jilinchenandClaude Opus 4.5
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- Add user-invocable: true to all SKILL.md files (10 files) - Update README with new command format (/research:deep) - Keep backward compatibility notes for older versions Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
2.8 KiB
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Deep Research Skill for Claude Code
灵感来源：RhinoInsight: Improving Deep Research through Control Mechanisms for Model Behavior and Context
Claude Code 的结构化调研工作流技能，支持两阶段调研：outline生成（可扩展）和深度调查。人在回路设计确保每个阶段的精确控制。
使用场景
- 学术研究：论文综述、benchmark评测、文献分析
- 技术研究：技术对比、框架评估、工具选型
- 市场研究：竞品分析、行业趋势、产品比较
- 尽职调查：公司研究、投资分析、风险评估
安装
# 中文版
cp -r skills/research-zh ~/.claude/skills/research
# 英文版
cp -r skills/research-en ~/.claude/skills/research
# 必需：安装agent
cp agents/web-search-agent.md ~/.claude/agents/
# 必需：安装Python依赖
pip install pyyaml
命令
Claude Code 2.1.0+：现已支持直接
/research触发！旧版本：请使用
run /research格式。
| 命令 (2.1.0+) | 命令 (旧版本) | 描述 |
|---|---|---|
/research |
run /research |
生成包含items和fields的调研outline |
/research:add-items |
run /research/add-items |
向现有outline添加更多items |
/research:add-fields |
run /research/add-fields |
向现有outline添加更多fields |
/research:deep |
run /research/deep |
使用并行agents对每个item进行深度调研 |
/research:report |
run /research/report |
从JSON结果生成markdown报告 |
工作流 & 示例
示例：调研 "AI Agent Demo 2025"
阶段1：生成Outline
/research AI Agent Demo 2025
旧版本:
run /research AI Agent Demo 2025💡 发生了什么：告诉它你要研究什么 → 它帮你列出调研清单
你会得到：17个待调研的AI Agent清单（ChatGPT Agent、Claude Computer Use、Cursor等）+ 每个要收集哪些信息
阶段2：深度调研
/research:deep
旧版本:
run /research/deep💡 发生了什么：AI自动上网搜索每个item的详细信息，逐个完成
你会得到：每个Agent的详细资料（公司、发布日期、定价、技术规格、用户评价...）
阶段3：生成报告
/research:report
旧版本:
run /research/report💡 发生了什么：所有数据 → 一份整理好的报告
你会得到：report.md - 带目录的完整Markdown报告，可直接阅读或分享
遇到问题？
如果过程中有什么不懂的，可以让Claude Code帮你理解这个项目：
帮我理解这个项目: https://github.com/Weizhena/deep-research-skills
参考文献
- RhinoInsight: Improving Deep Research through Control Mechanisms for Model Behavior and Context
许可证
MIT