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Agent Skill · 研究检索

web-research(网络研究)

web-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。

web-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,权限为执行命令;许可证为 MIT,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 3,202。

总安装 47,040周安装 2,045GitHub Stars 22,021下载 16,480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:web-research(网络研究)
来源仓库:https://github.com/langchain-ai/deepagents
仓库路径:skills/web-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill web-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/langchain-ai/deepagents --skill web-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。

通过委托子代理、综合调查结果并生成引用的报告来协调多源网络研究。

将研究问题分解为 2-5 个不同的子主题,创建研究计划文件,并并行生成最多 3 个子代理以进行高效调查 每个子代理对每个子主题执行 3-5 次 Web 搜索,并将结果写入包含关键事实、引用和源 URL 的本地文件 通过阅读本地调查结果文件、整合跨子主题的见解以及在最终响应中直接引用来源来综合结果 通过灵活的规划和基于结构化文件的通信,支持简单的事实调查、比较分析和复杂的多角度调查

来源仓库内路径:skills/web-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/langchain-ai/deepagents --skill web-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

    它需要执行命令,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

web-research 怎么安装?

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

web-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。

web-research 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill web-research;npx skills add langchain-ai/deepagents --skill "web-research" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

web-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。

web-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 47,040 次,近一周安装 2,045 次,下载 16,480 次,GitHub 22,021 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。

web-research 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。
  • 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。
  • 来源仓库有 22,021 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
web-research

网络研究 · 本页

47,04022,021执行命令MIT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

Web Research Skill

Research Process

Step 1: Create and Save Research Plan

Before delegating to subagents, you MUST:

  1. Create a research folder - Organize all research files in a dedicated folder relative to the current working directory: mkdir research_[topic_name] This keeps files organized and prevents clutter in the working directory.
  2. Analyze the research question - Break it down into distinct, non-overlapping subtopics
  3. Write a research plan file - Use the write_file tool to create research_[topic_name]/research_plan.md containing:

- The main research question - 2-5 specific subtopics to investigate - Expected information from each subtopic - How results will be synthesized

Planning Guidelines:

  • Simple fact-finding: 1-2 subtopics
  • Comparative analysis: 1 subtopic per comparison element (max 3)
  • Complex investigations: 3-5 subtopics

Step 2: Delegate to Research Subagents

For each subtopic in your plan:

  1. Use the task tool to spawn a research subagent with:

- Clear, specific research question (no acronyms) - Instructions to write findings to a file: research_[topic_name]/findings_[subtopic].md - Budget: 3-5 web searches maximum

  1. Run up to 3 subagents in parallel for efficient research

Subagent Instructions Template:

Research [SPECIFIC TOPIC]. Use the web_search tool to gather information.
After completing your research, use write_file to save your findings to research_[topic_name]/findings_[subtopic].md.
Include key facts, relevant quotes, and source URLs.
Use 3-5 web searches maximum.

Step 3: Synthesize Findings

After all subagents complete:

  1. Review the findings files that were saved locally:

- First run list_files research_[topic_name] to see what files were created - Then use read_file with the file paths (e.g., research_[topic_name]/findings_*.md) - Important: Use read_file for LOCAL files only, not URLs

  1. Synthesize the information - Create a comprehensive response that:

- Directly answers the original question - Integrates insights from all subtopics - Cites specific sources with URLs (from the findings files) - Identifies any gaps or limitations

  1. Write final report (optional) - Use write_file to create research_[topic_name]/research_report.md if requested

Note: If you need to fetch additional information from URLs, use the fetch_url tool, not read_file.

Best Practices

  • Plan before delegating - Always write research_plan.md first
  • Clear subtopics - Ensure each subagent has distinct, non-overlapping scope
  • File-based communication - Have subagents save findings to files, not return them directly
  • Systematic synthesis - Read all findings files before creating final response
  • Stop appropriately - Don't over-research; 3-5 searches per subtopic is usually sufficient

平台分布

Claude Code

29.94%
按下载量换算4,934

OpenCode

22.1%
按下载量换算3,642

Codex

16.26%
按下载量换算2,680

Gemini CLI

11.33%
按下载量换算1,867

Cursor

7.59%
按下载量换算1,251

Antigravity

3.7%
按下载量换算610

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill web-research;npx skills add langchain-ai/deepagents --skill "web-research" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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