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tech-research

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psylch/tech-research-skillGitHub: psylch/tech-research-skillQuelle: psylch/tech-research-skill

Umfassende technische Recherche durch Kombination mehrerer Informationsquellen – Grok (X/Twitter-Entwicklerdiskussionen über Browser-Automatisierung), DeepWiki (KI-gestützte GitHub-Repository-Analyse) und WebSearch. Entsendet parallele Subagenten für jede Quelle und fasst die Ergebnisse in einem einheitlichen Bericht zusammen. Diese Fähigkeit sollte bei der Bewertung von Technologien, dem Vergleich von Bibliotheken/Frameworks, der Recherche von GitHub-Repos, der Einschätzung der Entwicklerstimmung oder der Untersuchung technischer Architekturentscheidungen eingesetzt werden. Zu den Triggerphrasen gehören „Tech-Forschung“, „Diese Technologie erforschen“, „技术调研“, „调研一下“, „Bibliotheken vergleichen“, „Framework bewerten“, „Repo untersuchen“.

psylch·tech·research
13Installationen·0Trend·@psylch

Installation

GitHub: psylch/tech-research-skill
$npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research

So installieren Sie tech-research

Installieren Sie den KI-Skill tech-research schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile

  1. Terminal öffnen: Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Installationsbefehl ausführen: Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research
  3. Installation überprüfen: Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw

Quelle: psylch/tech-research-skill.

SKILL.md

Original anzeigen

Orchestrate multi-source technical research by dispatching parallel subagents to gather intelligence from X/Twitter (via Grok), GitHub repositories (via DeepWiki), and the web (via WebSearch). Synthesize all findings into a single actionable report.

Architecture: The main agent orchestrates research using one of two modes — lightweight (Task Subagents) or heavyweight (Agent Teammates) — chosen based on research complexity.

| Single topic, multiple data sources (Grok + DeepWiki + WebSearch) | Light → Task Subagents | | Multiple independent topics/competitors needing cross-comparison | Heavy → Agent Teammates | | Research may produce follow-up questions requiring dynamic re-scoping | Heavy → Agent Teammates | | Agent count ≥ 4 | Heavy → Agent Teammates |

Umfassende technische Recherche durch Kombination mehrerer Informationsquellen – Grok (X/Twitter-Entwicklerdiskussionen über Browser-Automatisierung), DeepWiki (KI-gestützte GitHub-Repository-Analyse) und WebSearch. Entsendet parallele Subagenten für jede Quelle und fasst die Ergebnisse in einem einheitlichen Bericht zusammen. Diese Fähigkeit sollte bei der Bewertung von Technologien, dem Vergleich von Bibliotheken/Frameworks, der Recherche von GitHub-Repos, der Einschätzung der Entwicklerstimmung oder der Untersuchung technischer Architekturentscheidungen eingesetzt werden. Zu den Triggerphrasen gehören „Tech-Forschung“, „Diese Technologie erforschen“, „技术调研“, „调研一下“, „Bibliotheken vergleichen“, „Framework bewerten“, „Repo untersuchen“. Quelle: psylch/tech-research-skill.

Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research
Quelle
psylch/tech-research-skill
Kategorie
{}Datenanalyse
Verifiziert
✓
Erstes Auftreten
2026-02-22
Aktualisiert
2026-03-10
URL
https://www.learn-skills.dev/de/skills/psylch/tech-research-skill/tech-research

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Schnelle Antworten

Was ist tech-research?

Umfassende technische Recherche durch Kombination mehrerer Informationsquellen – Grok (X/Twitter-Entwicklerdiskussionen über Browser-Automatisierung), DeepWiki (KI-gestützte GitHub-Repository-Analyse) und WebSearch. Entsendet parallele Subagenten für jede Quelle und fasst die Ergebnisse in einem einheitlichen Bericht zusammen. Diese Fähigkeit sollte bei der Bewertung von Technologien, dem Vergleich von Bibliotheken/Frameworks, der Recherche von GitHub-Repos, der Einschätzung der Entwicklerstimmung oder der Untersuchung technischer Architekturentscheidungen eingesetzt werden. Zu den Triggerphrasen gehören „Tech-Forschung“, „Diese Technologie erforschen“, „技术调研“, „调研一下“, „Bibliotheken vergleichen“, „Framework bewerten“, „Repo untersuchen“. Quelle: psylch/tech-research-skill.

Wie installiere ich tech-research?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/psylch/tech-research-skill

Details

Kategorie
{}Datenanalyse
Quelle
skills.sh
Erstes Auftreten
2026-02-22

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