deep-research
Автоматизированный конвейер из 8 фаз, генерирующий полностью цитируемые аналитические отчёты с проверкой фактов.
Суть
Что это за skill и зачем он нужен
Skill Deep Research реализует структурированный процесс исследования, включающий определение области, планирование, поиск, триангуляцию данных, синтез, критический обзор и финальную упаковку отчёта. В ходе работы сохраняются все источники, доказательства и отдельные утверждения в файлах `sources.jsonl`, `evidence.jsonl` и `claims.jsonl`. Встроенные скрипты проверяют корректность цитирований и соответствие качества. Итоговый продукт выводится в Markdown, HTML (шаблон McKinsey) и PDF, автоматически открывается и сохраняется в папку `~/Documents/[Topic]_Research_[YYYYMMDD]/`. Поддерживаются режимы от «быстрого» до «ультра‑глубокого», позволяющие адаптировать глубину анализа под требуемый уровень детализации.
Установка
Как установить
npx skills add https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill --skill deep-researchСценарии
Когда использовать
Подходит
- Для создания комплексных аналитических отчётов с полной проверкой источников
- Для сравнительных обзоров технологий и рыночных исследований
- Когда требуется многоуровневая верификация фактов и утверждений
- Для подготовки материалов, требующих форматов PDF и HTML
- Для задач, где важна прозрачность источников и возможность аудита
- Для исследований, охватывающих несколько тем и требующих 10+ надёжных источников
Не подходит
- Для простых одношаговых поисковых запросов
- Для отладки кода или технической поддержки
- Когда нужен быстрый ответ в течение нескольких секунд
- Для задач, требующих лишь 1‑2 источника
- Для запросов с жёсткими сроками (меньше 5 минут)
- Для вопросов, не требующих цитирования или формального отчёта
Доверие
Проверки безопасности
Проверка вернула предупреждение. Перед установкой стоит просмотреть исходники, команды и доступы.
Средний риск · 1 замечание.
Проверка не нашла критичных проблем.
Предупреждений нет.
Оценка 93/100 · проанализировано 2 раздела.
Похожие