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,权限为接触敏感数据;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 39,386。

总安装 1,420周安装 58GitHub Stars 310下载 459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/wshuyi/deep-research
仓库路径:skills/deep-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/wshuyi/deep-research --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/wshuyi/deep-research --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 中快速定位候选结果。它支持基于关键词、任务场景或来源线索进行信息聚合与过滤,适用于研究类工作流。

通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,具体用法需结合原始 README 进一步确认。安装前请核实权限范围、维护状态,并注意是否涉及联网、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/wshuyi/deep-research --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

    它需要接触敏感数据,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/wshuyi/deep-research --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?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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 1,420 次,近一周安装 58 次,下载 459 次,GitHub 310 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

  • 需要接触敏感数据,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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
deep-research

深入研究 · 本页

1,420310接触敏感数据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

Deep Research(深度调研 8 步法)

将用户提出的模糊主题,通过系统化方法转化为高质量、可交付的调研报告。

核心理念

  • 结论来自机制对比,不是「我感觉像」
  • 先钉牢事实,再做推导
  • 资料权威优先:L1 > L2 > L3 > L4
  • 中间结果必须保存,便于回溯和复用

参考文档

文档内容
templates/intermediate-outputs.md中间产物格式模板
templates/comparison-framework.md对比框架模板
templates/fact-card.md事实卡片模板
templates/report-structure.md报告结构模板

工作目录结构

~/Downloads/research/<topic>/
├── 00_问题拆解.md          # Step 0-1 产出
├── 01_资料来源.md          # Step 2 产出
├── 02_事实卡片.md          # Step 3 产出
├── 03_对比框架.md          # Step 4 产出
├── 04_推导过程.md          # Step 6 产出
├── 05.5_校验记录.md        # Step 6.5 产出(独立 Agent 校验)
├── 05_验证记录.md          # Step 7 产出
├── FINAL_调研报告.md       # Step 8 产出
└── raw/                    # 原始资料存档

中间产物格式详见 templates/intermediate-outputs.md


资料分层

层级资料类型可信度
L1官方文档、论文、规范、RFC✅ 高
L2官方博客、技术演讲、白皮书✅ 高
L3权威媒体、专家解读、教程⚠️ 中
L4社区讨论、个人博客、论坛❓ 低

L4 社区来源(产品对比调研必查):GitHub Issues/Discussions、Reddit、Hacker News


执行流程(8 步法)

每步完成后,立即写入对应文件。

Step 0: 问题类型判断

问题类型核心任务侧重维度
概念对比型建立对比框架机制差异、适用边界
决策支持型权衡取舍成本、风险、收益
趋势分析型梳理演进脉络历史、驱动因素、预测
问题诊断型根因分析症状、原因、证据链
知识梳理型系统整理定义、分类、关系

Step 0.5: 时效敏感性判断(BLOCKING)

敏感级别典型领域资料时间窗口
🔴 极高AI/大模型、区块链3-6 个月
🟠 高云服务、前端框架6-12 个月
🟡 中编程语言、数据库1-2 年
🟢 低算法原理、设计模式无限制

🔴 极高敏感领域强制规则:

  1. 搜索时带时间约束(time_range: "month")
  2. 官方源优先(文档、博客、Changelog)
  3. 版本号强制标注(禁止「最新版本支持」)
  4. 超过 6 个月的博客仅作历史参考
  5. 关键信息至少 2 个独立来源确认
  6. 直接访问官方下载页面验证(不依赖搜索缓存)
  7. 搜索产品支持的协议名称(MCP、ACP 等)

Step 1: 问题拆解与边界界定

把模糊主题拆成 2-4 个可调研的子问题,并明确研究对象边界(人群/地域/时间/层级)。

→ 保存:00_问题拆解.md

Step 2: 资料分层与权威锁定

搜索策略(高敏感领域):

  1. 官方源定向搜索(限定官方域名)
  2. 官方下载页面直接验证(BLOCKING)
  3. 协议/功能名称搜索(BLOCKING)
  4. 限时广泛搜索
  5. 版本核实
  6. 社区声音挖掘(GitHub Issues、Reddit)

适用对象核查(BLOCKING):收录资料前必须验证适用对象与研究边界匹配。

→ 保存:01_资料来源.md(持续更新)

Step 3: 事实抽取与证据卡片

把资料转化为可核验事实卡片,区分「官方说的」和「我推测的」。

→ 保存:02_事实卡片.md(持续更新)

Step 4: 建立对比/分析框架

根据问题类型选择固定维度:

  • 通用:目标、机制、输入输出、优劣势、适用场景、成本收益
  • 概念对比:定义、触发方式、执行主体、确定性、资源管理、安全边界
  • 决策支持:实现成本、维护成本、风险、收益、团队能力要求

→ 保存:03_对比框架.md

Step 5: 参照物基准对齐

确保对比各方定义稳定、公认、无歧义。

Step 6: 从事实到结论的推导链

显式写出「事实 → 对照 → 结论」的推导过程,每个结论都能追溯到具体事实。

⚠️ 推导防护:结论不得悄悄升级事实卡片中的确定性层级。

  • 事实卡片写「可能」→ 结论不得写「会」
  • 事实卡片写「理论上」→ 结论不得写「实际上」
  • 事实卡片 A 说「只有 X 被禁」+ 事实卡片 B 说「Y 可能受影响」→ 结论不得写「X 和 Y 都被禁了」
  • 自检:写完每条结论后,回溯引用的事实卡片,确认确定性层级是否一致

→ 保存:04_推导过程.md

Step 6.5: 独立 Agent 校验(BLOCKING)

时机:事实卡片 + 推导过程完成后,写最终报告前。

原则:遵循 CLAUDE.md「计划校验」规范 — 产出者 ≠ 审查者。

执行方式:启动独立 Agent(Task 工具),将 02_事实卡片.md 和 04_推导过程.md 交给 Agent,校验以下维度:

  1. 数据准确性:关键数字(价格、版本号、参数规模等)做二次搜索验证,至少抽查 3-5 个核心数据点
  2. 推导逻辑:结论是否有跳跃、是否悄悄升级了确定性层级
  3. 遗漏检查:是否遗漏了用户关心的关键对比维度

→ 保存:05.5_校验记录.md

铁律:

  • ❌ 不得跳过此步直接写最终报告
  • ❌ 不得自己校验自己(必须启动独立 Agent)
  • ✅ 校验通过 → 继续 Step 7-8;校验发现错误 → 回溯修正事实卡片/推导过程

Step 7: 用例验证(Sanity Check)

用一个典型场景验证结论是否成立,检查有无反例。

→ 保存:05_验证记录.md

Step 8: 可交付化处理

交付三件套:

  1. 一句话总结:可在会上直接复述
  2. 结构化章节:用小标题切开推导链
  3. 证据可追溯:关键事实附出处链接

→ 保存:FINAL_调研报告.md

→ 打包:tar -czvf ~/outcome.tar.gz -C ~/Downloads/research <topic>


报告输出结构

# [调研主题] 调研报告

## 摘要
[一句话核心结论]

## 1. 概念对齐
## 2. 工作机制
## 3. 联系
## 4. 区别
## 5. 用例演示
## 6. 总结与建议
## 参考资料

详见 templates/report-structure.md


质量检查清单

🎯 边界守恒检查(BLOCKING - 防止调研蔓延)

核心问题:调研最容易出的问题不是「查得不够多」,而是「查得太散」。

检查流程:

  1. 回顾核心问题:Step 1 拆解的子问题是什么?用一句话写下来。
  2. 资料相关性审计:对 01_资料来源.md 中的每条资料,用以下结构化标准判断:

- 「这条资料能回答哪个子问题?」→ 写出对应的子问题编号 - 如果无法对应任何子问题 → 删除,不要心疼 - 如果「有点关系但不直接」→ 降级为补充材料,不进入主报告 - ★ 高风险调研(涉及政策、医疗、法律等):建议使用 Task 工具启动独立 Agent 复核相关性判断(产出者 ≠ 审查者)

  1. 事实卡片瘦身:对 02_事实卡片.md 中的每张卡片问:

- 「删掉这张卡片,核心结论还能成立吗?」 - 如果能 → 这张卡片是认知负担,移到附录或删除

  1. 报告聚焦检验:最终报告中的每个章节都要能追溯到 Step 1 的子问题

典型症状:

症状表现问题
边界蔓延调研 A,顺便查了 B、C、D报告臃肿,重点模糊
资料囤积收集 50 条资料,只用了 10 条浪费时间,增加噪音
概念发散解释一个概念时引入 3 个新概念读者认知过载
炫技式延伸「其实还有更深层的机制……」偏离用户实际需求

铁律:调研的目标是回答问题,不是展示知识面。

核心检查

  • 所有核心结论都有 L1/L2 级别的事实支撑
  • 对比维度完整,没有遗漏关键差异
  • 有至少一个实际用例验证结论
  • 参考资料完整,链接可访问
  • 每个引用都可被用户直接验证
  • 一句话总结清晰可复述

时效性检查(🔴🟠 敏感领域 BLOCKING)

  • 资料时效性已标注
  • 版本号已明确标注
  • 官方源已优先使用
  • 下载页面已直接验证
  • 协议/功能名称已搜索
  • GitHub Issues 已挖掘

适用对象一致性检查(BLOCKING)

  • 研究边界已明确定义
  • 每条资料都标注了适用对象
  • 事实卡片中无对象混淆
  • 报告中无对象混淆

执行范围与理论风险区分检查(BLOCKING)

核心问题:调研涉及封禁、限制、政策执行等「行动」时,最容易犯的错误是把理论风险等同于实际后果。

错误模式:

  • 事实卡片 A 正确记录了「只有 Gemini 被禁用」(确认的实际后果)
  • 事实卡片 B 正确记录了「OAuth token 理论上可访问 Gmail/Drive」(安全理由/理论风险)
  • 推导过程把 B 的理论范围 → 等同于 A 的执行范围
  • 最终报告写成「整个账户生态受影响」← 这是偷换

三层区分(事实卡片和报告中必须明确标注):

层级含义标注格式示例
已确认一手用户报告证实发生了[已确认]"Gemini 服务被禁用"
官方理由执行方的解释/动机[官方理由]"OAuth token 可能被滥用于访问更广的 Google 服务"
理论风险技术上可能但未被用户报告证实[理论风险]"Gmail、Drive 等服务可能受牵连"

检查清单:

  • 涉及封禁/限制/执行动作时,事实卡片是否区分了三层?
  • 推导过程中,是否有从「理论风险」直接跳到「已确认后果」的逻辑跳跃?
  • 最终报告中,执行动作的描述是否严格基于「已确认」层级?
  • 「官方理由」和「理论风险」是否作为分析/解释出现,而非作为已发生的事实?

铁律:「X 在技术上可能发生」≠「X 已经发生」。报告中描述执行后果时,只能使用「已确认」层级的事实。「理论风险」可以作为分析维度呈现,但必须明确标注,不得混入事实性陈述。

典型事故:调研报告说「整个 Google 账户生态可能受影响」(基于 OAuth 理论范围),文章据此写「Gmail、Drive、Cloud 都受牵连——你的数字生活被掐断」。实际上用户报告只有 Gemini/Antigravity 被禁用,Gmail/Drive 完全不受影响。读者亲历者指出错误,作者声誉受损。


来源周全性要求

  1. URL 可访问性:所有链接公开可访问
  2. 引用精确定位:标明具体章节/页码
  3. 内容对应性:引用能在原文找到对应
  4. 时效性标注:标注发布/更新日期
  5. 不可验证信息:标注 [来源受限],不作为唯一支撑

最终回复规范

✅ 应该包含:

  • 一句话核心结论
  • 关键发现摘要(3-5 点)
  • 打包文件位置(~/outcome.tar.gz)

❌ 禁止包含:

  • 过程文件列表
  • 详细调研步骤
  • 工作目录结构

版本历史

版本变更
v2.1.0新增 Step 6.5:独立 Agent 校验(BLOCKING),写报告前必须校验事实和推导
v2.0.0重构:模板外移到 templates/,SKILL.md 精简
v1.6社区声音挖掘机制
v1.5官方下载页面验证、协议名称搜索
v1.4时效敏感性判断机制
v1.3来源周全性要求
v1.2适用对象核查机制
v1.1中间产物管理
v1.0初始版本

平台分布

Claude Code

27.87%
按下载量换算128

Codex

22.45%
按下载量换算103

Antigravity

17.75%
按下载量换算81

trae

12.21%
按下载量换算56

OpenCode

9.22%
按下载量换算42

Cursor

3.34%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。

继续浏览同类 Skills