Авторский Skill Любови Черемисиной · входит в MCP Panel

Deep Research

Skill для глубокого исследования темы

От вопроса — к отчёту с источниками, а не пересказу ChatGPT

Skill проходит этапы plan → retrieve → verify → synthesize → critique и возвращает отчёт с findings, confidence labels, limitations и bibliography — каждый тезис привязан к источнику, а не к fluency модели.

На созвоне без доступов разберём demo-отчёт по спросу на мебель на заказ в регионах. Ваш вопрос — любой scope через MCP Panel.

Рынок мебели — на отраслевых источниках

Тема: Мебель на заказ — региональный спрос и тренды 2025–2026 · Регион: Россия (федеральные округа) · Сбор данных: 2026-07-28 · Источники: WebSearch + отраслевые отчёты + данные Wordstat; mode standard · Ограничения: Нет единого primary survey n>500 по всем регионам; оценки adoption — MEDIUM. Данные Wordstat — topRequests, не абсолютный объём рынка.

FindingEvidenceConfidence
Спрос на «кухня на заказ» и «шкаф купе на заказ» в Wordstat стабильно выше «мебель на заказ» в регионах с активным жилищным строительствомWordstat topRequests срез 2026-07-28 (regions 225, 10174, 11162); отраслевой обзор «Мебель РФ Q1 2026» (demo source)HIGH
Средний чек кухни на заказ в Москве и МО — 280–420 тыс. ₽; в регионах ЦФО без столицы — на 15–25% нижеАналитика 3 мебельных сетей (публикации 2026-05 — 2026-06); выборка не репрезентативна для всей РФMEDIUM
Рост спроса на встроенные гардеробные связан с типовыми планировками новостроек — вывод на пересечении Wordstat и отраслевых обзоровWordstat «гардеробная на заказ» +796% YoY в topRequests (2025→2026); отраслевой дайджест новостроек (demo)MEDIUM
Онлайн-замер и 3D-визуализация сокращают цикл сделки на 20–30% — оценка вендоров ПО для мебельных салоновКейс-стади CAD/CRM для мебели (2026-04); не независимое исследованиеMEDIUM
Доля заказов через маркетплейсы мебели в регионах — оценки расходятся; нет representative surveyLimitation — только secondary sources и vendor claimsLOW

Выводы по результату

  • HIGH — только пересечение Wordstat и нескольких согласованных отраслевых публикаций.
  • Оценки среднего чека и цикла сделки — MEDIUM с явной пометкой ограничений выборки.
  • Limitations фиксируют отсутствие единого репрезентативного опроса по всем ФО.

Из гипотезы — в доказательную базу

Bibliography с датами

Каждый claim traceable — не «по данным исследований».

Confidence labels

HIGH / MEDIUM / LOW на спорных тезисах.

Explicit limitations

Что отчёт не доказывает — в отдельном блоке.

Режимы глубины

quick → ultradeep — один pipeline, разный budget.

ChatGPT отвечает fluently. Skill верифицирует.

ChatGPT оптимизирует fluency, не epistemic rigor. Skill в MCP Panel разделяет gather, verify, synthesize и critique — с явными confidence labels.

Обычный запрос к AISkill в MCP Panel
Fluent answer без citationsPlan → verify → bibliography
Single-shot без critiqueCritique stage ловит single-source myths
False certaintyLimitations обязательны
Не reusableФормат отчёта для board и content

Scope → plan → verify → synthesize

1

Вы формулируете вопрос, границы и режим (quick / standard / deep / ultradeep).

2

Skill декомпозирует на sub-questions и plan.

3

MCP Panel retrieve + verify sources.

4

AI synthesize report + critique → bibliography и limitations.

Skill задаёт depth. WebSearch retrieve. AI verify, synthesize, critique.

Когда нужен не «ChatGPT said», а bibliography

Стратегическое решение

Board-ready отчёт с источниками, не slide из ChatGPT.

Due diligence ниши

Deep mode перед входом в сегмент или продукт.

Основа для longread

Findings → seo-article-generator без потери ссылок.

Competitive intelligence

Verify vendor claims против primary docs.

Любовь Черемисина

Не промпт, а упакованный рабочий процесс

Я создала Deep Research, когда поняла, что «ChatGPT сказал» — не аргумент для руководителя и не основа для стратегии. Skill проводит исследование по шагам, проверяет источники и возвращает отчёт, где каждый вывод можно проверить.

Любовь Черемисина — Стратег-маркетолог · Fractional CMO · AI-инженер маркетинговых систем

20+лет в digital
100+компаний в работе
Страница автора →

Что входит и сколько стоит

Deep Research входит в лицензию MCP Panel. WebSearch обязателен; можно передать свои PDF и URLs на вход.

Посмотреть тарифы MCP Panel →

Частые вопросы

Какие режимы глубины?

quick, standard, deep, ultradeep — один pipeline, разное число источников и critique rounds.

Можно ли передать свои материалы?

Да. PDF, URLs и internal notes — на вход retrieve stage.

Чем отличается от industry-news-digest?

Digest — мониторинг лент. Deep-research — доказательный ответ на один research question.

Есть ли confidence labels?

Да. HIGH/MEDIUM/LOW на ключевых findings; limitations — обязательный блок.

Нужны ли доступы на демо?

Нет. Разберём demo-отчёт по спросу на мебель на заказ на публичных Wordstat и отраслевых данных.

Запустить Deep Research по вашему вопросу

На первом созвоне — demo по региональному спросу на мебель на заказ. Для вашей темы выберем depth и scope в MCP Panel.

На созвоне без доступов разберём demo-отчёт по спросу на мебель на заказ в регионах. Ваш вопрос — любой scope через MCP Panel.

RAG

Retrieval-augmented generation и работа с источниками.

Читать →

AI-агенты для бизнеса

Агентные системы в корпоративном контуре.

Читать →

Prompt engineering

Как формулировать research questions для AI.

Читать →