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Agent Skill · 研究检索

deep-research(深入研究)

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。

deep-research 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 70,176。

总安装 212周安装 9GitHub Stars 2下载 74核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

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/bsamiee/parametric_forge
仓库路径:skills/deep-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/bsamiee/parametric_forge --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/bsamiee/parametric_forge --skill deep-research

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

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。它主要用于研究检索场景,通过并行代理调度实现全面主题研究。

可通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用该技能。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操作。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。

来源仓库内路径:skills/deep-research

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/bsamiee/parametric_forge --skill deep-research;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

deep-research 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/bsamiee/parametric_forge --skill deep-research。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

deep-research 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

deep-research 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。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。

deep-research 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

deep-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 212 次,近一周安装 9 次,下载 74 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

deep-research 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
deep-research

深入研究 · 本页

2122调用外部服务MIT未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

[H1][DEEP-RESEARCH]

Dictum: *Iterative dispatch with inter-round critique maximizes research coverage.*

Conduct comprehensive topic research via parallel agent dispatch.

Workflow:

  1. §ORIENT — Execute 3 Exa searches via exa-tools skill, map landscape, extract facets
  2. §ROUND_1 — Dispatch 6-10 agents for breadth coverage via parallel-dispatch skill
  3. §CRITIQUE_1 — Filter findings, retain quality, build skeleton with gaps
  4. §ROUND_2 — Dispatch 6-10 agents to flesh out skeleton
  5. §CRITIQUE_2 — Synthesize holistically, deduplicate, produce final output

Dependencies:

  • exa-tools — Web search and code context queries
  • parallel-dispatch — Agent orchestration mechanics

Input:

  • Topic: Domain to research
  • OutputPath: Target file path (passed by invoking command, default: report.md)
  • Constraints: Context, scaffold, style from invoking skill

[CRITICAL]:

  • [ALWAYS] Main agent writes to OutputPath only—no other files.
  • [ALWAYS] Sub-agents RETURN structured text—main agent is sole file writer.
  • [NEVER] Sub-agents use Write, Edit, Bash, or create any files.

[1][ORIENT]

Dictum: *Initial queries map landscape before dispatch.*

Main agent executes exactly 3 Exa searches via exa-tools skill; these map topic structure.

Map domain landscape; identify facets for agent assignment. Produce facet list (6-10 independent research areas) for Round 1.

[IMPORTANT]:

  • [ALWAYS] Execute 3 Exa searches via exa-tools skill before dispatch.
  • [ALWAYS] Extract facet boundaries from results.
  • [NEVER] Dispatch before orient completes.

[2][ROUND_1]

Dictum: *Breadth via parallel dispatch—6-10 agents exploring independent facets.*

Dispatch 6-10 sub-agents via parallel-dispatch. Assign each agent unique scope from orient facets.

Agent Count: Scale by task complexity (default: 8).

Agent Prompt:

Scope: [Specific facet from orient]
Objective: Research this facet comprehensively
Output: Return structured text (CRITICAL → FINDINGS → SOURCES)
Context: [Topic background, constraints]
Constraint: DO NOT write files—return text only

[CRITICAL]:

  • [ALWAYS] Dispatch ALL agents in ONE message block.
  • [ALWAYS] Include "DO NOT write files" constraint in every agent prompt.
  • [NEVER] Create overlapping scopes.

[3][CRITIQUE_1]

Dictum: *Main agent builds skeleton—retains quality, identifies gaps.*

Main agent (NOT sub-agent) processes Round 1 outputs.

[INDEX][ACTION][CRITERIA]
[1]RemoveLacks focus, duplicates content, missing sources, pre-2024, fails quality
[2]RetainAddresses topic, includes sources, dates 2024-2025, converges across agents

Skeleton: Build from retained → [Domain N]: [findings] + Gaps: + Depth-Targets:

[CRITICAL] Skeleton is first corpus—Round 2 fleshes it out.


[4][ROUND_2]

Dictum: *Depth via parallel dispatch—same agent count, focused on skeleton gaps.*

Dispatch 6-10 sub-agents (same count as Round 1) via parallel-dispatch.

Agent Assignment:

[INDEX][TYPE][PURPOSE][COUNT]
[1]FocusedSpecific gaps from skeleton4-6
[2]WideBroader context for areas2-4

Agent Prompt:

Scope: [Gap or depth-target from skeleton]
Objective: [Focused: fill gap | Wide: broaden context]
Output: Return structured text (CRITICAL → FINDINGS → SOURCES)
Context: [Skeleton content—build on, don't repeat]
Prior: [Relevant Round 1 findings]
Constraint: DO NOT write files—return text only

[CRITICAL]:

  • [ALWAYS] Same agent count as Round 1.
  • [ALWAYS] Include skeleton context.
  • [ALWAYS] Include "DO NOT write files" constraint in every agent prompt.

[5][CRITIQUE_2]

Dictum: *Main agent synthesizes holistically—final corpus for downstream use.*

Main agent (NOT sub-agent) compiles final research output and writes to OutputPath.

Integrate: Merge Round 2 → skeleton. Cross-reference rounds. Resolve conflicts (prioritize sourced, current, convergent).

Filter: Remove duplicates, out-of-scope content, superseded items, unresolved conflicts.

Write: Single file to OutputPath with structure:

  • ## [1][FINDINGS] — Synthesized research by domain
  • ## [2][CONFIDENCE] — High (convergent) | Medium (single-source) | Low (gaps)
  • ## [3][SOURCES] — All sources with attribution

[6][VALIDATION]

Dictum: *Gates prevent incomplete synthesis.*

[VERIFY]:

  • Orient: 3 Exa searches executed via exa-tools skill
  • Round 1: 6-10 agents in ONE message, all returned text (no file writes)
  • Critique 1: Skeleton built, gaps identified
  • Round 2: Same count, focused on skeleton, all returned text (no file writes)
  • Critique 2: Final synthesis, duplicates removed
  • Single file written to OutputPath by main agent only

平台分布

OpenCode

25.36%
按下载量换算19

Antigravity

24.75%
按下载量换算18

Claude Code

18.83%
按下载量换算14

Codex

13.42%
按下载量换算10

windsurf

7.92%
按下载量换算6

Gemini CLI

3.78%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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