- 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>
91 lines
2.8 KiB
Markdown
91 lines
2.8 KiB
Markdown
# Deep Research Skill for Claude Code
|
||
|
||
[English](README.md) | [中文](README.zh.md)
|
||
|
||
> 灵感来源:[RhinoInsight: Improving Deep Research through Control Mechanisms for Model Behavior and Context](https://arxiv.org/abs/2511.18743)
|
||
|
||
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
|
||
|
||
```bash
|
||
# 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
|