·deep-research
</>

deep-research

سير عمل منسق متعدد المثيلات (متعدد الوكلاء) للبحث العميق: قم بتقسيم هدف البحث إلى أهداف فرعية متوازية، وتشغيل العمليات الفرعية باستخدام Codex CLI (`codex exec`) داخل صندوق الحماية الافتراضي "workspace-write`"؛ إعطاء الأولوية للمهارات المثبتة للتواصل والتجميع، والرجوع إلى أدوات MCP؛ تجميع النتائج الفرعية عبر البرامج النصية، وتنقيحها حسب الفصول، وتقديم "مسار ملف التقرير النهائي + ملخص النتائج/التوصيات الرئيسية". يُستخدم من أجل: البحث المنهجي على الويب/البيانات، أو تحليل المنافسين/الصناعة، أو استرجاع أجزاء مجموعة الارتباط/مجموعة البيانات، أو الكتابة الطويلة مع تكامل الأدلة، أو عندما يذكر المستخدم "بحث عميق/بحث واسع النطاق/بحث متوازي متعدد الوكلاء/بحث متعدد العمليات".

41التثبيتات·0الرائج·@feiskyer

التثبيت

$npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research

كيفية تثبيت deep-research

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي deep-research بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: feiskyer/codex-settings.

把“深度调研”当作一个可复用、可并行的生产流程来执行:主控负责澄清目标、拆解子目标、调度子进程、聚合与精修;子进程负责采集/抽取/局部分析并输出结构化 Markdown 素材;最终交付物必须是独立成品文件而不是聊天贴文。

1) 检查是否真的是“分章节、多轮整合”产出;若只是一次性生成,退回按章节重写。 2) 评估是否足够细致;若偏单薄,先判断是“子任务素材不足”还是“统稿时压缩过度”:前者驱动补充/追加调研,后者在既有素材上继续扩展润色,直至达到详细标准。

先思考再动手:追求有深度、有独立思考、超出预期的洞见(但不要在回答里提到“惊喜”);揣摩用户为什么会问这个问题、背后的假设是什么、有没有更本质的问法;同时明确你的答案应满足的成功标准,再围绕标准组织内容。

سير عمل منسق متعدد المثيلات (متعدد الوكلاء) للبحث العميق: قم بتقسيم هدف البحث إلى أهداف فرعية متوازية، وتشغيل العمليات الفرعية باستخدام Codex CLI (`codex exec`) داخل صندوق الحماية الافتراضي "workspace-write`"؛ إعطاء الأولوية للمهارات المثبتة للتواصل والتجميع، والرجوع إلى أدوات MCP؛ تجميع النتائج الفرعية عبر البرامج النصية، وتنقيحها حسب الفصول، وتقديم "مسار ملف التقرير النهائي + ملخص النتائج/التوصيات الرئيسية". يُستخدم من أجل: البحث المنهجي على الويب/البيانات، أو تحليل المنافسين/الصناعة، أو استرجاع أجزاء مجموعة الارتباط/مجموعة البيانات، أو الكتابة الطويلة مع تكامل الأدلة، أو عندما يذكر المستخدم "بحث عميق/بحث واسع النطاق/بحث متوازي متعدد الوكلاء/بحث متعدد العمليات". المصدر: feiskyer/codex-settings.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
أول ظهور
2026-02-01
آخر تحديث
2026-03-11

Browse more skills from feiskyer/codex-settings

إجابات سريعة

ما هي deep-research؟

سير عمل منسق متعدد المثيلات (متعدد الوكلاء) للبحث العميق: قم بتقسيم هدف البحث إلى أهداف فرعية متوازية، وتشغيل العمليات الفرعية باستخدام Codex CLI (`codex exec`) داخل صندوق الحماية الافتراضي "workspace-write`"؛ إعطاء الأولوية للمهارات المثبتة للتواصل والتجميع، والرجوع إلى أدوات MCP؛ تجميع النتائج الفرعية عبر البرامج النصية، وتنقيحها حسب الفصول، وتقديم "مسار ملف التقرير النهائي + ملخص النتائج/التوصيات الرئيسية". يُستخدم من أجل: البحث المنهجي على الويب/البيانات، أو تحليل المنافسين/الصناعة، أو استرجاع أجزاء مجموعة الارتباط/مجموعة البيانات، أو الكتابة الطويلة مع تكامل الأدلة، أو عندما يذكر المستخدم "بحث عميق/بحث واسع النطاق/بحث متوازي متعدد الوكلاء/بحث متعدد العمليات". المصدر: feiskyer/codex-settings.

كيف أثبّت deep-research؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/feiskyer/codex-settings

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-01