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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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 56,028。

总安装 465周安装 19GitHub Stars 2下载 150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/mhagrelius/dotfiles
仓库路径:skills/deep-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/mhagrelius/dotfiles --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/mhagrelius/dotfiles --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。适用于深度研究、数据分析和信息整合等研究检索类任务。通过关键词、任务场景或来源线索进行快速定位和结果筛选。

安装命令:npx skills add https://github.com/mhagrelius/dotfiles --skill deep-research 建议确认权限范围和维护状态,注意是否会触发联网或文件读写操作。

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/mhagrelius/dotfiles --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/mhagrelius/dotfiles --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 465 次,近一周安装 19 次,下载 150 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。

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

4652调用外部服务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

Deep Research

Autonomous multi-agent research system. Dispatches parallel sub-agents, stores findings to files, synthesizes into briefs or reports.

Core principle: Planning → Parallel research agents → File-based findings → Synthesis = high quality research with minimal context usage.

When to Use

digraph when_to_use {
    "User requests research?" [shape=diamond];
    "Quick factual lookup?" [shape=diamond];
    "Use single search tool directly" [shape=box];
    "Multiple sources or synthesis needed?" [shape=diamond];
    "deep-research" [shape=box];

    "User requests research?" -> "Quick factual lookup?" [label="yes"];
    "Quick factual lookup?" -> "Use single search tool directly" [label="yes"];
    "Quick factual lookup?" -> "Multiple sources or synthesis needed?" [label="no"];
    "Multiple sources or synthesis needed?" -> "deep-research" [label="yes"];
}

Use for: Technical research, domain knowledge, market analysis, architectural patterns, comparing approaches, learning complex topics

Don't use for: Single fact lookups, specific URL fetches, questions answerable in one search

The Process

digraph process {
    rankdir=TB;

    "Create research directory in scratchpad" -> "Dispatch Query Analyzer agent";
    "Dispatch Query Analyzer agent" -> "Analyzer writes research-plan.md";
    "Analyzer writes research-plan.md" -> "Read plan, dispatch N Research agents IN PARALLEL";
    "Read plan, dispatch N Research agents IN PARALLEL" -> "Each agent writes findings-{thread}.md";
    "Each agent writes findings-{thread}.md" -> "Wait for all agents";
    "Wait for all agents" -> "Dispatch Synthesizer agent";
    "Dispatch Synthesizer agent" -> "Synthesizer reads all findings, writes final-output.md";
    "Synthesizer reads all findings, writes final-output.md" -> "Read final output, present summary to user";
}

Quick Reference

Phase 1: Planning (Query Analyzer Agent)

Uses ./query-analyzer-prompt.md. Writes research-plan.md containing:

  • Query type: technical | domain | hybrid
  • Complexity: simple (2-3 agents) | moderate (3-4) | complex (5-6)
  • Research threads with source recommendations
  • Output format recommendation: brief | report

Phase 2: Parallel Research

Uses ./research-agent-prompt.md. Each agent:

  1. Invokes exa-search skill for source strategy
  2. Executes searches (Exa-primary, see Source Selection below)
  3. Writes findings-{thread-name}.md

Source Selection:

Query SignalPrimary Source
Code, APIs, librariesmcp__exa__get_code_context_exa
Concepts, analysis, opinionsmcp__exa__web_search_exa
Video explanations neededyt-transcribe skill
Very recent news (< 1 week)WebSearch fallback

Phase 3: Synthesis

Uses ./synthesizer-prompt.md. Reads all findings files, writes final-output.md:

  • Actionable Brief (~300 words): Simple query + clear consensus
  • Structured Report (~1500 words): Complex query or conflicting findings

Agent Dispatch Methods

For complex queries (4+ threads): Use Task tool with subagent_type: "general-purpose" for true sub-agent isolation. Dispatch all research agents in a single message (parallel Task calls).

For simpler queries (2-3 threads): Parallel tool calls within same context is acceptable - make all searches simultaneously, then write findings files.

Either way: research threads must execute in parallel, not sequentially.

File Structure

{scratchpad}/deep-research-{timestamp}/
├── research-plan.md
├── findings-*.md
└── final-output.md

Common Mistakes

MistakeFix
Doing research yourself instead of dispatching agentsAlways use the three-phase architecture
Keeping findings in context instead of filesEach agent MUST write to files
Sequential research agentsDispatch all research agents in PARALLEL
Skipping planning phaseAlways run Query Analyzer first
Using WebSearch as defaultExa is primary; WebSearch only for very recent news

Red Flags - STOP

  • "I'll just do a quick search myself" → Use the full process
  • "I don't need to write files for this" → Files are mandatory
  • "I'll research these topics one at a time" → Parallel dispatch
  • "This is simple, I'll skip planning" → Always plan first

平台分布

Claude Code

28.8%
按下载量换算43

Gemini CLI

22.42%
按下载量换算34

Antigravity

17.65%
按下载量换算26

windsurf

14.32%
按下载量换算21

trae

7.65%
按下载量换算11

OpenCode

3.81%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

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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