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Deep Research Skill for Claude Code / OpenCode

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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

Claude Code

# 中文版
cp -r skills/research-zh/* ~/.claude/skills/

# 英文版
cp -r skills/research-en/* ~/.claude/skills/

# 必需：安装agent
cp agents/web-search-agent.md ~/.claude/agents/

# 必需：安装Python依赖
pip install pyyaml

OpenCode (默认: gpt-5.2)

# Skills (同 Claude Code)
cp -r skills/research-zh/* ~/.claude/skills/   # 或 research-en 英文版

# 必需：安装agent
cp agents/web-search-opencode.md ~/.config/opencode/agent/web-search.md

# 必需：安装Python依赖
pip install pyyaml

命令

Claude Code 2.1.0+：现已支持直接 /skill-name 触发！

旧版本：请使用 run /skill-name 格式。

命令 (2.1.0+)	描述
/research	生成包含items和fields的调研outline
/research-add-items	向现有outline添加更多调研对象
/research-add-fields	向现有outline添加更多字段定义
/research-deep	使用并行agents对每个item进行深度调研
/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

💡 会发生什么：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

（可选）不满意？继续添加

/research-add-items
/research-add-fields

💡 会发生什么：补充更多调研对象或字段定义

阶段2：深度调研

/research-deep

💡 会发生什么：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

💡 会发生什么：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