Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

deep-insight(深刻的洞察力)

deep-insight 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-insight 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,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 68,490。

总安装 233周安装 10GitHub Stars 公开资料未说明下载 82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
unknown

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-insight(深刻的洞察力)
来源仓库:https://github.com/hoangvantuan/claude-plugin
仓库路径:skills/deep-insight
安装命令:
npx skills add https://github.com/hoangvantuan/claude-plugin --skill deep-insight
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/hoangvantuan/claude-plugin --skill deep-insight

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。

通过观察、分析与提炼三阶段循环,深入理解任意复杂问题本质。每次循环深化一层认知,从现象到机制再到核心原理。输出聚焦于支配性原则而非简单总结,助力决策与行动转化。适用于战略思考、产品设计与跨领域知识迁移场景。deep-insight 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/deep-insight

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/hoangvantuan/claude-plugin --skill deep-insigh…;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

    它需要需要联网,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-insight 怎么安装?

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

deep-insight 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-insight 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

deep-insight 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

deep-insight 用的人多吗?

公开数据是累计安装 233 次,近一周安装 10 次,下载 82 次。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-insight 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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-insight

深刻的洞察力 · 本页

233—需要联网未明确有提醒

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

Deep Insight — Quan sát · Phân tích · Đúc kết

Skill giúp hiểu sâu bất kỳ vấn đề nào thông qua chu trình ba bước tư duy:

BướcBản chấtMục tiêu
Quan sátThu thập đa chiềuThấy đủ — không bỏ sót
Phân tíchTách lớp, tìm liên kếtThấy rõ — cơ chế vận hành
Đúc kếtRút cốt lõi, nguyên lý hóaThấy sâu — nắm bản chất

Ba bước này là chu trình lặp, không tuyến tính. Mỗi vòng lặp đi sâu hơn vòng trước.

Nguyên tắc vàng: Đúc kết không phải tóm tắt. Tóm tắt là rút gọn thông tin. Đúc kết là tìm ra cái lõi chi phối tất cả những cái khác — thứ mà khi nắm được, mọi thứ còn lại tự sáng tỏ.

Nguyên tắc giải thích sâu

Phân tích giỏi mà giải thích dở thì user không được lợi gì. Mọi output phải tuân theo 4 nguyên tắc:

  1. Từ quen → lạ — Mỗi khái niệm mới phải neo vào thứ user đã biết. Bắt đầu bằng ví dụ đời thường, rồi mới dẫn đến khái niệm trừu tượng. Lý do: não xử lý thông tin mới bằng cách gắn vào schema có sẵn.
  2. Ẩn dụ bắt buộc — Mỗi insight trừu tượng cần ít nhất 1 ẩn dụ hoặc phép so sánh cụ thể. Ẩn dụ tốt = user "thấy" được cơ chế vận hành thay vì chỉ "đọc" mô tả.
  3. Giải thích "tại sao" trước "là gì" — Không liệt kê kết luận. Dẫn dắt user qua quá trình suy luận: vấn đề → manh mối → kết nối → insight. User hiểu logic dẫn đến kết luận sẽ nhớ lâu hơn.
  4. Nhiều chiều = nhiều góc nhìn user — Không chỉ phân tích đa chiều cho mình, mà trình bày đa chiều cho user: "Nếu bạn là X, bạn sẽ thấy... Nếu nhìn từ góc Y, lại thấy..." — giúp user tự xây dựng mental model đa diện.

Failure modes cần tránh:

  • Tóm tắt giả đúc kết — Liệt kê ý chính rồi gọi là "cốt lõi". Nếu bỏ 1 ý mà hệ thống không sụp → chưa tìm được lõi.
  • Phân tích thiếu dữ liệu — Vào phân tích khi chưa quan sát đủ rộng → kết luận phiến diện.
  • Sơ đồ mục lục — Mind map chỉ liệt kê, không thể hiện nhân quả hay tương tác → không giúp hiểu vận hành.
  • Đúc kết bị động — Đọc nhiều rồi chờ "ngộ" thay vì chủ động hỏi "cái gì chi phối tất cả?"
  • Thiếu hành động — Hiểu sâu mà không biết phải làm gì tiếp = chưa đúc kết xong.

References — đọc khi cần

Khi cầnĐọc
Nền tảng triết học (ba gốc, nhân-duyên-quả)references/framework-foundation.md
Kỹ thuật quan sát chi tiếtreferences/observation-guide.md
Patterns phân tích (tách lớp, nhân quả, tương tác)references/analysis-patterns.md
Phương pháp đúc kết & sơ đồ hóareferences/synthesis-methods.md
Template outputreferences/output-template.md

Quy trình thực hiện

Bước 0: Xác định đầu vào

Cần 3 thông tin. Chỉ hỏi những gì user chưa cung cấp, gộp 1 lần hỏi:

  1. Chủ đề / vấn đề cần hiểu sâu là gì?
  2. Tài liệu đầu vào? — files, URLs, hoặc kiến thức user đã có
  3. Mục đích hiểu sâu để làm gì? — ra quyết định, dạy người khác, viết bài, giải quyết vấn đề...

Nếu user đã cung cấp đủ → vào thẳng Bước 1. Khi user không có tài liệu → dùng research (WebSearch, deep-research) làm nguồn chính.

Bước 1: QUAN SÁT — Thu thập đa chiều

Mục tiêu: Thấy đủ — nhìn vấn đề từ nhiều góc, không bỏ sót chiều quan trọng.

1.1. Đọc & tiêu hóa tài liệu đầu vào

  • Đọc toàn bộ tài liệu user cung cấp
  • Ghi nhận: ý chính, thuật ngữ, mâu thuẫn, khoảng trống thông tin

1.2. Quan sát đa chiều — Nhìn vấn đề từ ≥5 góc:

Chiều quan sátCâu hỏi bề mặtCâu hỏi đào sâu
Từ trên (tổng quan)Vấn đề này nằm trong hệ thống lớn nào?Nếu bỏ vấn đề này ra, hệ thống lớn hơn bị ảnh hưởng gì? Mức nào?
Từ dưới (nền tảng)Cái gì làm nền, làm gốc cho vấn đề này?Nền tảng đó hình thành từ đâu? Có thể thay nền khác không?
Từ trong (cơ chế)Bên trong nó vận hành như thế nào?Thành phần nào bỏ đi thì hệ thống sụp? Thành phần nào chỉ là phụ trợ?
Từ ngoài (bối cảnh)Môi trường xung quanh ảnh hưởng ra sao?Thay đổi 1 yếu tố bên ngoài → bên trong phản ứng thế nào? Có ngưỡng đột biến không?
Theo thời gianNó thay đổi thế nào theo thời gian?Nhân quả gần (tức thì) vs. xa (tích lũy) là gì? Xu hướng đang tăng tốc hay chậm lại?
Liên đớiVấn đề tương tự ở lĩnh vực khác vận hành ra sao?Cùng nguyên lý gốc hay chỉ giống bề ngoài? Pattern chung là gì?

1.3. Research bổ sung (nếu cần)

  • Khi phát hiện khoảng trống thông tin → research thêm từ nguồn uy tín
  • Có thể sử dụng skill deep-research nếu cần nghiên cứu chuyên sâu
  • Có thể dùng WebSearch / WebFetch cho tra cứu nhanh
  • Ưu tiên: sách, nghiên cứu học thuật, chuyên gia uy tín trong lĩnh vực

Output: Bản ghi quan sát theo từng chiều, đánh dấu mâu thuẫn và khoảng trống.

Bước 2: PHÂN TÍCH — Tách lớp, tìm liên kết

Mục tiêu: Thấy rõ — hiểu cơ chế vận hành, mối quan hệ nhân quả.

2.1. Tách lớp & giải thích lớp — 4 tầng: Hiện tượng → Cơ chế → Nguyên nhân → Gốc rễ. Chi tiết & ví dụ: đọc references/analysis-patterns.md mục "Tách lớp".

Khi trình bày mỗi lớp cho user:

  • Bắt đầu từ lớp user đang thấy (hiện tượng) → dẫn dắt xuống sâu hơn. Không nhảy thẳng vào gốc rễ.
  • Mỗi lớp cần câu cầu nối: "Hiện tượng này xảy ra vì bên dưới có cơ chế X..." → "Cơ chế X tồn tại bởi nguyên nhân Y..." — user phải thấy logic nối lớp này sang lớp kia.
  • Mỗi lớp trừu tượng cần 1 ví dụ cụ thể — nếu nói "feedback loop tự tăng cường", phải chỉ ra loop đó hoạt động như thế nào trong bối cảnh cụ thể đang phân tích.

2.2. Phân tích nhân quả — Theo chuỗi Nhân + Duyên = Quả. Luôn phân biệt nhân quả gần vs. nhân quả xa. Chi tiết: đọc references/analysis-patterns.md mục "Phân tích Nhân quả" và references/framework-foundation.md mục "Nhân - Duyên - Quả".

2.3. Phân tích tương tác — Các thành phần ảnh hưởng lẫn nhau thế nào:

  • Vẽ sơ đồ tương tác (dùng Mermaid nếu phù hợp)
  • Tìm feedback loops (vòng lặp tự tăng cường hoặc tự triệt tiêu)
  • Nhận diện điểm leverage (can thiệp ít nhưng ảnh hưởng lớn)

2.4. Quan sát liên đới — So sánh với vấn đề tương tự:

  • Lĩnh vực khác có vấn đề tương tự không?
  • Cùng nguyên lý hay khác?
  • Rút ra pattern chung

Output: Sơ đồ tách lớp, chuỗi nhân quả, sơ đồ tương tác.

Bước 3: ĐÚC KẾT — Rút cốt lõi, nguyên lý hóa

Mục tiêu: Thấy sâu — nắm bản chất, biến thành nguyên lý có thể truyền đạt.

Đây là bước khó nhất — đòi hỏi tác ý (chủ động đặt câu hỏi), không thể làm bị động.

3.1. Tìm LÕI — Trả lời câu hỏi trung tâm:

"Trong tất cả những gì đã quan sát và phân tích, cái gì chi phối những cái khác?"

Chi tiết 3 phương pháp tìm lõi ("Bỏ đi thử", "Giao nhau", "Câu hỏi đệ quy"): đọc references/synthesis-methods.md.

3.2. Nguyên lý hóa & truyền đạt — Biến insight thành dạng user thực sự tiêu hóa được:

  • Câu cốt lõi (1 dòng) — Diễn đạt đơn giản nhất có thể, người không chuyên cũng hiểu.
  • Ẩn dụ minh họa — So sánh với thứ quen thuộc trong đời thường để user "thấy" cơ chế vận hành.
  • "Điều này có nghĩa là..." — Chuyển từ nguyên lý trừu tượng → hệ quả cụ thể mà user quan tâm. Trả lời: nếu hiểu được điều này, user sẽ làm khác đi như thế nào?
  • Kiểm chứng — Test bằng 3 câu hỏi kiểm tra nhân quả (đọc references/framework-foundation.md mục "Ba câu hỏi kiểm tra nhân quả").

3.3. Sơ đồ hóa — Sơ đồ phải thể hiện sự vận hành (cái gì dẫn đến cái gì), không chỉ liệt kê. Dùng Mermaid flowchart/mindmap. Chi tiết: đọc references/synthesis-methods.md mục "Sơ đồ hóa".

3.4. Kiểm tra chất lượng đúc kết — 5 tiêu chí (chi tiết: references/synthesis-methods.md mục "Kiểm tra chất lượng"):

  • Cốt lõi: Đã tìm được cái chi phối tất cả?
  • Giải thích lực: Nguyên lý giải thích được bao nhiêu hiện tượng? (1-5)
  • Dự đoán lực: Dự đoán được điều mới? (1-5)
  • Truyền đạt: Người khác hiểu trong 2 phút? (1-5)
  • Hành động: Biết phải làm gì tiếp?

Tiêu chí dừng: Nếu Cốt lõi = Có, Hành động = Có, và trung bình Giải thích + Dự đoán + Truyền đạt ≥ 3/5 → đúc kết đạt. Nếu chưa → quay lại Bước 1 hoặc 2 bổ sung, tối đa 2 vòng lặp.

Format output

Dùng template mặc định từ references/output-template.md. Tuỳ mục đích user có thể điều chỉnh cấu trúc, nhưng giữ nguyên 3 phần chính: Quan sát → Phân tích → Đúc kết.

Lưu report

Sau khi hoàn thành, lưu output vào:

{CWD}/deep-insight/{topic-slug}-{YYMMDD}.md

Tạo thư mục {CWD}/deep-insight/ nếu chưa tồn tại. Thông báo đường dẫn file cho user.

平台分布

Codex

39.8%
按下载量换算33

Claude

28.45%
按下载量换算23

Cursor

20.77%
按下载量换算17

Gemini CLI

8.95%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills