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deep-research深入研究

Agent Skill

deep-research 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,468

周安装

106

GitHub Stars

1,492

下载量

865
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:deep-research(深入研究)
来源仓库:https://github.com/feiskyer/claude-code-settings
仓库路径:skills/deep-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/feiskyer/claude-code-settings --skill deep-research
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/feiskyer/claude-code-settings --skill deep-research

简介

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

  • 适合在需要根据关键词或任务场景快速定位候选结果时使用。
  • 可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围和维护状态。
  • 当前分类为研究检索。deep-research 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Deep Research(深度调研编排工作流)

把"深度调研"当作一个可复用、可并行的生产流程来执行:主控负责澄清目标、拆解子目标、调度子进程、聚合与精修;子进程负责整理/抽取/局部分析并输出结构化 Markdown 素材;最终交付物必须是独立成品文件而不是聊天贴文。

关键约束(必须遵守)

  • 保持默认模型与配置不变:不要显式覆盖模型或用额外参数覆写默认模型/推理设置;只有在用户明确授权时才调整相关配置。
  • 默认最小权限:子进程通过 --allowedTools 控制可用工具;仅在必要时启用网络等权限。
  • 联网优先走 skills,其次 MCP:优先使用已安装 skills;若必须使用 MCP,则优先 firecrawl,其次 exa;确实无法满足时再考虑 WebFetch/WebSearch。
  • 非交互式友好:子进程不使用 plan 工具,不与用户"等确认/等反馈"式互动;以文件落地、日志可追溯为主。
  • 文件交付优先:最终交付物必须落地为独立文件,禁止在聊天中贴出完整成稿。
  • 每一步输出决策与进度日志:尤其在拆分、调度、聚合、精修、交付前。
  • 任务规模判断门槛:子目标数量 ≥3 时必须启动 claude -p 子进程;<3 个子目标时可由主进程直接执行,但仍需记录完整目录结构和原始数据。
  • 必须等待用户确认:摸底完成后,必须明确询问用户"是否开始执行?",在用户回复"执行/开始/go/yes"等肯定词前不得进入下一步。

任务目标

  1. 从用户的高层目标推导出可并行的子目标集合(如链接清单、数据分片、模块列表、时间切片等)。
  2. 为每个子目标启动独立的 claude -p 子进程,并为其分配合适权限(通过 --allowedTools 参数)。
  3. 并行执行并产出子报告(自然语言 Markdown,可含小节/表格/列表);失败时输出带原因的错误说明与后续建议。
  4. 用脚本按顺序聚合子输出,生成统一的基础稿。
  5. 对基础稿做理智检查与最小化修复,然后给出最终 artefact 路径与关键发现摘要。

交付标准

  • 交付物必须是结构化、洞察驱动的整体成品;禁止把子任务 Markdown 直接拼接当作最终稿。
  • 需要保留子任务原文时,将其另存为内部文件(例如 .research/<name>/aggregated_raw.md),在成品中仅吸收关键洞察/证据。
  • 润色与修订要按章节逐段迭代,不得整篇删除后一次性重写;每次修改后核对引用、数据与上下文,保证可追溯。
  • 默认交付详实、深入的分析型报告。
  • 交付前做"双重体检质检":

1. 检查是否真的是"分章节、多轮整合"产出;若只是一次性生成,退回按章节重写。 2. 评估是否足够细致;若偏单薄,先判断是"子任务素材不足"还是"统稿时压缩过度":前者驱动补充/追加调研,后者在既有素材上继续扩展润色,直至达到详细标准。

任务规模分级与执行路径

根据子目标数量选择执行路径:

规模子目标数执行方式目录要求
微型1-2主进程直接执行仍需 raw/logs/final_report.md
小型3-5启动子进程,串行或少量并行完整目录结构
中型6-15并行子进程(默认 8 并发)完整目录结构 + 调度脚本
大型>15GNU Parallel + 分批调度完整目录结构 + 多阶段调度

注意:即使是微型任务,也必须:

  1. 将原始搜索结果保存到 raw/ 目录
  2. 记录执行日志到 logs/dispatcher.log
  3. 等待用户确认后再执行(除非用户明确说"直接执行")

端到端流程(严格按序执行)

  1. 预执行规划与摸底(必做;主控亲自完成)

- 先澄清目标、风险、资源/权限约束,并识别后续扩散依赖的核心维度(主题簇、人物/组织、地域、时间切片等)。 - 若存在公开目录/索引(标签页、API 列表等),用最小化方式抓取缓存并统计条目;若不存在,做"案头调研"获取真实样本(新闻、资料、数据集等),记录来源/时间/要点作为证据。 - 形成清单前至少展示一次真实检索或浏览的代表样本;只靠经验推测不算完成摸底。 - 摸底阶段必须至少通过一次"可追溯的工具链"拿到真实样本并记录引用:优先使用已安装 skills;若需要 MCP,则优先 firecrawl,其次 exa;若都不可用,记录原因并选择替代方案(必要时再降级到 WebFetch/WebSearch)。 - 输出初步(或草拟)清单:列出发现的维度、各维度已掌握的选项及样本、规模估算,并标注不确定性/缺口。若尚未获得真实样本,先补齐调研,禁止进入下一步。 - 依据上述结构补全可执行计划(拆分、脚本/工具、输出格式、权限、超时策略等),用用户语言汇报维度统计与计划内容;在得到明确"执行/开始"回应前保持等待。

  1. 初始化与总体规划

- 明确目标、预期输出格式与评价标准。 - 根据当前任务生成一个语义化且不重复的名字 name(建议:<YYYYMMDD>-<短题>-<随机后缀>,全小写、短横线分隔、无空格)。 - 创建运行目录 .research/<name>/,并把所有产物都保存到该目录下(子目录如 prompts/logs/child_outputs/raw/cache/tmp/)。 - 保持默认模型与配置不变;需要调整任何模型/推理/权限相关设置时先征得用户同意,并在日志中注明变更原因与影响范围。

  1. 子目标识别

- 通过脚本/命令提取或构造子目标列表。 - 源数据不足时(例如页面只给两个主链接),如实记录原因,然后由主进程直接接手完成剩余工作。

  1. 生成调度脚本

- 创建调度脚本(例如 .research/<name>/run_children.sh),要求: - 接收子目标列表(可存 JSON/CSV)并逐项调度。 - 为每个子目标构造 claude -p 调用,推荐要点: - 推荐形式:claude -p "prompt" --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash,WebFetch,WebSearch,mcp__firecrawl__*"(以 claude --help 为准)。 - 在 prompt 中声明:一切联网需求优先使用已安装 skills(技能优先);若必须走 MCP,则优先 firecrawl,其次 exa;确实没办法才用 WebFetch/WebSearch;不使用 plan 工具与"人工交互等待"。 - 非经用户要求不传模型参数。 - 为子输出指定落盘路径(例如 .research/<name>/child_outputs/<id>.md)。 - 可引用如下调用模板(仅演示参数,不涉及并行): timeout 600 claude -p "$(cat "$prompt_file")" \ --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep,WebFetch,WebSearch,mcp__firecrawl__firecrawl_scrape,mcp__firecrawl__firecrawl_search" \ --output-format json \ > "$output_file" 2>&1 - 若需要让子进程执行更多工具,在 --allowedTools 中追加对应工具名。 - 依据任务规模设置超时:小任务先给 5 分钟(timeout 300),较大任务可放宽到最多 15 分钟(timeout 900),通过外部 timeout 命令兜底。首次命中 5 分钟超时时,结合任务实际判断是否拆分/改参数再重试;15 分钟仍未完成则视为 prompt 或流程需要排查。 - 小规模任务(<8 个)用循环 + 后台任务(或队列控制)实现并行,避免命令行长度限制导致失败;大规模任务用 xargs/GNU Parallel,但必须先用小规模验证参数展开。默认并行 8 个,可按硬件或配额调整。 - 不要用"串行一个个跑"来替代并行;也不要用"主进程随便搜搜"等方式绕过既定流程。 - 捕获每个子进程退出码并写日志到运行目录;用 stdbuf -oL -eL claude -p … 2>&1 | tee.research/<name>/logs/<id>.log 等方式保证实时刷新,便于 tail -f 观察进度。 - 数据量足够时,主控尽量不亲自承担下载/解析等重活;把这些工作交给子进程完成,主控专注于 prompt、模板与环境准备。

  1. 设计子进程 Prompt

- 动态生成 prompt 模板,至少包含: - 子目标描述、输入数据、约束边界。 - 规划阶段限制联网检索/抽取的总轮数不超过 X(按复杂度选择;通常建议 10),信息足够就收敛结束;工具优先级:skills → MCP(firecrawlexa)→ WebFetch/WebSearch。 - 结果输出为自然语言 Markdown:包含结论、关键证据列表、引用链接;出现错误时给出 Markdown 形式的错误说明与后续建议。 - 生成实际 prompt 文件时,优先用 printf/逐行写入注入变量,避免 Bash 3.2 在多字节字符场景下 cat <<EOF 截断变量的已知问题。 - 将模板写入文件(例如 .research/<name>/child_prompt_template.md)以便审计与复用。 - 在启动调度脚本前,逐一快速审阅生成的 prompt 文件(例如 cat.research/<name>/prompts/<id>.md),确认变量替换正确、指令完整后再派发任务。

  1. 并行执行与监控

- 运行调度脚本。 - 记录每个子进程的开始/结束时间、耗时与状态。 - 对失败/超时子进程做明确决策:标记、重试、或在最终报告中说明;触及 15 分钟超时上限时记录 prompt/流程待排查。长任务执行中可提示用户用 tail -f.research/<name>/logs/<id>.log 追踪实时输出。

  1. 程序化聚合(生成基础稿)

- 用脚本(例如 .research/<name>/aggregate.py)读取 .research/<name>/child_outputs/ 下所有 Markdown,按预设顺序聚合为初版主文档(例如 .research/<name>/final_report.md)。

  1. 解读聚合结果并设计结构

- 通读 .research/<name>/final_report.md 与关键子输出。 - 设计精修报告章节大纲与"素材映射"(例如 .research/<name>/polish_outline.md),明确目标受众、章节顺序与每章核心论点。

  1. 分章精修与出稿

- 新建精修稿(例如 .research/<name>/polished_report.md),按大纲逐章撰写;每写完一章立刻自查事实、引用与语言要求,必要时回溯子稿核实。 - 避免一次性全篇重写;坚持"按章迭代"以维持一致性并降低遗漏风险,同时记录每章亮点、问题与处理方式。 - 对重复信息、引用格式、待确认条目做统一整理,同时保留核心事实与量化数据。

  1. 落地交付

- 确认精修稿满足交付标准(结构完整、语气统一、引用准确),以该成品作为对外报告。 - 最终交付物必须落地为独立文件(位于 .research/<name>/);通过提供文件路径与必要摘要向用户回报,禁止在聊天中贴出完整成稿。 - 在最终答复中概述核心结论与可执行建议;必要时补充待确认事项的跟进方式。 - 不对外附带中间稿或内部笔记,确保用户看到的是高质量成品。

注意事项

  • 保持流程幂等:每次运行都生成新的 .research/<name>/,避免覆盖旧文件。
  • 所有结构化输出必须是合法 UTF-8 文本。
  • 仅在得到授权或确有必要时提升权限;避免滥用权限。
  • 清理临时资源时保持谨慎,确保日志与输出可追溯。
  • 对失败流程给出可降级的说明:抓取类任务至少尝试两次;仍失败则在 Markdown 中新增"失败原因/后续建议"小节,避免聚合阶段出现空白。
  • 缓存优先:通过 skills/MCP 获取的原始资料,先写入 .research/<name>/raw/ 等缓存目录,后续处理优先读取本地缓存以减少重复请求。
  • 先完整理解再总结:总结/提炼前先处理完整原文,不得机械截取固定长度(例如前 500 字符)。可写脚本做全文解析、提取关键句或生成要点,但不得依赖"硬截断"。
  • 临时目录隔离:中间产物(脚本日志、解析结果、缓存、调试输出等)放在 .research/<name>/tmp/.research/<name>/raw/.research/<name>/cache/ 等子目录,必要时在流程结束后按需清理。
  • 搜索服务优先级:联网操作优先使用已安装 skills;若需要 MCP,先查看可用 MCP 工具,并优先选择 firecrawl,其次 exa;缺少 MCP 时再退回 WebFetch/WebSearch。
  • MCP 参数与输出控制:对返回可能过大的工具,避免请求"原始全文"类字段导致响应膨胀;必要时分段抽取、先列目录后按需深入。
  • 图像检索:若 MCP 支持图像搜索/描述,除非用户明确要求"仅纯文本",否则开启并将图像线索与文本证据一起呈现。

Claude Code 非交互模式参考

基本用法

# 基本非交互调用
claude -p "Your prompt here"

# 指定允许的工具(无需人工确认)
claude -p "Your prompt" --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash"

# JSON 格式输出(便于脚本解析)
claude -p "Your prompt" --output-format json

# 流式 JSON 输出
claude -p "Your prompt" --output-format stream-json

# 继续上一次对话
claude -p "Follow up question" --continue

# 继续指定会话
claude -p "Follow up" --resume <session_id>

子进程调度模板

#!/bin/bash
# 子进程调度示例

prompt_file="$1"
output_file="$2"
log_file="$3"

# 读取 prompt 并执行
timeout 600 claude -p "$(cat "$prompt_file")" \
    --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep,WebFetch,WebSearch,mcp__firecrawl__firecrawl_scrape,mcp__firecrawl__firecrawl_search,mcp__firecrawl__firecrawl_map" \
    --output-format json \
    2>&1 | tee "$log_file" > "$output_file"

exit_code=${PIPESTATUS[0]}
echo "Exit code: $exit_code" >> "$log_file"

并行执行示例

#!/bin/bash
# 并行执行多个子任务

max_parallel=8
research_dir=".research/$name"

# 使用 GNU Parallel(推荐)
cat "$research_dir/tasks.txt" | parallel -j $max_parallel \
    "timeout 600 claude -p \"\$(cat $research_dir/prompts/{}.md)\" \
    --allowedTools 'Read,Write,Edit,Bash,WebFetch,WebSearch' \
    --output-format json > $research_dir/child_outputs/{}.json 2>&1"

# 或使用后台任务
for task_id in $(cat "$research_dir/task_ids.txt"); do
    (
        timeout 600 claude -p "$(cat "$research_dir/prompts/$task_id.md")" \
            --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash,WebFetch,WebSearch" \
            --output-format json \
            > "$research_dir/child_outputs/$task_id.json" 2>&1
    ) &

    # 控制并行数量
    while [ $(jobs -r | wc -l) -ge $max_parallel ]; do
        sleep 1
    done
done

wait  # 等待所有后台任务完成

通用经验与最佳实践

  • 先验证环境假设:写调度脚本前用 realpath/test -d 等确认关键路径(如 venv、资源目录)存在;必要时用 dirname "$0" 推导仓库根路径并通过参数传入,避免硬编码。
  • 让提取逻辑可配置:不要假设网页共享同一 DOM;解析脚本提供可配置选择器/边界条件/可读性解析器,跨站点复用时只需改配置。
  • 先小规模跑通再并行:全面并行前先串行跑 1–2 个子目标验证 agent 配置、skills/MCP 工具链与输出路径;确认链路稳定后再提高并发,避免"起飞后看不清错误"。
  • 分层日志便于追溯:调度器写 .research/<name>/dispatcher.log;子任务单独写 .research/<name>/logs/<id>.log,失败时直接 tail 对应日志定位 MCP/调用细节。
  • 失败隔离与重试:并行失败时先记录失败 ID 与日志,优先对单个失败任务重试;可维护 failed_ids 列表并在收尾阶段统一提示后续建议。
  • 避免重复抓取:重试前先检查 .research/<name>/child_outputs/<id>.md 是否已合法存在;存在则跳过,减少配额消耗与重复访问。
  • 终审与润色:交付前必须审阅聚合与精修稿是否满足语言要求(例如要求中文则全程中文),并核对引用与数据点与源文件一致;润色时不丢失关键事实与量化信息,让成品具备洞察而非堆事实。
  • 引用就地呈现:每条要点后直接用 Markdown 链接给来源(例如 [来源](https://example.com)),避免把链接集中到段尾,便于即时查证。
  • 覆盖率校验脚本:批量生成后用轻量脚本统计缺失条目、空字段或标签数量,确保问题在报告前被发现并补救。
  • 对子进程做边界约束:在子 prompt 中明确可访问范围(仅指定 URL/目录)与可用工具,降低越界与重复抓取风险,让流程在任意站点都安全可控。

思考与写作指南

先思考再动手:追求有深度、有独立思考、超出预期的洞见(但不要在回答里提到"惊喜");揣摩用户为什么会问这个问题、背后的假设是什么、有没有更本质的问法;同时明确你的答案应满足的成功标准,再围绕标准组织内容。

保持协作:你的目标不是机械执行指令、也不是在信息不足时强行给出确定答案;而是与用户共同推进,逐步逼近更好的问题与更可靠的结论。

写作风格要求:

  • 不滥用 bullet points,把它们尽量限制在 top level;能用自然语言段落就用段落。
  • 除非直接引用,否则不使用引号。
  • 写作时保持亲切、深入浅出、理性克制的语气。

执行本技能时,在每一步输出清晰的决策与进度日志。

交付前自检清单

在提交最终报告前,必须核对以下清单:

目录结构检查

  • .research/<name>/ 目录已创建
  • logs/dispatcher.log 包含完整执行记录(非事后补写)
  • raw/ 目录包含原始搜索/抓取结果
  • 子目标 ≥3 时:prompts/child_outputs/ 目录存在且有内容

流程合规检查

  • 摸底阶段展示了真实样本(非凭经验推测)
  • 用户明确确认后才开始执行(除非用户说"直接执行")
  • 子目标 ≥3 时启动了 claude -p 子进程
  • 日志实时记录,而非事后补写

报告质量检查

  • 报告是"分章节、多轮整合"产出,非一次性生成
  • 每条关键结论有可追溯的引用来源
  • 引用链接实际访问过(非搜索结果推测)
  • 报告已落地为独立文件,未在聊天中贴出完整成稿

快速失败检查

如有以下情况,应在报告中明确说明:

  • 部分子任务失败/超时:记录失败 ID 和原因
  • 数据源受限/不可访问:记录尝试过的替代方案
  • 信息不完整:标注待确认事项和跟进建议

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

29.03%
按下载量换算251

Gemini CLI

20.75%
按下载量换算179

Antigravity

18.74%
按下载量换算162

OpenCode

10.97%
按下载量换算95

Codex

7.1%
按下载量换算61

Cursor

3.33%
按下载量换算29

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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