滚路径，不进入主力环境**：不可回滚是继续前阻断项，不应靠信任或运气继续。

## 哪些只能预览

- 解释项目适合谁和能做什么
- 基于项目文档演示典型对话流程
- 帮助用户判断是否值得安装或继续研究

## 哪些必须安装后验证

- 真实安装 Skill、插件或 CLI
- 执行脚本、修改本地文件或访问外部服务
- 验证真实输出质量、性能和兼容性

## 边界与风险判断卡

- **把安装前预览误认为真实运行**：用户可能高估项目已经完成的配置、权限和兼容性验证。 处理方式：明确区分 prompt_preview_can_do 与 runtime_required。 Claim：`clm_0011` inferred 0.45
- **宿主 AI 插件或 Skill 规则冲突**：新规则可能改变用户现有宿主 AI 的工作方式。 处理方式：安装前先检查插件 manifest 和 Skill 文件，必要时隔离测试。 证据：`.codex-plugin/plugin.json` Claim：`clm_0012` supported 0.86
- **命令执行会修改本地环境**：安装命令可能写入用户主目录、宿主插件目录或项目配置。 处理方式：先在隔离环境或测试账号中运行。 证据：`README.md` Claim：`clm_0013` supported 0.86
- **待确认**：真实安装后是否与用户当前宿主 AI 版本兼容？。原因：兼容性只能通过实际宿主环境验证。
- **待确认**：项目输出质量是否满足用户具体任务？。原因：安装前预览只能展示流程和边界，不能替代真实评测。
- **待确认**：安装命令是否需要网络、权限或全局写入？。原因：这影响企业环境和个人环境的安装风险。

## 开工前工作上下文

### 加载顺序

- 先读取 how_to_use.host_ai_instruction，建立安装前判断资产的边界。
- 读取 claim_graph_summary，确认事实来自 Claim/Evidence Graph，而不是 Human Wiki 叙事。
- 再读取 intended_users、capabilities 和 quick_start_candidates，判断用户是否匹配。
- 需要执行具体任务时，优先查 role_skill_index，再查 evidence_index。
- 遇到真实安装、文件修改、网络访问、性能或兼容性问题时，转入 risk_card 和 boundaries.runtime_required。

### 任务路由

- **AI Skill / Agent 指令资产库**：先基于 role_skill_index / evidence_index 帮用户挑选可用角色、Skill 或工作流。 边界：可做安装前 Prompt 体验。 证据：`.claude/SKILL.md`, `skills/gpt-researcher/SKILL.md` Claim：`clm_0001` supported 0.86
- **多宿主安装与分发**：先说明这是安装后验证能力，再给出安装前检查清单。 边界：必须真实安装或运行后验证。 证据：`.codex-plugin/plugin.json` Claim：`clm_0002` supported 0.86
- **命令行启动或安装流程**：先说明这是安装后验证能力，再给出安装前检查清单。 边界：必须真实安装或运行后验证。 证据：`README.md` Claim：`clm_0003` supported 0.86

### 上下文规模

- 文件总数：499
- 重要文件覆盖：40/499
- 证据索引条目：80
- 角色 / Skill 条目：2

### 证据不足时的处理

- **missing_evidence**：说明证据不足，要求用户提供目标文件、README 段落或安装后验证记录；不要补全事实。
- **out_of_scope_request**：说明该任务超出当前 AI Context Pack 证据范围，并建议用户先查看 Human Manual 或真实安装后验证。
- **runtime_request**：给出安装前检查清单和命令来源，但不要替用户执行命令或声称已执行。
- **source_conflict**：同时展示冲突来源，标记为待核实，不要强行选择一个版本。

## Prompt Recipes

### 适配判断

- 目标：判断这个项目是否适合用户当前任务。
- 预期输出：适配结论、关键理由、证据引用、安装前可预览内容、必须安装后验证内容、下一步建议。

```text
请基于 gpt-researcher 的 AI Context Pack，先问我 3 个必要问题，然后判断它是否适合我的任务。回答必须包含：适合谁、能做什么、不能做什么、是否值得安装、证据来自哪里。所有项目事实必须引用 evidence_refs、source_paths 或 claim_id。
```

### 安装前体验

- 目标：让用户在安装前感受核心工作流，同时避免把预览包装成真实能力或营销承诺。
- 预期输出：一段带边界标签的体验剧本、安装后验证清单和谨慎建议；不含真实运行承诺或强营销表述。

```text
请把 gpt-researcher 当作安装前体验资产，而不是已安装工具或真实运行环境。

请严格输出四段：
1. 先问我 3 个必要问题。
2. 给出一段“体验剧本”：用 [安装前可预览]、[必须安装后验证]、[证据不足] 三种标签展示它可能如何引导工作流。
3. 给出安装后验证清单：列出哪些能力只有真实安装、真实宿主加载、真实项目运行后才能确认。
4. 给出谨慎建议：只能说“值得继续研究/试装”“先补充信息后再判断”或“不建议继续”，不得替项目背书。

硬性边界：
- 不要声称已经安装、运行、执行测试、修改文件或产生真实结果。
- 不要写“自动适配”“确保通过”“完美适配”“强烈建议安装”等承诺性表达。
- 如果描述安装后的工作方式，必须使用“如果安装成功且宿主正确加载 Skill，它可能会……”这种条件句。
- 体验剧本只能写成“示例台词/假设流程”：使用“可能会询问/可能会建议/可能会展示”，不要写“已写入、已生成、已通过、正在运行、正在生成”。
- Prompt Preview 不负责给安装命令；如用户准备试装，只能提示先阅读 Quick Start 和 Risk Card，并在隔离环境验证。
- 所有项目事实必须来自 supported claim、evidence_refs 或 source_paths；inferred/unverified 只能作风险或待确认项。

```

### 角色 / Skill 选择

- 目标：从项目里的角色或 Skill 中挑选最匹配的资产。
- 预期输出：候选角色或 Skill 列表，每项包含适用场景、证据路径、风险边界和是否需要安装后验证。

```text
请读取 role_skill_index，根据我的目标任务推荐 3-5 个最相关的角色或 Skill。每个推荐都要说明适用场景、可能输出、风险边界和 evidence_refs。
```

### 风险预检

- 目标：安装或引入前识别环境、权限、规则冲突和质量风险。
- 预期输出：环境、权限、依赖、许可、宿主冲突、质量风险和未知项的检查清单。

```text
请基于 risk_card、boundaries 和 quick_start_candidates，给我一份安装前风险预检清单。不要替我执行命令，只说明我应该检查什么、为什么检查、失败会有什么影响。
```

### 宿主 AI 开工指令

- 目标：把项目上下文转成一次对话开始前的宿主 AI 指令。
- 预期输出：一段边界明确、证据引用明确、适合复制给宿主 AI 的开工前指令。

```text
请基于 gpt-researcher 的 AI Context Pack，生成一段我可以粘贴给宿主 AI 的开工前指令。这段指令必须遵守 not_runtime=true，不能声称项目已经安装、运行或产生真实结果。
```

## 角色 / Skill 索引

- 共索引 2 个角色 / Skill / 项目文档条目。

- **gpt-researcher**（skill）：GPT Researcher is an autonomous deep research agent that conducts web and local research, producing detailed reports with citations. Use this skill when helping developers understand, extend, debug, or integrate with GPT Researcher - including adding features, understanding the architecture, working with the API, customizing research workflows, adding new retrievers, integrating MCP data sources, or troubleshooting… 激活提示：当用户任务与“gpt-researcher”描述的流程高度相关时，先用它做安装前体验，再决定是否安装。 证据：`.claude/SKILL.md`
- **gpt-researcher**（skill）：Autonomous deep research from Codex via MCP 激活提示：当用户任务与“gpt-researcher”描述的流程高度相关时，先用它做安装前体验，再决定是否安装。 证据：`skills/gpt-researcher/SKILL.md`

## 证据索引

- 共索引 80 条证据。

- **Website**（documentation）：This website is built using Docusaurus 2 https://docusaurus.io/ , a modern static website generator. 证据：`docs/README.md`
- **GPT Researcher**（documentation）：The gpt-researcher npm package is a WebSocket client for interacting with GPT Researcher. 证据：`docs/npm/Readme.md`
- **Readme**（documentation）：! Website https://img.shields.io/badge/Official%20Website-gptr.dev-teal?style=for-the-badge&logo=world&logoColor=white&color=0891b2 https://gptr.dev ! Documentation https://img.shields.io/badge/Documentation-DOCS-f472b6?logo=googledocs&logoColor=white&style=for-the-badge https://docs.gptr.dev ! Discord https://img.shields.io/discord/1127851779011391548?logo=discord&logoColor=white&label=Discord&color=34b76a&style=for-the-badge https://discord.gg/QgZXvJAccX 证据：`README.md`
- **GPT-Researcher Evaluations**（documentation）：This directory contains evaluation tools and frameworks for assessing the performance of GPT-Researcher across different research tasks. 证据：`evals/README.md`
- **Frontend Application**（documentation）：This frontend project aims to enhance the user experience of GPT-Researcher, providing an intuitive and efficient interface for automated research. It offers two deployment options to suit different needs and environments. 证据：`frontend/README.md`
- **🔍 GPT Researcher MCP Server**（documentation）：Note: This content has been moved to a dedicated repository: https://github.com/assafelovic/gptr-mcp https://github.com/assafelovic/gptr-mcp 证据：`mcp-server/README.md`
- **LangGraph x GPT Researcher**（documentation）：LangGraph x GPT Researcher LangGraph https://python.langchain.com/docs/langgraph is a library for building stateful, multi-actor applications with LLMs. This example uses Langgraph to automate the process of an in depth research on any given topic. 证据：`multi_agents/README.md`
- **AG2 x GPT Researcher**（documentation）：AG2 x GPT Researcher AG2 https://github.com/ag2ai/ag2 is a framework for building multi-agent applications with LLMs. This example uses AG2 to orchestrate the GPT Researcher multi-agent workflow. 证据：`multi_agents_ag2/README.md`
- **Deep Research ✨ NEW ✨**（documentation）：With the latest "Deep Research" trend in the AI community, we're excited to implement our own Open source deep research capability! Introducing GPT Researcher's Deep Research - an advanced recursive research system that explores topics with unprecedented depth and breadth. 证据：`backend/report_type/deep_research/README.md`
- **Detailed Reports**（documentation）：Introducing long and detailed reports, with a completely new architecture inspired by the latest STORM https://arxiv.org/abs/2402.14207 paper. 证据：`backend/report_type/detailed_report/README.md`
- **Welcome**（documentation）：We're a team of AI researchers and developers who are passionate about building the next generation of AI assistants. Our mission is to empower individuals and organizations with accurate, unbiased, and factual information. 证据：`docs/docs/welcome.md`
- **Evaluation Results**（documentation）：This directory contains historical evaluation results for GPT-Researcher using the SimpleQA methodology. 证据：`evals/simple_evals/logs/README.md`
- **GPT Researcher UI**（documentation）：A React component library for integrating the GPT Researcher interface into your React applications. Take it for a test ride with the GPTR React Starter Template https://github.com/elishakay/gpt-researcher-react , or simply: 证据：`frontend/nextjs/README.md`
- **GPT Researcher MCP Integration**（documentation）：This directory contains the comprehensive Model Context Protocol MCP integration for GPT Researcher. MCP enables GPT Researcher to seamlessly connect with and utilize external tools and data sources through a standardized protocol. 证据：`gpt_researcher/mcp/README.md`
- **Package**（package_manifest）：{ "name": "website", "version": "0.0.0", "private": true, "resolutions": { "nth-check": "2.0.1", "trim": "0.0.3", "got": "11.8.5", "node-forge": "1.3.0", "minimatch": "3.0.5", "loader-utils": "2.0.4", "eta": "2.0.0", "@sideway/formula": "3.0.1", "http-cache-semantics": "4.1.1" }, "scripts": { "docusaurus": "docusaurus", "start": "docusaurus start", "build": "docusaurus build", "swizzle": "docusaurus swizzle", "deploy": "docusaurus deploy", "clear": "docusaurus clear", "serve": "docusaurus serve", "write-translations": "docusaurus write-translations", "write-heading-ids": "docusaurus write-heading-ids" }, "dependencies": { "@docusaurus/core": "3.7.0", "@docusaurus/preset-classic": "3.7.0", "… 证据：`docs/package.json`
- **Package**（package_manifest）：{ "name": "simple js test", "version": "1.0.0", "description": "", "main": "server.js", "type": "module", "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1" }, "author": "", "license": "ISC", "dependencies": { "@langchain/langgraph-sdk": "^0.0.1-rc.13" } } 证据：`multi_agents/package.json`
- **GPT Researcher Development Skill**（skill_instruction）：GPT Researcher is an LLM-based autonomous agent using a planner-executor-publisher pattern with parallelized agent work for speed and reliability. 证据：`.claude/SKILL.md`
- **Contributing to GPT Researcher**（documentation）：First off, we'd like to welcome you and thank you for your interest and effort in contributing to our open-source project ❤️. Contributions of all forms are welcome—from new features and bug fixes to documentation and more. 证据：`CONTRIBUTING.md`
- **Package**（package_manifest）：{ "name": "Discord-Bot-JS", "version": "1.0.0", "description": "", "main": "index.js", "dependencies": { "discord.js": "^14.16.1", "dotenv": "^16.4.5", "express": "^4.17.1", "jsonrepair": "^3.8.0", "nodemon": "^3.1.4", "ws": "^8.18.0" }, "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1", "dev": "nodemon --legacy-watch index.js" }, "keywords": , "author": "", "license": "ISC" } 证据：`docs/discord-bot/package.json`
- **Package**（package_manifest）：{ "name": "gpt-researcher", "version": "1.0.27", "description": "WebSocket client for GPT Researcher", "main": "index.js", "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1" }, "keywords": "gpt-researcher", "websocket", "ai", "research" , "dependencies": { "ws": "^8.18.0" }, "repository": { "type": "git", "url": "git+https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git" }, "author": "GPT Researcher Team", "license": "MIT", "bugs": { "url": "https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/issues" }, "homepage": "https://github.com/assafelovic/gpt-researcher readme" } 证据：`docs/npm/package.json`
- **Package**（package_manifest）：{ "name": "gpt-researcher-ui", "description": "GPT Researcher frontend as a React component", "version": "0.1.74", "main": "dist/index.js", "module": "dist/index.esm.js", "types": "dist/index.d.ts", "files": "dist", "styles/ ", "app/globals.css", "components/Settings/App.css" , "private": false, "scripts": { "dev": "next dev", "build": "next build", "start": "next start", "lint": "next lint", "build:lib": "rollup -c", "build:types": "cp src/index.d.ts dist/", "dev:lib": "rollup -c -w" }, "dependencies": { "@emotion/react": "^11.10.5", "@emotion/styled": "^11.10.5", "@langchain/langgraph-sdk": "^0.0.1-rc.12", "@mozilla/readability": "^0.5.0", "@next/third-parties": "^15.1.6", "axios": "^1.3.… 证据：`frontend/nextjs/package.json`
- **GPT Researcher for Codex**（skill_instruction）：Use GPT Researcher from Codex via MCP. 证据：`skills/gpt-researcher/SKILL.md`
- **Plugin**（structured_config）：{ "name": "gpt-researcher", "version": "0.1.0", "description": "Autonomous deep research from Codex via MCP", "author": { "name": "assafelovic", "url": "https://github.com/assafelovic/gpt-researcher" }, "homepage": "https://github.com/assafelovic/gpt-researcher", "repository": "https://github.com/assafelovic/gpt-researcher", "keywords": "mcp", "codex" , "mcpServers": "./.mcp.json", "interface": { "displayName": "GPT Researcher", "shortDescription": "Autonomous deep research from Codex via MCP", "longDescription": "An autonomous agent that conducts deep research on any data using any LLM providers.", "category": "Research", "websiteURL": "https://github.com/assafelovic/gpt-researcher" }, "sk… 证据：`.codex-plugin/plugin.json`
- **License**（source_file）：Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ 证据：`LICENSE`
- **Moving from infinite loops to deterministic results**（documentation）：After AutoGPT https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT was published, we immediately took it for a spin. The first use case that came to mind was autonomous online research. Forming objective conclusions for manual research tasks can take time, sometimes weeks, to find the right resources and information. Seeing how well AutoGPT created tasks and executed them got me thinking about the great potential of using AI to conduct comprehensive research and what it meant for the future of online research. 证据：`docs/blog/2023-09-22-gpt-researcher/index.md`
- **Create an assistant**（documentation）：OpenAI has done it again with a groundbreaking DevDay https://openai.com/blog/new-models-and-developer-products-announced-at-devday showcasing some of the latest improvements to the OpenAI suite of tools, products and services. One major release was the new Assistants API https://platform.openai.com/docs/assistants/overview that makes it easier for developers to build their own assistive AI apps that have goals and can call models and tools. 证据：`docs/blog/2023-11-12-openai-assistant/index.md`
- **Introducing the GPT Researcher Multi-Agent Assistant**（documentation）：! Header ./blog-langgraph.jpeg Introducing the GPT Researcher Multi-Agent Assistant Learn how to build an autonomous research assistant using LangGraph with a team of specialized AI agents 证据：`docs/blog/2024-05-19-gptr-langgraph/index.md`
- **Why Hybrid Research Works Better**（documentation）：! Hyrbrid Research with GPT Researcher https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1 MaauY1ecsD05nL8JqW0Zdg.jpeg 证据：`docs/blog/2024-09-7-hybrid-research/index.md`
- **Introducing Deep Research: The Open Source Alternative**（documentation）：Introducing Deep Research: The Open Source Alternative 证据：`docs/blog/2025-02-26-deep-research/index.md`
- **The Barnes & Noble Dream**（documentation）：! GPTR reflecting ourselves https://github.com/user-attachments/assets/f6e8a6b5-12f8-4faa-ae99-6a2fbaf23cc1 证据：`docs/blog/2025-03-10-stepping-into-the-story/index.md`
- **The Research Pipeline**（documentation）：! GPT Researcher x AG2 ./img/gpt-researcher-ag2.webp 证据：`docs/blog/2026-03-03-gpt-researcher-ag2/index.md`
- **Contribute**（documentation）：We highly welcome contributions! Please check out contributing https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/blob/master/CONTRIBUTING.md if you're interested. 证据：`docs/docs/contribute.md`
- **Detailed Report**（documentation）：The DetailedReport class inspired by the recent STORM paper, is a powerful component of GPT Researcher, designed to generate comprehensive reports on complex topics. It's particularly useful for creating long-form content that exceeds the typical limits of LLM outputs. This class orchestrates the research process, breaking down the main query into subtopics, conducting in-depth research on each, and combining the results into a cohesive, detailed report. 证据：`docs/docs/examples/detailed_report.md`
- **Simple Run**（documentation）：Run PIP Package python from gpt researcher import GPTResearcher import asyncio 证据：`docs/docs/examples/examples.md`
- **Hybrid Research**（documentation）：GPT Researcher can combine web search capabilities with local document analysis to provide comprehensive, context-aware research results. 证据：`docs/docs/examples/hybrid_research.md`
- **FAQ**（documentation）：How do I get started? It really depends on what you're aiming for. 证据：`docs/docs/faq.md`
- **Azure Storage**（documentation）：If you want to use Azure Blob Storage as the source for your GPT Researcher report context, follow these steps: 证据：`docs/docs/gpt-researcher/context/azure-storage.md`
- **Data Ingestion**（documentation）：When you're dealing with a large amount of context data, you may want to start meditating upon a standalone process for data ingestion. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/context/data-ingestion.md`
- **Filtering by Domain**（documentation）：You can filter web search results by specific domains when using either the Tavily or Google Search retrievers. This functionality is available across all interfaces - pip package, NextJS frontend, and vanilla JS frontend. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/context/filtering-by-domain.md`
- **Local Documents**（documentation）：You can instruct the GPT Researcher to run research tasks based on your local documents. Currently supported file formats are: PDF, plain text, CSV, Excel, Markdown, PowerPoint, and Word documents. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/context/local-docs.md`
- **Discord Bot**（documentation）：You can either leverage the official GPTR Discord bot or create your own custom bot. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/discord-bot.md`
- **Embed Script**（documentation）：The embed script enables you to embed the latest GPTR NextJS app into your web app. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/embed-script.md`
- **Intro to the Frontends**（documentation）：The frontends enhance GPT-Researcher by providing: 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/introduction.md`
- **NextJS Frontend**（documentation）：This frontend project aims to enhance the user experience of GPT Researcher, providing an intuitive and efficient interface for automated research. It offers two deployment options to suit different needs and environments. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/nextjs-frontend.md`
- **React Package**（documentation）：The GPTR React package is an abstraction on top of the NextJS app meant to empower users to easily import the GPTR frontend into any React App. The package is available on npm https://www.npmjs.com/package/gpt-researcher-ui . 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/react-package.md`
- **Vanilla JS Frontend**（documentation）：The VanillaJS frontend is a lightweight solution leveraging FastAPI to serve static files. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/vanilla-js-frontend.md`
- **Visualizing Websockets**（documentation）：The GPTR Frontend is powered by Websockets streaming back from the Backend. This allows for real-time updates on the status of your research tasks, as well as the ability to interact with the Backend directly from the Frontend. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/frontend/visualizing-websockets.md`
- **Run with CLI**（documentation）：This command-line interface CLI tool allows you to generate research reports using the GPTResearcher class. It provides an easy way to conduct research on various topics and generate different types of reports. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/getting-started/cli.md`
- **Docker: Quickstart**（documentation）：Step 1 - Install & Open Docker Desktop 证据：`docs/docs/gpt-researcher/getting-started/getting-started-with-docker.md`
- **Getting Started**（documentation）：Step 0 - Install Python 3.11 or later. See here https://www.tutorialsteacher.com/python/install-python for a step-by-step guide. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/getting-started/getting-started.md`
- **How to Choose**（documentation）：GPT Researcher is a powerful autonomous research agent designed to enhance and streamline your research processes. Whether you're a developer looking to integrate research capabilities into your project or an end-user seeking a comprehensive research solution, GPT Researcher offers flexible options to meet your needs. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/getting-started/how-to-choose.md`
- **Introduction**（documentation）：! Official Website https://img.shields.io/badge/Official%20Website-gptr.dev-teal?style=for-the-badge&logo=world&logoColor=white https://gptr.dev ! Discord Follow https://dcbadge.vercel.app/api/server/QgZXvJAccX?style=for-the-badge&theme=clean-inverted https://discord.gg/QgZXvJAccX 证据：`docs/docs/gpt-researcher/getting-started/introduction.md`
- **Running on Linux**（documentation）：This guide will walk you through the process of deploying GPT Researcher on a Linux server. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/getting-started/linux-deployment.md`
- **🤖 AI-Assisted Development with Claude**（documentation）：🤖 AI-Assisted Development with Claude 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/ai-development.md`
- **Automated Tests**（documentation）：Automated Testing with Github Actions 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/automated-tests.md`
- **Claude Skill**（skill_instruction）：GPT Researcher is available as a Claude Skill https://skills.sh/assafelovic/gpt-researcher/gpt-researcher , allowing you to extend Claude's research capabilities directly within Claude Code and other Claude-powered applications. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/claude-skill.md`
- **Configuration**（documentation）：The config.py enables you to customize GPT Researcher to your specific needs and preferences. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/config.md`
- **Deep Research ✨ NEW ✨**（documentation）：With the latest "Deep Research" trend in the AI community, we're excited to implement our own Open source deep research capability! Introducing GPT Researcher's Deep Research - an advanced recursive research system that explores topics with unprecedented depth and breadth. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/deep_research.md`
- **Agent Example**（documentation）：If you're interested in using GPT Researcher as a standalone agent, you can easily import it into any existing Python project. Below, is an example of calling the agent to generate a research report: 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/example.md`
- **🍌 Inline Image Generation**（documentation）：GPT Researcher supports inline image generation for research reports using Google's Gemini image generation models Nano Banana . This feature creates contextually relevant illustrations that are embedded directly within your research reports. 证据：`docs/docs/gpt-researcher/gptr/image_generation.md`
- 其余 20 条证据见 `AI_CONTEXT_PACK.json` 或 `EVIDENCE_INDEX.json`。

## 宿主 AI 必须遵守的规则

- **把本资产当作开工前上下文，而不是运行环境。**：AI Context Pack 只包含证据化项目理解，不包含目标项目的可执行状态。 证据：`docs/README.md`, `docs/npm/Readme.md`, `README.md`
- **回答用户时区分可预览内容与必须安装后才能验证的内容。**：安装前体验的消费者价值来自降低误装和误判，而不是伪装成真实运行。 证据：`docs/README.md`, `docs/npm/Readme.md`, `README.md`

## 用户开工前应该回答的问题

- 你准备在哪个宿主 AI 或本地环境中使用它？
- 你只是想先体验工作流，还是准备真实安装？
- 你最在意的是安装成本、输出质量、还是和现有规则的冲突？

## 验收标准

- 所有能力声明都能回指到 evidence_refs 中的文件路径。
- AI_CONTEXT_PACK.md 没有把预览包装成真实运行。
- 用户能在 3 分钟内看懂适合谁、能做什么、如何开始和风险边界。

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## Doramagic Context Augmentation

下面内容用于强化 Repomix/AI Context Pack 主体。Human Manual 只提供阅读骨架；踩坑日志会被转成宿主 AI 必须遵守的工作约束。

## Human Manual 骨架

使用规则：这里只是项目阅读路线和显著性信号，不是事实权威。具体事实仍必须回到 repo evidence / Claim Graph。

宿主 AI 硬性规则：
- 不得把页标题、章节顺序、摘要或 importance 当作项目事实证据。
- 解释 Human Manual 骨架时，必须明确说它只是阅读路线/显著性信号。
- 能力、安装、兼容性、运行状态和风险判断必须引用 repo evidence、source path 或 Claim Graph。

- **GPT Researcher Overview and System Architecture**：importance `high`
  - source_paths: gpt_researcher/agent.py, gpt_researcher/__init__.py, gpt_researcher/config/config.py, gpt_researcher/config/variables/base.py, gpt_researcher/config/variables/default.py
- **Core Research Pipeline: Retrievers, Scrapers, Documents, and Context**：importance `high`
  - source_paths: gpt_researcher/actions/query_processing.py, gpt_researcher/actions/web_scraping.py, gpt_researcher/actions/retriever.py, gpt_researcher/retrievers/__init__.py, gpt_researcher/retrievers/tavily/tavily_search.py
- **Multi-Agent Workflows, Deep Research, and MCP Integration**：importance `high`
  - source_paths: multi_agents/main.py, multi_agents/agent.py, multi_agents/agents/orchestrator.py, multi_agents/agents/researcher.py, multi_agents/agents/writer.py
- **Deployment, Frontend, Security, and Operations**：importance `high`
  - source_paths: backend/server/app.py, backend/server/websocket_manager.py, backend/server/server_utils.py, backend/server/report_store.py, backend/server/multi_agent_runner.py

## Repo Inspection Evidence / 源码检查证据

- repo_clone_verified: true
- repo_inspection_verified: true
- repo_commit: `b364917f55ea579c47e5ef3f038f7e56f51213df`
- inspected_files: `Dockerfile`, `README.md`, `docker-compose.yml`, `pyproject.toml`, `requirements.txt`, `docs/README.md`, `docs/babel.config.js`, `docs/blog/2023-09-22-gpt-researcher/index.md`, `docs/blog/2023-11-12-openai-assistant/index.md`, `docs/blog/2024-05-19-gptr-langgraph/index.md`, `docs/blog/2024-09-7-hybrid-research/index.md`, `docs/blog/2025-02-26-deep-research/index.md`, `docs/blog/2025-03-10-stepping-into-the-story/index.md`, `docs/blog/2026-03-03-gpt-researcher-ag2/index.md`, `docs/blog/authors.yml`, `docs/discord-bot/commands/ask.js`, `docs/discord-bot/deploy-commands.js`, `docs/discord-bot/gptr-webhook.js`, `docs/discord-bot/index.js`, `docs/discord-bot/package.json`

宿主 AI 硬性规则：
- 没有 repo_clone_verified=true 时，不得声称已经读过源码。
- 没有 repo_inspection_verified=true 时，不得把 README/docs/package 文件判断写成事实。
- 没有 quick_start_verified=true 时，不得声称 Quick Start 已跑通。

## Doramagic Pitfall Constraints / 踩坑约束

这些规则来自 Doramagic 发现、验证或编译过程中的项目专属坑点。宿主 AI 必须把它们当作工作约束，而不是普通说明文字。

### Constraint 1: 来源证据：[Security] Unauthenticated Server-Side Request Forgery (SSRF)

- Trigger: GitHub 社区证据显示该项目存在一个安全/权限相关的待验证问题：[Security] Unauthenticated Server-Side Request Forgery (SSRF)
- Why it matters: 可能影响授权、密钥配置或安全边界。
- Evidence: community_evidence:github | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/issues/1794 | 来源类型 github_issue 暴露的待验证使用条件。
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 2: 可能修改宿主 AI 配置

- Trigger: 项目面向 Claude/Cursor/Codex/Gemini/OpenCode 等宿主，或安装命令涉及用户配置目录。
- Host AI rule: 列出会写入的配置文件、目录和卸载/回滚步骤。
- Why it matters: 安装可能改变本机 AI 工具行为，用户需要知道写入位置和回滚方法。
- Evidence: capability.host_targets | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher | host_targets=mcp_host, claude
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 3: 来源证据：Enhancement: Consider serpbase.dev as an alternative web search provider for stable SERP retrieval

- Trigger: GitHub 社区证据显示该项目存在一个配置相关的待验证问题：Enhancement: Consider serpbase.dev as an alternative web search provider for stable SERP retrieval
- Host AI rule: 来源显示可能已有修复、规避或版本变化，说明书中必须标注适用版本。
- Why it matters: 可能增加新用户试用和生产接入成本。
- Evidence: community_evidence:github | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/issues/1797 | 来源类型 github_issue 暴露的待验证使用条件。
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 4: 能力判断依赖假设

- Trigger: README/documentation is current enough for a first validation pass.
- Host AI rule: 将假设转成下游验证清单。
- Why it matters: 假设不成立时，用户拿不到承诺的能力。
- Evidence: capability.assumptions | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher | README/documentation is current enough for a first validation pass.
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 5: 来源证据：Website is broken

- Trigger: GitHub 社区证据显示该项目存在一个维护/版本相关的待验证问题：Website is broken
- Why it matters: 可能阻塞安装或首次运行。
- Evidence: community_evidence:github | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/issues/1807 | 来源类型 github_issue 暴露的待验证使用条件。
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 6: 维护活跃度未知

- Trigger: 未记录 last_activity_observed。
- Host AI rule: 补 GitHub 最近 commit、release、issue/PR 响应信号。
- Why it matters: 新项目、停更项目和活跃项目会被混在一起，推荐信任度下降。
- Evidence: evidence.maintainer_signals | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher | last_activity_observed missing
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

- Trigger: no_demo
- Evidence: downstream_validation.risk_items | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher | no_demo; severity=medium
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 8: 存在评分风险

- Trigger: no_demo
- Why it matters: 风险会影响是否适合普通用户安装。
- Evidence: risks.scoring_risks | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher | no_demo; severity=medium
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 9: 来源证据：Add Obscura as a scraper backend

- Trigger: GitHub 社区证据显示该项目存在一个安全/权限相关的待验证问题：Add Obscura as a scraper backend
- Why it matters: 可能影响授权、密钥配置或安全边界。
- Evidence: community_evidence:github | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/issues/1800 | 来源讨论提到 python 相关条件，需在安装/试用前复核。
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 10: 来源证据：Unauthenticated arbitrary local PDF file read via source_urls and the PyMuPDFScraper local-file branch

- Trigger: GitHub 社区证据显示该项目存在一个安全/权限相关的待验证问题：Unauthenticated arbitrary local PDF file read via source_urls and the PyMuPDFScraper local-file branch
- Why it matters: 可能影响授权、密钥配置或安全边界。
- Evidence: community_evidence:github | https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/issues/1805 | 来源讨论提到 python 相关条件，需在安装/试用前复核。
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。