Token导航 LogoToken导航

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 45,111。

总安装 870周安装 37GitHub Stars 323下载 305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-research(深入研究)
来源仓库:https://github.com/pedronauck/skills
仓库路径:skills/deep-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/pedronauck/skills --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。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/pedronauck/skills --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 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。

安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

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/pedronauck/skills --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/pedronauck/skills --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?

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-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 870 次,近一周安装 37 次,下载 305 次,GitHub 323 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。

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-research

深入研究 · 本页

870323调用外部服务未明确有提醒

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 Research

This skill provides a systematic approach to researching and analyzing the codebase and external dependencies. It is designed to be used before starting complex implementation tasks.

<critical_tools> You MUST strictly follow the rules defined in the project's command guides.

  1. Local Code Discovery

- REQUIRED SUB-SKILL: Use codebase_search for local code discovery. - MANDATORY: Use codebase_search for local code discovery.

  1. Sourcebot (External Search)

- Reference: .claude/commands/sourcebot.md - MANDATORY: Use Sourcebot (5-7 times) for EXTERNAL libraries/frameworks only. - NEVER use it for local code. - Workflow: list_repos -> Identify ID -> search_code with filterByRepoIds.

  1. Pal MCP Toolkit (Architecture Analysis)

- Reference: .claude/commands/pal.md (unified Pal skill) - MANDATORY: Use pal skill and appropriate Pal MCP tools before complex tasks. - Available Tools: mcp__zen__analyze, mcp__zen__debug, mcp__zen__planner, mcp__zen__refactor, mcp__zen__codereview, mcp__zen__tracer - Scope: Architecture, Quality, Performance, Security, Tech Debt. - CRITICAL ENFORCEMENT: - YOU MUST ALWAYS complete ALL THE STEPS when using any Pal MCP tool. - NEVER stop in the middle of the steps. - If you don't complete the steps until next_step_required: false, YOUR TASK WILL BE INVALIDATED. - NO EXCEPTIONS. - MODEL REQUIREMENT: - MANDATORY: Always use model: "anthropic/claude-opus-4.6" for ALL Pal MCP tool calls. - NEVER use any other model when calling Pal MCP tools.

  1. Context7 & Perplexity (External Knowledge)

- Reference: .claude/commands/perplexity.md - Context7: Use for 3rd party libraries NOT in Sourcebot. Resolve ID -> Get Docs. - Perplexity: Use for ANY broad research, latest docs, or debugging. </critical_tools>

<research_strategy> MANDATORY: You MUST use your tools for EVERY research task. NO EXCEPTIONS.

  1. Understand the Request: Identify the specific task, goal, or question.
  2. Internal Discovery:

- REQUIRED SUB-SKILL: Use codebase_search for local code discovery. - Search for relevant local code concepts, patterns, and files using natural language. - Identify existing architectural patterns. - Use codebase_search to search specific areas.

  1. External Research (Sourcebot):

- If the task involves external libraries, search for their usage patterns and docs using Sourcebot.

  1. External Knowledge (Context7 & Perplexity):

- Use Context7 for libraries not in Sourcebot. - Use Perplexity for broad research or debugging.

  1. Deep Analysis (Pal Analyze):

- Run the zen_analyze tool to get a comprehensive view of the architecture, risks, and quality. - Complete the analysis loop.

  1. Synthesize: Combine findings from all sources into the final report. </research_strategy>

<quality_standards>

  • MANDATORY: Use tools extensively before answering.
  • Conciseness: Keep summaries high-signal and low-noise.
  • Authoritative: Prioritize findings from the codebase and official documentation (via Sourcebot/Context7).
  • No Hallucinations: NEVER include information not found via tools.
  • Direct Output: Do NOT create files. Return the report directly in the chat. </quality_standards>

<output_format> Return a SINGLE comprehensive message with the following structure:

Deep Analysis Report: [Topic]

1. Context Summary

[Concise summary of what was found in the local codebase, including key files and architectural patterns]

2. External Insights

[Relevant patterns, best practices, or documentation found for external libraries]

3. Deep Analysis Findings

[Insights on Architecture, Security, Performance, and Tech Debt derived from Pal Analyze]

4. Implementation Plan / Recommendations

[Concrete next steps, solution design, or answer to the user's request]

5. Relevant Files

[List of absolute paths to the most important files discovered during research] </output_format>

平台分布

Codex

31.7%
按下载量换算97

Claude

31.39%
按下载量换算96

Cursor

20.64%
按下载量换算63

Gemini CLI

9.28%
按下载量换算28

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。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